Perbedaan Kunci – Pembelajaran Mesin Diawasi vs Tanpa Pengawasan
Pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan adalah dua konsep inti dari pembelajaran mesin. Supervised Learning adalah tugas Machine Learning mempelajari fungsi yang memetakan input ke output berdasarkan contoh pasangan input-output. Pembelajaran Tanpa Pengawasan adalah tugas Pembelajaran Mesin untuk menyimpulkan fungsi untuk menggambarkan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel. Perbedaan utama antara pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi adalah bahwa pembelajaran yang diawasi menggunakan data berlabel sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan data yang tidak berlabel.
Machine Learning adalah bidang Ilmu Komputer yang memberikan kemampuan sistem komputer untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Ini memungkinkan untuk menganalisis data dan memprediksi pola di dalamnya. Ada banyak aplikasi pembelajaran mesin. Beberapa di antaranya adalah pengenalan wajah, pengenalan gerakan dan pengenalan suara. Ada berbagai algoritma yang terkait dengan pembelajaran mesin. Beberapa di antaranya adalah regresi, klasifikasi dan clustering. Bahasa pemrograman yang paling umum untuk mengembangkan aplikasi berbasis pembelajaran mesin adalah R dan Python. Bahasa lain seperti Java, C++ dan Matlab juga dapat digunakan.
Apa itu Pembelajaran Terawasi?
Dalam sistem berbasis pembelajaran mesin, model bekerja sesuai dengan algoritma. Dalam pembelajaran yang diawasi, modelnya diawasi. Pertama, diperlukan untuk melatih model. Dengan pengetahuan yang diperoleh, dapat memprediksi jawaban untuk kasus masa depan. Model dilatih menggunakan dataset berlabel. Ketika data sampel keluar diberikan ke sistem, sistem dapat memprediksi hasilnya. Berikut ini adalah ekstrak kecil dari kumpulan data IRIS yang populer.
Menurut tabel di atas, panjang Sepal, Lebar Sepal, Panjang Patel, Lebar Patel dan Spesies disebut atribut. Kolom dikenal sebagai fitur. Satu baris memiliki data untuk semua atribut. Oleh karena itu, satu baris disebut observasi. Data dapat berupa numerik atau kategoris. Model diberikan pengamatan dengan nama spesies yang sesuai sebagai input. Ketika pengamatan baru diberikan, model harus memprediksi jenis spesies yang dimilikinya.
Dalam pembelajaran terawasi, ada algoritma untuk klasifikasi dan regresi. Klasifikasi adalah proses mengklasifikasikan data berlabel. Model menciptakan batasan yang memisahkan kategori data. Ketika data baru diberikan ke model, model dapat mengkategorikan berdasarkan di mana titik itu ada. K-Nearest Neighbors (KNN) adalah model klasifikasi. Tergantung pada nilai k, kategori diputuskan. Misalnya, ketika k adalah 5, jika titik data tertentu mendekati delapan titik data dalam kategori A dan enam titik data dalam kategori B, maka titik data tersebut akan diklasifikasikan sebagai A.
Regresi adalah proses memprediksi tren data sebelumnya untuk memprediksi hasil data baru. Dalam regresi, output dapat terdiri dari satu atau lebih variabel kontinu. Prediksi dilakukan dengan menggunakan garis yang menutupi sebagian besar titik data. Model regresi yang paling sederhana adalah regresi linier. Ini cepat dan tidak memerlukan parameter penyetelan seperti di KNN. Jika data menunjukkan tren parabola, maka model regresi linier tidak sesuai.
Itulah beberapa contoh algoritma pembelajaran terawasi. Secara umum, hasil yang dihasilkan dari metode pembelajaran terawasi lebih akurat dan andal karena data inputnya dikenal dan diberi label. Oleh karena itu, mesin harus menganalisis hanya pola yang tersembunyi.
Apa itu Pembelajaran Tanpa Pengawasan?
Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, modelnya tidak diawasi. Model bekerja sendiri, untuk memprediksi hasil. Ini menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk sampai pada kesimpulan tentang data yang tidak berlabel. Umumnya, algoritma pembelajaran tanpa pengawasan lebih sulit daripada algoritma pembelajaran yang diawasi karena hanya ada sedikit informasi. Clustering adalah jenis pembelajaran tanpa pengawasan. Ini dapat digunakan untuk mengelompokkan data yang tidak diketahui menggunakan algoritma. K-mean dan pengelompokan berbasis kepadatan adalah dua algoritma pengelompokan.
Algoritma k-mean, menempatkan k centroid secara acak untuk setiap cluster. Kemudian setiap titik data ditugaskan ke centroid terdekat. Euclidean distance digunakan untuk menghitung jarak dari titik data ke centroid. Titik data diklasifikasikan ke dalam kelompok. Posisi untuk k centroid dihitung lagi. Posisi centroid baru ditentukan oleh mean dari semua titik dalam grup. Sekali lagi setiap titik data ditugaskan ke centroid terdekat. Proses ini berulang sampai centroid tidak lagi berubah. k-mean adalah algoritma pengelompokan cepat, tetapi tidak ada inisialisasi titik pengelompokan yang ditentukan. Juga, ada variasi yang tinggi dari model pengelompokan berdasarkan inisialisasi titik-titik cluster.
Algoritma pengelompokan lainnya adalah pengelompokan berbasis kepadatan. Ini juga dikenal sebagai Aplikasi Pengelompokan Spasial Berbasis Kepadatan dengan kebisingan. Ia bekerja dengan mendefinisikan sebuah cluster sebagai set maksimum kepadatan titik terhubung. Mereka adalah dua parameter yang digunakan untuk pengelompokan berbasis kepadatan. Mereka adalah (epsilon) dan poin minimum. adalah radius maksimum lingkungan. Titik minimum adalah jumlah titik minimum dalam lingkungan untuk mendefinisikan sebuah cluster. Itulah beberapa contoh clustering yang termasuk dalam unsupervised learning.
Umumnya, hasil yang dihasilkan dari algoritma unsupervised learning tidak terlalu akurat dan dapat diandalkan karena mesin harus mendefinisikan dan melabeli data input sebelum menentukan pola dan fungsi tersembunyi.
Apa Persamaan Antara Pembelajaran Mesin Terbimbing dan Tidak Terawasi?
Pembelajaran Terawasi dan Tanpa Pengawasan adalah jenis Pembelajaran Mesin
Apa Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dengan Pengawasan dan Tanpa Pengawasan?
Pembelajaran Mesin Diawasi vs Tanpa Pengawasan |
|
| Supervised Learning adalah tugas Machine Learning untuk mempelajari fungsi yang memetakan input ke output berdasarkan contoh pasangan input-output. | Unsupervised Learning adalah tugas Machine Learning untuk menyimpulkan fungsi untuk mendeskripsikan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel. |
| Fungsi Utama | |
| Dalam pembelajaran terawasi, model memprediksi hasil berdasarkan data input berlabel. | Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, model memprediksi hasil tanpa data berlabel dengan mengidentifikasi polanya sendiri. |
| Akurasi Hasil | |
| Hasil yang dihasilkan dari metode pembelajaran terawasi lebih akurat dan dapat diandalkan. | Hasil yang dihasilkan dari metode pembelajaran tanpa pengawasan tidak terlalu akurat dan dapat diandalkan. |
| Algoritma Utama | |
| Ada algoritma untuk regresi dan klasifikasi dalam pembelajaran terawasi. | Ada algoritma untuk pengelompokan dalam pembelajaran tanpa pengawasan. |
Ringkasan – Pembelajaran Mesin yang Diawasi vs Tanpa Pengawasan
Pembelajaran Terawasi dan Pembelajaran Tanpa Pengawasan adalah dua jenis Pembelajaran Mesin. Supervised Learning adalah tugas Machine Learning mempelajari fungsi yang memetakan input ke output berdasarkan contoh pasangan input-output. Pembelajaran Tanpa Pengawasan adalah tugas Pembelajaran Mesin untuk menyimpulkan fungsi untuk menggambarkan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel. Perbedaan antara pembelajaran mesin terawasi dan tidak terawasi adalah pembelajaran terawasi menggunakan data berlabel sedangkan leaning tanpa pengawasan menggunakan data tidak berlabel.
