Bagaimana perbedaan utama antara supervised learning dan unsupervised learning dalam hal penggunaan label pada dataset?
Izin menjawab, perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning terletak pada keberadaan label pada data. Supervised learning menggunakan data berlabel untuk membuat prediksi, sedangkan unsupervised learning menemukan pola dalam data tanpa label.
Oke, bayangin aja kita lagi ngerjain tugas kuliah tentang machine learning. Nah, supervised learning sama unsupervised learning itu kayak dua cara belajar yang beda.
Supervised learning itu kayak kita belajar dengan guru. Kita dikasih soal (data) lengkap dengan jawabannya (label). Jadi, kita udah tahu jawaban yang benar dan tugas kita cuma nyoba-nyoba ngerjain soal yang mirip sampai kita bisa dapat jawaban yang sama. Misalnya, kita mau ajarin komputer buat bedain kucing sama anjing. Kita kasih foto-foto kucing dan anjing yang udah dikasih label "kucing" atau "anjing".
Unsupervised learning itu kayak kita belajar sendiri tanpa guru. Kita cuma dikasih soal (data) tanpa jawabannya. Tugas kita adalah nyari sendiri pola-pola atau kelompok-kelompok yang ada di data itu. Misalnya, kita punya banyak data pelanggan. Nah, kita bisa pakai unsupervised learning buat ngelompokkin pelanggan jadi beberapa kelompok berdasarkan kebiasaan belanjanya.
Jadi bedanya
Supervised learning: Pakai data yang udah ada labelnya.
Unsupervised learning: Pakai data yang belum ada labelnya.
Gampangnya, supervised learning itu belajar dengan contoh yang benar, sedangkan unsupervised learning itu belajar menemukan pola sendiri dari data yang ada.
Supervised learning itu kayak kita belajar dengan guru. Kita dikasih soal (data) lengkap dengan jawabannya (label). Jadi, kita udah tahu jawaban yang benar dan tugas kita cuma nyoba-nyoba ngerjain soal yang mirip sampai kita bisa dapat jawaban yang sama. Misalnya, kita mau ajarin komputer buat bedain kucing sama anjing. Kita kasih foto-foto kucing dan anjing yang udah dikasih label "kucing" atau "anjing".
Unsupervised learning itu kayak kita belajar sendiri tanpa guru. Kita cuma dikasih soal (data) tanpa jawabannya. Tugas kita adalah nyari sendiri pola-pola atau kelompok-kelompok yang ada di data itu. Misalnya, kita punya banyak data pelanggan. Nah, kita bisa pakai unsupervised learning buat ngelompokkin pelanggan jadi beberapa kelompok berdasarkan kebiasaan belanjanya.
Jadi bedanya
Supervised learning: Pakai data yang udah ada labelnya.
Unsupervised learning: Pakai data yang belum ada labelnya.
Gampangnya, supervised learning itu belajar dengan contoh yang benar, sedangkan unsupervised learning itu belajar menemukan pola sendiri dari data yang ada.