Pernahkah anda mendengar istilah supervised learning? Beberapa waktu Lewat, kita sudah Berbarengan-sama mempelajari dan membahas tentang machine learning yang merupakan Figur dari pengaplikasian teknologi kecerdasan buatan. Lantas, apakah supervised learning itu? Apakah fungsinya? Bagaimana caranya bekerja? Apakah manfaat yang akan kita dapatkan Apabila melakukan pengaplikasian jenis machine learning satu ini? Tanpa berlama-Lamban Kembali, mari kita simak Berbarengan penjelasan di Dasar ini Buat menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut!
Mengenal Supervised Learning
Supervised learning mengacu pada sebuah teknologi kecerdasan buatan tergolong ke dalam kategori machine learning, di mana teknologi ini melatih algoritma dari perangkat komputer pada proses input data yang telah diberi label Buat output tertentu. Singkatnya, perancangan jenis learning ini Spesifik Buat melatih input data.
Algoritma komputer dilatih Tiba mendapat hasil yakni dapat melakukan deteksi pola serta Rekanan mendasar antara input data dan output label. Nantinya, hal itu akan memungkinkan penyajian dengan hasil pelabelan yang Presisi. Pembelajaran satu ini dapat membantu perusahaan dalam memecahkan masalah berskala besar.
Jenis machine learning ini cocok Buat menyelesaikan masalah Penggolongan maupun regresi, seperti melakukan penentuan terhadap kategori yang Eksis pada artikel maupun melakukan prediksi terkait dengan volume penjualan pada waktu tertentu di masa mendatang. Tujuan jenis learning satu ini adalah Buat memperdalam pemahaman data dalam konteks pertanyaan.
Supervised learning bertujuan Buat membangun sebuah model guna Membikin suatu prediksi berdasarkan bukti. Begitu algoritma mendeteksi pola dalam data itu, komputer akan melakukan pembelajaran dari sebuah pengamatan. Begitu melakukan lebih banyak pengamatan dalam waktu tertentu, komputer akan secara Mekanis melakukan peningkatan pada kinerja prediktifnya.
Konsep pembelajaran yang berkebalikan dengan pembelajaran ini adalah unsupervised learning. Pada pendekatan ini, algoritma akan disajikan data tanpa label dan dirancang secara Spesifik Buat melakukan deteksi pada pola maupun kesamaannya.
Bagaimana Supervised Learning Bekerja?
Pada dasarnya, supervised learning bekerja layaknya machine learning lainnya, yakni berbasis pada proses pembelajaran atau pelatihan. Begitu memasuki fase pembelajaran atau pelatihan itu, sistem akan menerima suatu rangkaian data dengan label yang akan memberi instruksi pada sistem. Model ini nantinya tersaji bersamaan dengan data uji.
Tujuan dari pengujian adalah Buat melakukan pengukuran tentang tingkat keakuratan algoritma yang akan tampil pada data Kagak berlabel. Proses pembelajaran yang diawasi akan ditingkatkan dengan Metode melakukan pengukuran Lanjut-menerus terhadap output yang dihasilkan dari model serta melakukan penyempurnaan terhadap sistem agar mendekati tingkat akurasi Sasaran. Elemen yang mempengaruhi tingkat akurasi adalah data dengan label dan juga algoritma yang digunakan.
Dalam caranya bekerja, pembelajaran satu ini dibedakan menjadi dua jenis, yakni:
1. Penggolongan
Algoritma berfungsi Buat melakukan penetapan data uji secara Presisi ke dalam kategori tertentu. Algoritma nantinya akan mengenali entitas dalam data-data serta mencoba Buat menyimpulkan tentang apa atau bagaimana pemberian label atau pendefinisian entitas itu nantinya.
2. Regresi
Jenis ini Bermanfaat Buat memperdalam pemahaman yang berkorelasi dengan Rekanan antara variabel terikat dan variabel bebas. Selain itu, regresi dapat juga Bermanfaat Buat melakukan pembuatan proyeksi seperti pendapatan penjualan dalam proses bisnis. Algoritma regresi yang Terkenal adalah regresi linier, logistik, dan polinomial.
Perbedaan Unsupervised Learning dan Semi-Supervised Learning
Hal yang menjadi perbedaan Penting antara keduanya adalah bagaimana Metode algoritma melakukan proses pembelajaran atau pelatihan. Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, pemberian data bagi unsupervised learning algoritma dapat tanpa label.
Berbeda dengan supervised learning, algoritma akan menentukan pola dan kesamaan dalam data sebagai Rival menghubungkannya dengan beberapa pengukuran eksternal. Singkatnya, algoritma dapat secara bebas mempelajari data lebih lanjut serta menemukan sebuah Intervensi Kagak terduga. Pembelajaran unsupervised marak diaplikasikan pada aplikasi pengelompokan serta asosiasi dari data tertentu.
Sedangkan pada semi-supervised learning, yang mana pada kategori satu ini, algoritma akan menerima sebagian data dengan label dan sebagian besar data Kagak berlabel. Pembelajaran ini melakukan penentuan Hubungan antara titik data kemudian menggunakan data berlabel guna menandai titik data. Nantinya, seluruh model dilatih berdasarkan label baru yang telah Eksis.
Beberapa bukti telah menunjukkan bahwa pembelajaran ini dapat memberikan hasil Presisi serta dapat diterapkan pada banyak masalah.
Kelebihan dan Kekurangan Supervised Learning
Daripada model pembelajaran lainnya, model supervised learning Mempunyai beberapa keuntungan. Tetapi, tentu saja pada kenyataannya mereka tetap Mempunyai kekurangan. Pembelajaran satu ini cenderung melakukan penilaian yang dapat berkaitan dengan Mahluk.
Tetapi, dalam kasus tertentu, sistem ini mengalami kesulitan dalam penanganan informasi baru. Apabila sistem dengan kategori mobil disajikan dengan sepeda, maka sistem itu harus dikelompokkan dalam satu kategori maupun kategori lainnya. Di sisi lain, Apabila sistem kecerdasan buatan Mempunyai sifat generatif, sistem itu mungkin saja Kagak mengetahui apa data itu.
Selain itu, sistem juga membutuhkan data dalam jumlah besar yang telah Mempunyai label secara Cocok dan Cocok guna mencapai tingkat kinerja Sasaran. Masalahnya, data itu mungkin saja Kagak selalu Eksis. Berbeda dengan hal itu, unsuprevised learning Kagak akan pernah mengalaminya karena mereka dapat bekerja dengan data yang Kagak Eksis labelnya.
Tantangan dalam Pengaplikasian Supervised Learning
Walaupun supervised learning menawarkan keuntungan bisnis, seperti luas dan dalamnya wawasan data serta peningkatan otomatisasi, tetap Eksis beberapa tantangan yang hadir Begitu melakukan pembangunan pada model dari sistem pembelajaran ini.
Model supervised learning memerlukan tingkat keahlian Spesifik dalam penyusunannya agar mencapai hasil yang Presisi. Pelatihan dalam modelnya juga bersifat sangat intensif. Selain itu, kumpulan data Bisa saja Mempunyai kesalahan yang lebih tinggi, sehingga dapat mengakibatkan kesalahan dalam pembelajaran algoritma. Berbeda dengan unsupervised learning, pembelajaran satu ini Kagak dapat melakukan pengelompokan dan Penggolongan data secara Sendiri.
Misalnya Implementasi Supervised Learning
Eksis beberapa Misalnya penerapan teknologi berbasis kecerdasan buatan satu ini, Yakni:
1. Analisis Prediktif
Pembuatan sistem analisis prediktif merupakan bentuk pengaplikasian supervised learning. Pada hal ini, pembelajaran bertujuan Buat memberikan wawasan mendalam mengenai data bisnis yang mana akan memungkinkan perusahaan dalam melakukan tindakan antisipasi hasil tertentu.
2. Deteksi Spam
Deteksi spam juga termasuk ke dalam Misalnya penerapan pembelajaran satu ini. Perusahaan dapat melatih basis data guna melakukan pengenalan pada pola atau anomali dalam data baru Buat mengatur korespondensi terkait spam dan non-spam.
3. Pengenalan Gambar dan Objek
Algoritma pembelajaran satu ini pada kenyataannya juga dapat Bermanfaat Buat melakukan penemuan, pengisolasian, serta pengkategorian objek dari video maupun gambar. Sehingga, Bermanfaat Begitu penerapannya dalam berbagai teknik.
Hasil
Layaknya teknologi machine learning yang Jernih memberikan keuntungan Begitu penerapannya, supervised learning juga melakukan hal serupa dengan caranya sendiri. Memanfaatkan keuntungan atau kelebihan itu pada bisnis Anda dapat membantu mempermudah pekerjaan di beberapa aspek Spesifik. Tetapi, Anda tetap harus memperhatikan tantangan-tantangan yang Bisa saja muncul agar dapat mempersiapkan solusi yang Cocok bagi tantangan itu.