Pembelajaran Terbimbing pada Jaringan Saraf Tiruan

Pembelajaran terbimbing atau supervised learning adalah salah satu metode pelatihan jaringan saraf tiruan di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Pada metode ini, jaringan diberikan input dan target output, lalu belajar untuk memetakan input ke output melalui proses pelatihan.

Proses Pembelajaran

Dalam pembelajaran terbimbing, jaringan saraf menggunakan algoritma backpropagation untuk meminimalkan selisih antara output prediksi dan output sebenarnya. Selama proses ini, bobot-bobot jaringan diperbarui agar kesalahan prediksi semakin kecil.

Contoh Aplikasi

Metode ini banyak digunakan dalam berbagai aplikasi seperti klasifikasi email spam, pengenalan tulisan tangan, dan deteksi penipuan. Model yang dilatih secara terbimbing cenderung memiliki performa tinggi jika data latih yang tersedia cukup banyak dan berkualitas.

Tantangan Pembelajaran Terbimbing

Tantangan utama dalam supervised learning adalah kebutuhan akan data berlabel dalam jumlah besar. Selain itu, model juga rentan mengalami overfitting jika tidak diatur dengan baik.