Pembelajaran Tanpa Terawasi: Difference between revisions
Batch created by Azure OpenAI |
m Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" Tags: Mobile edit Mobile web edit |
||
| Line 1: | Line 1: | ||
Pembelajaran tanpa terawasi adalah salah satu cabang utama dari [[ | Pembelajaran tanpa terawasi adalah salah satu cabang utama dari [[Pembelajaran Mesin]] di mana model dilatih menggunakan data yang tidak diberi label. Artinya, algoritma tidak diberi tahu tentang kategori atau hasil dari masing-masing data, melainkan harus menemukan struktur atau pola tersembunyi di dalam data itu sendiri. Pendekatan ini berbeda dengan [[pembelajaran terawasi]], di mana setiap data pelatihan dilengkapi dengan label atau target output. | ||
== Konsep Dasar == | == Konsep Dasar == | ||
Latest revision as of 02:21, 8 August 2025
Pembelajaran tanpa terawasi adalah salah satu cabang utama dari Pembelajaran Mesin di mana model dilatih menggunakan data yang tidak diberi label. Artinya, algoritma tidak diberi tahu tentang kategori atau hasil dari masing-masing data, melainkan harus menemukan struktur atau pola tersembunyi di dalam data itu sendiri. Pendekatan ini berbeda dengan pembelajaran terawasi, di mana setiap data pelatihan dilengkapi dengan label atau target output.
Konsep Dasar
Dalam pembelajaran tanpa terawasi, model berusaha untuk memahami data tanpa arahan eksplisit. Tujuannya adalah untuk menemukan representasi, kelompok, atau distribusi yang dapat membantu dalam analisis lebih lanjut. Model ini sangat berguna ketika data label sulit didapat atau proses pelabelan mahal dan memakan waktu.
Aplikasi Pembelajaran Tanpa Terawasi
Beberapa aplikasi umum dari pembelajaran tanpa terawasi termasuk klastering data, pengurangan dimensi, segmentasi pasar, dan deteksi anomali. Misalnya, perusahaan dapat menggunakan metode ini untuk mengidentifikasi kelompok pelanggan dengan karakteristik serupa.
Kelebihan dan Keterbatasan
Kelebihan utama pembelajaran tanpa terawasi adalah kemampuannya memanfaatkan data yang melimpah tanpa harus melalui proses pelabelan. Namun, interpretasi hasil dan evaluasi model kadang menjadi tantangan karena tidak adanya label ground truth.