Kenali Algoritma Unsupervised Learning Yang Menjadi Bagian Dari Machine Learning
Algoritma Unsupervised Learning adalah salah satu jenis algoritma machine learning. Machine learning adalah mesin yang dikembangkan agar bisa belajar dengan sendirinya. Data merupakan hal utama dalam menerapkan machine learning. Algoritma unsupervised learning biasanya digunakan untuk menarik kesimpulan dari suatu dataset, contohnya metode clustering yang bekerja dengan mempelajari dataset dan mengelompokkannya berdasarkan kedekatan datanya.
Ketika kamu ingin belajar tentang data science atau ingin memulai karir sebagai praktisi data, penting untuk memahami algoritma dari ilmu data science seperti algoritma unsupervised learning. Dengan memahaminya kamu akan lebih mudah menentukan algoritma yang tepat untuk mengolah data yang kamu punya. Artikel ini akan kita bahas lebih dalam apa itu algoritma unsupervised learning. Yuk simak dibawah ini.
1. Apa Itu Unsupervised Learning?
Terdapat beberapa algoritma yang digunakan dalam machine learning salah satunya adalah algoritma unsupervised learning. Algoritma unsupervised learning bekerja dengan mencari pola-pola tersembunyi yang ada pada suatu dataset yang digunakan. Ia akan menganalisis data tanpa label untuk menemukan struktur tersembunyi dan korelasi antar data. Pada algoritma unsupervised learning, komputer dibiarkan belajar sendiri dari data atau memahami sendiri data tersebut.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Algoritma Yang Termasuk Unsupervised Learning
Dalam penerapannya ada beberapa algoritma yang termasuk dalam unsupervised learning yaitu clustering, k-means, dan DBScan. Clustering atau dikenal dengan cluster analysis merupakan teknik pengelompokkan data dimana objek dengan karakteristik yang sama yang berasal dari kelompok lain dijadikan satu grup objek. K-Means dan DBScan adalah teknik clustering yang biasa digunakan. K-Means merupakan metode clustering non hirarki yang bekerja dengan mempartisi data menjadi satu atau lebih cluster sehingga data yang sama dikelompokkan ke dalam satu cluster dan data yang berbeda dikelompokkan ke cluster lainnya, singkatnya ia akan mengelompokkan data berdasarkan mean terdekat. Sedangkan DBScan mengelompokkan data berdasarkan kepadatan dengan menandai titik wilayah dengan kepadatan rendah.
3. Bagaimana Penerapannya Dalam Mengolah Data?
Algoritma Unsupervised Learning dapat diterapkan di berbagai industri sesuai dengan permasalahan yang ingin diselesaikan. Sebagai praktisi data skill ini penting agar tidak salah penerapan. Misalnya dalam dunia pendidikan, suatu program studi di universitas ingin memajukan sistem pembelajarannya dengan memanfaatkan data nilai mahasiswanya. Teknik clustering bisa diterapkan untuk hal ini. Data nilai bisa dikelompokkan menjadi nilai tertinggi, terendah dan nilai rata-rata. Maka akan terbentuk pola yang menunjukkan mahasiswa mana saja yang masuk dalam kelompok tersebut. Mahasiswa yang masuk dalam kelompok nilai terendah dapat dijadikan evaluasi dalam meningkatkan sistem pembelajaran kedepannya.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!
Penulis: Dita Kurniasari
Editor: Annissa Widya