Pembelajaran mesin (machine learning) menjadi landasan transformasi digital. Data berperan sentral dalam proses ini. Algoritma belajar dari data untuk menghasilkan prediksi. Model supervised learning memanfaatkan data berlabel. Data berlabel menyediakan informasi target yang jelas.
Informasi target memandu proses pembelajaran.
Pengertian Supervised Learning: Pengertian Supervised Learning Dan Tahapan Kerjanya
Supervised learning, atau pembelajaran terbimbing, merupakan salah satu cabang utama dalam machine learning. Konsep dasarnya adalah melatih model menggunakan data yang telah memiliki label atau anotasi. Label ini berfungsi sebagai “guru” yang memberikan informasi mengenai output yang diharapkan untuk setiap input data. Dengan kata lain, kita memberi tahu model jawaban yang benar untuk setiap contoh data yang diberikan.
Source: cronj.com
Bayangkan Anda ingin melatih model untuk mengenali jenis-jenis buah. Anda akan memberikan model tersebut gambar-gambar buah (input) beserta label yang menunjukkan jenis buah tersebut (output). Misalnya, gambar apel diberi label “apel”, gambar pisang diberi label “pisang”, dan seterusnya. Model akan belajar dari data ini untuk memprediksi jenis buah berdasarkan gambar yang diberikan.
Secara formal, supervised learning dapat didefinisikan sebagai proses pembelajaran fungsi (pemetaan) dari input X ke output Y, berdasarkan data pelatihan yang terdiri dari pasangan ( X, Y). Tujuan dari supervised learning adalah untuk menemukan fungsi yang paling akurat dalam memprediksi output Y untuk input X yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Supervised learning sangat berguna dalam berbagai aplikasi, termasuk:
- Klasifikasi: Memprediksi kategori atau kelas dari suatu data. Contoh: mendeteksi spam email, mengklasifikasikan gambar objek.
- Regresi: Memprediksi nilai numerik kontinu. Contoh: memprediksi harga rumah, memperkirakan suhu udara.
Tahapan Kerja Supervised Learning
Proses supervised learning umumnya melibatkan beberapa tahapan penting. Berikut adalah penjelasan rinci mengenai tahapan-tahapan tersebut:
-
Pengumpulan Data
Tahap pertama adalah mengumpulkan data yang relevan dengan masalah yang ingin diselesaikan. Data ini harus mencakup input (fitur) dan output (label) yang sesuai. Kualitas data sangat penting karena akan mempengaruhi kinerja model. Data yang kotor, tidak lengkap, atau tidak relevan dapat menyebabkan model belajar dengan buruk.
Contoh: Jika Anda ingin melatih model untuk memprediksi harga rumah, Anda perlu mengumpulkan data tentang berbagai rumah, termasuk fitur-fitur seperti luas tanah, luas bangunan, jumlah kamar tidur, lokasi, dan harga jual.
-
Persiapan Data (Data Preprocessing)
Setelah data terkumpul, tahap selanjutnya adalah mempersiapkan data agar siap digunakan oleh model. Tahap ini meliputi beberapa langkah, antara lain:
- Pembersihan Data: Menangani nilai-nilai yang hilang (missing values), data yang duplikat, dan data yang tidak konsisten.
- Transformasi Data: Mengubah format data agar sesuai dengan kebutuhan model. Contoh: mengubah data kategorikal menjadi data numerik (encoding).
- Normalisasi/Standarisasi Data: Menskalakan data agar memiliki rentang nilai yang sama. Hal ini penting untuk menghindari bias pada model yang disebabkan oleh perbedaan rentang nilai fitur.
- Pembagian Data: Membagi data menjadi tiga bagian: data pelatihan (training set), data validasi (validation set), dan data pengujian (testing set).
Data pelatihan digunakan untuk melatih model. Data validasi digunakan untuk mengevaluasi kinerja model selama proses pelatihan dan untuk melakukan penyesuaian parameter model (hyperparameter tuning). Data pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja akhir model setelah proses pelatihan selesai.
-
Pemilihan Model
Tahap ini melibatkan pemilihan algoritma supervised learning yang paling sesuai dengan karakteristik data dan masalah yang ingin diselesaikan. Terdapat berbagai macam algoritma supervised learning, masing-masing dengan kelebihan dan kekurangannya. Beberapa contoh algoritma supervised learning yang populer antara lain:
- Linear Regression: Cocok untuk masalah regresi dengan hubungan linear antara input dan output.
- Logistic Regression: Cocok untuk masalah klasifikasi biner (dua kelas).
- Support Vector Machine (SVM): Cocok untuk masalah klasifikasi dan regresi dengan data yang kompleks.
- Decision Tree: Cocok untuk masalah klasifikasi dan regresi dengan data yang mudah diinterpretasikan.
- Random Forest: Ensemble dari decision tree yang lebih kuat dan stabil.
- K-Nearest Neighbors (KNN): Cocok untuk masalah klasifikasi dan regresi dengan data yang memiliki pola lokal.
- Neural Networks: Cocok untuk masalah yang kompleks dengan data yang besar.
Pemilihan model yang tepat memerlukan pemahaman yang baik tentang karakteristik data dan algoritma yang tersedia.
-
Pelatihan Model (Model Training)
Pada tahap ini, model dilatih menggunakan data pelatihan. Proses pelatihan melibatkan penyesuaian parameter model agar model dapat memprediksi output yang benar untuk setiap input data. Proses ini biasanya dilakukan secara iteratif, dengan menghitung error (selisih antara prediksi model dan label sebenarnya) dan memperbarui parameter model untuk mengurangi error tersebut.
Algoritma optimasi digunakan untuk mencari nilai parameter model yang optimal. Contoh algoritma optimasi yang umum digunakan adalah gradient descent.
-
Evaluasi Model
Setelah model dilatih, tahap selanjutnya adalah mengevaluasi kinerja model menggunakan data validasi dan data pengujian. Evaluasi model bertujuan untuk mengukur seberapa baik model dapat memprediksi output yang benar untuk data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Source: theclickreader.com
Terdapat berbagai metrik evaluasi yang dapat digunakan, tergantung pada jenis masalah yang diselesaikan. Untuk masalah klasifikasi, metrik yang umum digunakan antara lain:
- Akurasi: Proporsi prediksi yang benar.
- Presisi: Proporsi prediksi positif yang benar.
- Recall: Proporsi data positif yang berhasil diprediksi dengan benar.
- F1-score: Rata-rata harmonik dari presisi dan recall.
Untuk masalah regresi, metrik yang umum digunakan antara lain:
- Mean Squared Error (MSE): Rata-rata kuadrat dari selisih antara prediksi dan nilai sebenarnya.
- Root Mean Squared Error (RMSE): Akar kuadrat dari MSE.
- Mean Absolute Error (MAE): Rata-rata nilai absolut dari selisih antara prediksi dan nilai sebenarnya.
Hasil evaluasi model digunakan untuk menentukan apakah model perlu diperbaiki atau tidak.
-
Penyetelan Parameter (Hyperparameter Tuning), Pengertian Supervised Learning dan Tahapan Kerjanya
Jika kinerja model belum memuaskan, tahap selanjutnya adalah melakukan penyetelan parameter model (hyperparameter tuning). Hyperparameter adalah parameter yang tidak dipelajari dari data, tetapi harus ditentukan sebelum proses pelatihan dimulai. Contoh hyperparameter antara lain: learning rate, jumlah layer pada neural network, dan nilai parameter regularization.
Terdapat berbagai metode hyperparameter tuning yang dapat digunakan, antara lain:
- Grid Search: Mencoba semua kombinasi nilai hyperparameter yang mungkin.
- Random Search: Mencoba kombinasi nilai hyperparameter secara acak.
- Bayesian Optimization: Menggunakan model probabilistik untuk memprediksi kinerja model berdasarkan nilai hyperparameter yang berbeda.
Proses hyperparameter tuning biasanya dilakukan secara iteratif, dengan mencoba berbagai kombinasi nilai hyperparameter dan mengevaluasi kinerja model menggunakan data validasi.
-
Implementasi dan Monitoring
Setelah model dilatih dan dievaluasi, tahap terakhir adalah mengimplementasikan model ke dalam sistem yang sebenarnya dan memantau kinerja model secara berkala. Monitoring kinerja model penting untuk memastikan bahwa model tetap akurat dan relevan seiring waktu. Jika kinerja model menurun, model perlu dilatih ulang dengan data yang lebih baru atau diperbaiki dengan melakukan penyetelan parameter.
| Tahapan | Deskripsi | Tujuan |
|---|---|---|
| Pengumpulan Data | Mengumpulkan data input dan output yang relevan. | Memastikan data yang cukup dan berkualitas untuk pelatihan model. |
| Persiapan Data | Membersihkan, mentransformasi, dan membagi data. | Membuat data siap digunakan oleh model. |
| Pemilihan Model | Memilih algoritma supervised learning yang sesuai. | Memilih model yang paling cocok untuk data dan masalah. |
| Pelatihan Model | Melatih model menggunakan data pelatihan. | Menyesuaikan parameter model agar dapat memprediksi output yang benar. |
| Evaluasi Model | Mengevaluasi kinerja model menggunakan data validasi dan pengujian. | Mengukur seberapa baik model dapat memprediksi output yang benar. |
| Penyetelan Parameter | Menyetel hyperparameter model untuk meningkatkan kinerja. | Mencari kombinasi hyperparameter yang optimal. |
| Implementasi dan Monitoring | Mengimplementasikan model dan memantau kinerja secara berkala. | Memastikan model tetap akurat dan relevan seiring waktu. |
Supervised learning adalah alat yang ampuh untuk memecahkan berbagai masalah di berbagai bidang. Dengan memahami konsep dasar dan tahapan kerjanya, Anda dapat memanfaatkan supervised learning untuk membangun model yang cerdas dan efektif.
Demikianlah penjelasan mengenai supervised learning dan tahapan kerjanya. Semoga artikel ini bermanfaat dan memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang topik ini. Terima kasih sudah menyempatkan waktu untuk membaca. Jangan lupa untuk terus menggali ilmu dan sampai jumpa di artikel berikutnya!
Source: databasetown.com