Di zaman modern, pengembangan kecerdasan buatan (AI) telah membawa perubahan besar di banyak bidang. Bidang pembelajaran mesin yang penting tidak diawasi, pembelajaran atau pembelajaran tak berawak. Dengan cara ini, komputer, pola, dan struktur dimasukkan dalam data tanpa harus meminta huruf atau orientasi eksplisit dari manusia. Artikel ini membahas konsep dasar pembelajaran tak berawak dan aplikasinya di berbagai area industri.

 

Konsep Unsupervised Learning

Pembelajaran tanpa henti adalah metode pembelajaran mekanis di mana model tidak dilatih pada catatan data yang tidak berlabel. Model ini mencoba mengenali pola tersembunyi data dan data grup berdasarkan kesamaan karakteristik.

 

Jenis-Jenis Algoritma Unsupervised Learning

Salah satu algoritma yang banyak digunakan dalam unsupervised learning adalah K-Means. Algoritma ini melakukan clustering dengan mengelompokkan data berdasarkan kesamaan menggunakan jarak Euclidean. Untuk menjalankan algoritma ini, jumlah cluster harus ditentukan terlebih dahulu, dan data kemudian diklasifikasikan ke dalam kelompok tersebut. Dalam prosesnya, pemilihan titik awal cluster atau centroid sangat penting karena dapat mempengaruhi hasil akhir. Oleh karena itu, digunakan K-Means++, sebuah metode optimasi yang secara cerdas memilih centroid awal agar proses konvergensi lebih cepat dan menghasilkan pengelompokan yang lebih baik.

Selain K-Means, ada juga Mean Shift, yang merupakan algoritma non-parametrik, artinya tidak memerlukan asumsi tentang distribusi data yang digunakan. Algoritma ini bekerja dengan memanfaatkan kepadatan probabilitas untuk menemukan cluster dalam data. Prosesnya melibatkan pergerakan centroid menuju daerah dengan kepadatan data yang lebih tinggi, yang berarti cluster akan terbentuk secara alami berdasarkan distribusi data yang ada.

Metode lain yang populer adalah Gaussian Mixture Model (GMM), yang mengasumsikan bahwa data berasal dari beberapa distribusi Gaussian yang digabungkan. Algoritma ini menggunakan pendekatan semi-parametrik dan dapat beradaptasi dengan kompleksitas distribusi data yang ada. Untuk menentukan parameter model, digunakan teknik seperti Expectation-Maximization (EM) atau Maximum A-Posteriori (MAP). GMM sering diterapkan dalam berbagai bidang, seperti pengenalan biometrik, prediksi tren pasar saham, dan pemodelan data kompleks lainnya.

Selain itu, terdapat Affinity Propagation, sebuah algoritma clustering yang unik karena tidak memerlukan jumlah cluster ditentukan sebelumnya. Algoritma ini menggunakan metode message passing, di mana setiap data point secara iteratif mengirimkan dan menerima informasi dari kandidat cluster atau exemplars hingga mencapai kesepakatan tentang struktur optimal klasterisasi. Salah satu faktor penting dalam algoritma ini adalah parameter preference, yang mengontrol jumlah cluster yang terbentuk. Jika nilai preference tinggi, jumlah cluster yang terbentuk lebih banyak, sedangkan jika rendah, jumlah cluster lebih sedikit.

 

Gambaran Penggunaan Unsupervised Learning

1. Segmentasi Pasar dalam Bisnis dan E-Commerce

Dalam dunia bisnis, unsupervised learning digunakan untuk segmentasi pelanggan berdasarkan pola belanja mereka. Misalnya, perusahaan e-commerce seperti Amazon atau Tokopedia menggunakan K-Means Clustering untuk mengelompokkan pelanggan dengan preferensi belanja yang serupa, sehingga strategi pemasaran dapat lebih terarah.

2. Pengenalan Wajah dalam Keamanan dan Biometrik

Unsupervised learning juga digunakan dalam sistem pengenalan wajah. Algoritma Gaussian Mixture Model (GMM) membantu mengelompokkan berbagai ekspresi wajah yang berbeda. Teknologi ini diterapkan dalam sistem keamanan, seperti penguncian perangkat dengan wajah atau pemantauan keamanan di tempat umum.

3. Analisis Saham dan Prediksi Tren Pasar

Dalam dunia keuangan, unsupervised learning diterapkan untuk analisis saham dan prediksi tren pasar. Dengan Affinity Propagation, investor dapat mengelompokkan saham yang memiliki pola pergerakan serupa, sehingga membantu dalam pengambilan keputusan investasi yang lebih akurat.

4. Pengenalan Objek dalam Computer Vision

Pada bidang computer vision, metode seperti Mean Shift Algorithm digunakan untuk melacak objek dalam video secara real-time. Teknologi ini banyak diterapkan dalam kendaraan otonom dan pengawasan berbasis AI.

5. Deteksi Anomali dalam Keamanan cyber

Unsupervised learning sangat berguna dalam mendeteksi aktivitas mencurigakan atau serangan siber. Algoritma K-Means dan Gaussian Mixture Model sering digunakan untuk menemukan pola yang tidak biasa dalam lalu lintas jaringan, membantu dalam deteksi dan mitigasi serangan cyber.

 

 

Referensi :

https://python.plainenglish.io/the-mechanics-of-affinity-propagation-clustering-eb199cc7a7c2

https://www.geeksforgeeks.org/ml-mean-shift-clustering/

https://dqlab.id/k-means-clustering-salah-satu-contoh-teknik-analisis-data-populer

https://builtin.com/articles/gaussian-mixture-model

https://sis.binus.ac.id/2024/10/24/supervised-vs-unsupervised-learning/

https://dqlab.id/macam-macam-penerapan-tipe-unsupervised-learning

https://dqlab.id/4-macam-machine-learning-dan-juga-pengaplikasiannya