Unsupervised learning adalah penggunaan algoritma kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) untuk mengidentifikasi pola dalam kumpulan data yang berisi titik data yang tidak diklasifikasikan atau diberi label.

Unsupervised learning atau pembelajaran tak terarah adalah teknik pembelajaran mesin di mana pengguna tidak perlu mengawasi modelnya. Sebaliknya, pembelajaran tak terarah memungkinkan model bekerja sendiri untuk menemukan pola dan informasi yang sebelumnya tidak terdeteksi, terutama yang berkaitan dengan data yang tidak berlabel.

Algoritma unsupervised learning memungkinkan pengguna untuk melakukan tugas pemrosesan yang lebih kompleks dibandingkan dengan supervised learning. Namun, pembelajaran tak terarah bisa lebih tidak terduga dibandingkan dengan metode pembelajaran alami lainnya. Algoritma pembelajaran tak terarah termasuk pengelompokan, deteksi anomali, jaringan saraf, dan lain-lain.

 

Ada berbagai macam jenis algoritma yang dapat dikelompokan sebagai Unsupervised Learning. Diantaranya yaitu:

  • Clustering: Mengelompokkan Data yang Mirip

Salah satu teknik utama dalam unsupervised learning adalah clustering. Clustering bertujuan mengelompokkan data yang memiliki kesamaan karakteristik menjadi satu kelompok. Salah satu algoritma clustering yang populer adalah K-Means.

K-Means adalah algoritma sederhana, namun efektif untuk mengelompokkan data. Kamu menentukan jumlah cluster (K) yang diinginkan, kemudian algoritma akan mengelompokkan data ke dalam K kelompok.

  • Pengurangan Dimensi: Sederhanakan Data, Pertahankan Informasi

Dalam banyak kasus, dataset memiliki banyak fitur (dimensi). Ini dapat menyulitkan visualisasi dan pemodelan. Pengurangan dimensi adalah teknik untuk mengurangi jumlah fitur sambil mempertahankan informasi penting dalam data.

  • Principal Component Analysis (PCA)

PCA adalah salah satu teknik pengurangan dimensi yang paling populer. Algoritma ini mencari kombinasi linear dari fitur asli yang menjelaskan varians terbesar dalam data. Fitur baru ini disebut komponen utama. Dengan memilih sejumlah komponen utama, kamu dapat mengurangi dimensi data tanpa kehilangan informasi penting.

  • Deteksi Anomali: Menemukan Data yang Aneh

Deteksi anomali adalah proses mencari data yang berbeda secara signifikan dari pola umum dalam dataset. Anomali dapat menunjukkan kesalahan, fraud, atau peristiwa yang menarik.

  • Metode Statistik

Salah satu pendekatan sederhana untuk deteksi anomali adalah menggunakan metode statistik. Misalnya, kamu dapat menghitung rata-rata dan standar deviasi suatu fitur, lalu menganggap data yang berada di luar batas tertentu sebagai anomali. Namun, metode ini seringkali terbatas dalam menangani data kompleks.

 

Aplikasi Unsupervised Learning dalam kehidupan sehari-hari penerpananya cukup luas di berbagai industri diantaranya:

  • Analisis Pasar: Mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian untuk mengembangkan strategi pemasaran yang lebih efektif.
  • Deteksi Fraud: Menemukan transaksi yang tidak biasa dalam data keuangan.
  • Analisis Gambar: Mengelompokkan gambar berdasarkan konten visual.
  • Rekomendasi Produk: Menemukan pola pembelian untuk memberikan rekomendasi produk yang relevan kepada pelanggan.
  • Pengembangan Obat: Mengidentifikasi senyawa kimia dengan sifat yang mirip.

 

Unsupervised learning adalah alat yang kuat untuk menemukan pola dan struktur tersembunyi dalam data. Dengan memahami teknik-teknik seperti clustering, pengurangan dimensi, dan deteksi anomali, dengan demikian maka dapat memperoleh wawasan berharga dan membuat keputusan yang lebih baik.

 

 

Referensi :