Pembelajaran Terawasi

Pembelajaran terawasi atau Supervised Learning adalah salah satu pendekatan utama dalam Pembelajaran Mesin yang digunakan untuk membangun model prediktif. Pada metode ini, model dilatih menggunakan dataset yang sudah diberi label, sehingga algoritma dapat mempelajari hubungan antara input dan output yang diharapkan. Pembelajaran terawasi banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali.

Konsep Dasar

Pada pembelajaran terawasi, setiap data pelatihan terdiri dari sepasang input dan label output yang benar. Model belajar dari data ini untuk menggeneralisasi pola dan membuat prediksi yang akurat pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Tujuan utama dari pembelajaran terawasi adalah meminimalkan kesalahan prediksi terhadap data uji.

Jenis Algoritma

Terdapat berbagai jenis algoritma yang digunakan dalam pembelajaran terawasi, seperti Decision Tree, Support Vector Machine, dan Neural Network. Setiap algoritma memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing tergantung pada karakteristik data dan permasalahan yang dihadapi.

Aplikasi Pembelajaran Terawasi

Pembelajaran terawasi banyak diterapkan dalam bidang pengolahan citra, pengolahan bahasa alami (NLP), sistem rekomendasi, serta diagnosa medis. Keunggulan teknik ini terletak pada kemampuannya untuk menghasilkan prediksi yang andal ketika data label tersedia dalam jumlah cukup.