Perbedaan Pembelajaran Terawasi dan Tidak Terawasi: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" Tag: Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler |
||
| Baris 1: | Baris 1: | ||
Dalam dunia [[ | Dalam dunia [[Pembelajaran Mesin]], terdapat dua pendekatan utama yaitu pembelajaran terawasi (supervised learning) dan pembelajaran tidak terawasi (unsupervised learning). Keduanya memiliki karakteristik serta aplikasi yang berbeda sesuai dengan tujuan dan ketersediaan data. | ||
== Ciri Khas Pembelajaran Terawasi == | == Ciri Khas Pembelajaran Terawasi == | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.21
Dalam dunia Pembelajaran Mesin, terdapat dua pendekatan utama yaitu pembelajaran terawasi (supervised learning) dan pembelajaran tidak terawasi (unsupervised learning). Keduanya memiliki karakteristik serta aplikasi yang berbeda sesuai dengan tujuan dan ketersediaan data.
Ciri Khas Pembelajaran Terawasi
Pada pembelajaran terawasi, data pelatihan memiliki label yang jelas sehingga model dapat mempelajari hubungan antara input dan output. Contoh aplikasinya adalah klasifikasi dokumen dan regresi harga.
Ciri Khas Pembelajaran Tidak Terawasi
Sebaliknya, pembelajaran tidak terawasi digunakan ketika data tidak memiliki label. Model berusaha menemukan struktur tersembunyi dalam data, misalnya dengan clustering atau reduksi dimensi.
Pemilihan Pendekatan
Pemilihan antara pembelajaran terawasi dan tidak terawasi bergantung pada tujuan analisis dan ketersediaan data berlabel. Jika data berlabel tersedia, pembelajaran terawasi seringkali lebih diutamakan karena dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat.