Apa itu Unsupervised Learning?
Pembelajaran tanpa pengawasan atau unsupervised learning adalah salah satu teknik dalam machine learning di mana model dibiarkan "belajar" sendiri untuk menemukan pola dan struktur dalam data yang tidak memiliki label.
Jika diibaratkan, unsupervised learning sama dengan membiarkan seorang anak kecil belajar sendiri tentang dunianya tanpa ada petunjuk atau arahan yang jelas. Mungkin awalnya tampak menantang, tapi ini adalah bagaimana machine learning "menemukan" pola dan informasi yang tidak diketahui sebelumnya.
Berbeda dengan supervised learning yang memiliki tujuan spesifik (misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur tertentu), unsupervised learning cenderung bekerja dengan data yang lebih umum dan kurang terstruktur.
Sebagai contoh, analyst memiliki sekelompok data mengenai pengunjung website tetapi tidak tahu bagaimana mengelompokkannya. Unsupervised learning akan bekerja untuk menganalisis dan mengelompokkan data tersebut berdasarkan fitur-fitur yang ditemukannya, bisa berdasarkan waktu kunjungan, durasi, ataupun halaman yang dikunjungi.
Tantangan utama dalam unsupervised learning adalah interpretasi hasil. Dikarenakan tidak ada data terlatih yang digunakan sebagai dasar, sulit untuk mengetahui apakah pola yang ditemukan oleh algoritma benar-benar berarti atau hanya kebetulan semata.
Hubungan Clustering dan Unsupervised Learning
Unsupervised learning dan clustering adalah dua konsep penting dalam machine learning. Untuk memahaminya, penting untuk mengetahui pengertian dari masing-masing konsep terlebih dahulu.
Unsupervised learning adalah teknik pembelajaran mesin di mana model diajarkan untuk mengidentifikasi pola dalam dataset tanpa adanya label atau panduan sebelumnya. Dalam konteks pekerjaan seorang data analyst, teknik ini seperti mencoba memahami pola di dalam data tanpa pengetahuan sebelumnya tentang hasil yang diharapkan.
Di sisi lain, clustering adalah salah satu teknik dalam unsupervised learning. Tujuan utama dari clustering yaitu mengelompokkan atau "mengklaster" data yang serupa berdasarkan fitur atau karakteristik tertentu. Sebagai contoh, analyst mungkin perlu mengelompokkan berbagai jenis kesalahan berdasarkan karakteristik mereka untuk memahami jenis masalah yang paling sering muncul dalam aplikasi yang sedang dikerjakan.
Karenanya, ada hubungan langsung antara unsupervised learning dan clustering. Unsupervised learning menyediakan kerangka kerja di mana clustering dan teknik lainnya bisa diterapkan untuk mengekstrak informasi berharga dari data. Clustering merupakan salah satu pendekatan yang dalam unsupervised learning. Artinya, saat melakukan clustering, sebenarnya analyst juga sedang menerapkan unsupervised learning.
Unsupervised learning dan clustering menjadi alat untuk membantu mengidentifikasi masalah lebih cepat sekaligus memahami pola dan tren yang bisa membantu merancang solusi terbaik bagi perusahaan.
Manfaat unsupervised learning
Berikut beberapa manfaat dari unsupervised learning:
- Efisiensi dalam mengolah big data: unsupervised learning mampu mengolah big data dengan efisien. Mengingat volume data yang sangat besar dan kompleksitasnya, unsupervised learning akan bekerja untuk mengidentifikasi fitur penting dan mengurangi dimensi data.
- Mendeteksi pola dan anomali: teknik unsupervised learning sangat tepat dipakai dalam menemukan pola tersembunyi dan mendeteksi anomali pada data. Dengan mengeksplorasi data tanpa pengawasan, model bisa mengidentifikasi anomali, pola, atau tren yang mungkin tidak terlihat oleh manusia.
- Mengelompokkan data: unsupervised learning juga membantu dalam pengelompokan data atau clustering. Algoritma ini memungkinkan sistem membagi data menjadi kelompok-kelompok yang mirip berdasarkan fitur tertentu.
- Eksplorasi data: teknik ini memungkinkan eksplorasi data secara mendalam. Dengan pembelajaran tanpa pengawasan, sistem bisa memahami struktur dan relasi antar data, sehingga membantu membuat keputusan dan strategi bisnis.
- Menemukan pola tersembunyi: unsupervised learning dapat digunakan dalam menemukan pola atau struktur data yang tidak diketahui sebelumnya. Teknik ini sering digunakan dalam analisis klaster untuk mengelompokkan data-data yang serupa. Dalam konteks pekerjaan sehari-hari, unsupervised learning membantu dalam mengidentifikasi perilaku user, memahami preferensi pelanggan, dan sebagainya.
- Fleksibilitas: unsupervised learning memiliki fleksibilitas untuk bekerja dengan berbagai jenis data, baik itu data teks, gambar, suara, dan lainnya. Hal ini membuatnya menjadi pilihan tepat dalam mengolah data di berbagai aplikasi dan industri.
Contoh Penerapan Unsupervised Learning
Algoritma unsupervised learning bekerja dengan mencoba menemukan pola dalam data yang biasanya digunakan untuk analisis kluster dan analisis asosiasi.
Berikut beberapa contoh penerapan unsupervised learning:
Pengelompokan Pelanggan (customer segmentation)
Unsupervised learning sering dipakai dalam pemasaran untuk pengelompokan pelanggan. Menggunakan algoritma seperti K-means, perusahaan dapat mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik tertentu, termasuk perilaku pembelian atau preferensi produk.
Pengelompokan ini memungkinkan perusahaan menargetkan iklan atau promosi dengan lebih efektif.
Pendeteksian anomali
Dalam sektor seperti perbankan dan keuangan, unsupervised learning bisa dimanfaatkan untuk mendeteksi aktivitas tidak biasa yang berpotensi menandakan penipuan. Algoritma ini menganalisis data transaksi dan mencari pola yang berbeda dari ritme biasanya, seperti transaksi besar secara tiba-tiba.
Rekomendasi sistem
Layanan streaming, seperti Netflix dan Spotify menggunakan unsupervised learning untuk memahami preferensi pengguna dan memberikan rekomendasi yang tepat. Sistem ini menganalisis pola dalam data perilaku pengguna dan mencoba untuk meramalkan apa yang mungkin mereka sukai berdasarkan pola tersebut.
FAQ (Frequently Asked Question)
Kapan menggunakan unsupervised learning?
Unsupervised learning tepat digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam dataset tidak berlabel. Dalam hal ini, algoritma bekerja sendiri untuk menemukan struktur dalam data.
Misalnya, perusahaan ingin menemukan korelasi tersembunyi atau pola dalam data yang tidak tampak pada inspeksi pertama. Di sini, unsupervised learning dapat menjadi pendekatan yang tepat.
Unsupervised learning juga tepat untuk mengurangi dimensi dari dataset yang sangat besar. Teknik ini disebut "dimensionality reduction", yaitu membantu mengidentifikasi fitur penting dalam dataset sehingga bisa mengecilkan ruang fitur tanpa kehilangan informasi penting.
Dengan dimensionality reduction, analyst bisa mempercepat proses pelatihan dan meningkatkan efisiensi dalam memahami data.
Namun, harus diingat bahwa unsupervised learning tidak selalu menjadi pilihan terbaik. Untuk masalah yang sudah jelas solusinya atau untuk data yang sudah berlabel, supervised learning lebih efektif. Oleh karena itu, analyst harus memahami konteks dan tujuan dari proyek sebelum memilih pendekatan machine learning mana yang harus digunakan
