
Halo semua. Setelah sebelumnya saya sudah menulis tentang Supervised Learning, sekarang saatnya kita belajar tentang Unsupervised Learning. Unsupervised learning adalah salah satu pendekatan dalam machine learning yang memungkinkan model untuk menemukan pola atau struktur dalam data tanpa adanya label atau target output. Metode ini sangat berguna untuk analisis eksploratif dan pemahaman lebih dalam terhadap data yang tidak memiliki kategori atau nilai yang telah ditentukan sebelumnya.
Unsupervised learning adalah teknik pembelajaran mesin yang digunakan ketika dataset tidak memiliki label atau output yang telah ditentukan. Model ini bekerja dengan menganalisis data dan mencari pola tersembunyi, hubungan antar fitur, atau kelompok data yang serupa tanpa panduan eksplisit.
Misalnya, dalam analisis pelanggan, unsupervised learning dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja mereka, tanpa mengetahui sebelumnya kategori pelanggan tersebut.
Unsupervised learning terdiri dari dua jenis utama:
Beberapa algoritma yang sering digunakan dalam unsupervised learning antara lain:
Kelebihan:
Kekurangan:
Unsupervised learning adalah pendekatan dalam machine learning yang berguna untuk menemukan pola tersembunyi dalam data yang tidak memiliki label. Dengan teknik seperti clustering dan asosiasi, model ini banyak digunakan dalam berbagai bidang, seperti segmentasi pelanggan, analisis perilaku, dan deteksi anomali.
Jika kamu tertarik untuk mengeksplorasi lebih lanjut, cobalah mengimplementasikan algoritma unsupervised learning dalam proyek data science kamu untuk memahami bagaimana pola dalam data dapat memberikan wawasan baru yang berharga.
Semoga bermanfaat~