Apa Itu Pembelajaran Terawasi dalam Kecerdasan Buatan?
Supervised Learning
adalah salah satu pendekatan utama dalam machine learning yang melibatkan pelatihan model menggunakan data yang telah diberi label. Dalam konteks ini, model belajar untuk memetakan input ke output tertentu berdasarkan contoh pasangan data yang tersedia, seperti gambar dan kategori, atau teks dan sentimen.
Bagaimana Cara Kerja Pembelajaran Terawasi?
Proses pembelajaran terawasi dimulai dengan kumpulan data pelatihan yang terdiri dari pasangan input dan output yang benar. Model akan mencoba mempelajari pola dari data ini dan kemudian digunakan untuk memprediksi output dari data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Contoh umum dari pembelajaran terawasi meliputi:
- Pengenalan wajah pada foto
- Klasifikasi email sebagai spam atau bukan spam
- Peramalan harga rumah berdasarkan lokasi dan ukuran
Jenis-Jenis Algoritma dalam Pembelajaran Terawasi
Berbagai algoritma digunakan dalam pembelajaran terawasi, tergantung pada jenis masalah yang dihadapi. Dua kategori utama adalah:
- Regresi: Digunakan untuk memprediksi nilai numerik, seperti suhu atau harga saham.
- Klasifikasi: Digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu, seperti gambar kucing atau anjing.
Beberapa algoritma populer termasuk Support Vector Machines (SVM), Random Forest, dan Neural Networks.
Keunggulan dan Tantangan Pembelajaran Terawasi
Kelebihan utama dari pendekatan ini adalah akurasinya yang tinggi ketika dilatih dengan data berkualitas. Namun, tantangannya termasuk kebutuhan akan jumlah besar data berlabel, yang bisa mahal dan memakan waktu untuk dikumpulkan.
Selain itu, model bisa gagal jika data pelatihan tidak mewakili data dunia nyata secara baik, menyebabkan bias atau overfitting.
Referensi
Akses AI Gratis di https://modeluxai.com
