Скачать или смотреть Belajar Machine Learning: Supervised vs Unsupervised

Supervised & Unsupervised Learning itu dua tipe algoritma di Machine Learning. Tujuan keduanya untuk memahami data, tapi dengan cara yang sangat berbeda.

Supervised Learning dilatih pakai serangkaian data yang sudah diberi label. Contoh algoritmanya: Linear Regression, Decision Trees, SVM, Random Forest, Neural Networks.

Sedangkan Unsupervised Learning dilatih pakai data yang tidak ada label nya. Jadi si algoritma harus belajar menemukan pola dan hubungan dalam data tanpa pengetahuan sebelumnya. Contoh algoritmanya: K-means Clustering, Hierarchical Clustering, Gaussian Mixture, PCA.

Keduanya punya kelebihan dan kelemahannya masing-masing, terus gimana cara menentukan kita harus pakai yang mana? Itu bergantung pada masalah yang mau kita pecahkan.

ig: @irzirhmtllh
tiktok: @irzirhmtllh