Model tanpa pengawasan dalam pembelajaran mesin tidak memerlukan data berlabel untuk pelatihan karena model ini bertujuan untuk menemukan pola dan hubungan dalam data tanpa label yang telah ditentukan sebelumnya. Meskipun pembelajaran tanpa pengawasan tidak melibatkan penggunaan data berlabel, model tersebut masih perlu menjalani proses pelatihan untuk mempelajari struktur dasar data dan mengekstraksi wawasan yang bermakna. Proses pelatihan dalam pembelajaran tanpa pengawasan melibatkan teknik seperti pengelompokan, reduksi dimensi, dan deteksi anomali.
Algoritme pengelompokan, seperti pengelompokan K-means atau pengelompokan hierarki, biasanya digunakan dalam pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengelompokkan titik data serupa berdasarkan fiturnya. Algoritme ini membantu model mengidentifikasi pola dan struktur dalam data dengan mempartisi data menjadi beberapa cluster. Misalnya, dalam segmentasi pelanggan, algoritme pengelompokan dapat mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian atau informasi demografisnya, sehingga memungkinkan bisnis menargetkan segmen pelanggan tertentu dengan strategi pemasaran yang disesuaikan.
Teknik reduksi dimensi, seperti Analisis Komponen Utama (PCA) atau t-SNE, juga penting dalam pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengurangi jumlah fitur dalam data sambil mempertahankan struktur dasarnya. Dengan mengurangi dimensi data, teknik ini membantu model memvisualisasikan dan menafsirkan hubungan kompleks dalam data. Misalnya, dalam pemrosesan gambar, reduksi dimensi dapat digunakan untuk mengompresi gambar sekaligus mempertahankan informasi visual penting, sehingga memudahkan analisis dan pemrosesan kumpulan data besar.
Deteksi anomali adalah penerapan penting lainnya dari pembelajaran tanpa pengawasan, di mana model mengidentifikasi outlier atau pola tidak biasa dalam data yang menyimpang dari perilaku normal. Algoritme deteksi anomali, seperti Isolation Forest atau One-Class SVM, digunakan untuk mendeteksi aktivitas penipuan dalam transaksi keuangan, intrusi jaringan dalam keamanan siber, atau kegagalan peralatan dalam pemeliharaan prediktif. Algoritme ini mempelajari pola normal dalam data selama pelatihan dan menandai kejadian yang tidak sesuai dengan pola ini sebagai anomali.
Meskipun model pembelajaran tanpa pengawasan tidak memerlukan data berlabel untuk pelatihan, model tersebut tetap menjalani proses pelatihan untuk mempelajari struktur dasar data dan mengekstrak wawasan berharga melalui teknik seperti pengelompokan, reduksi dimensi, dan deteksi anomali. Dengan memanfaatkan algoritme pembelajaran tanpa pengawasan, bisnis dan organisasi dapat mengungkap pola tersembunyi dalam data mereka, mengambil keputusan yang tepat, dan mendapatkan keunggulan kompetitif di dunia berbasis data saat ini.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning