Aplikasi di dunia nyata:
Segmentasi pelanggan dalam bisnis.
Analisis pola genetik di bidang kesehatan.
Pendeteksian anomali, seperti mendeteksi transaksi mencurigakan
Kapan Menggunakan Supervised atau Unsupervised Learning?
Gunakan supervised learning jika Anda memiliki data berlabel dan ingin memprediksi sesuatu, misalnya memprediksi penjualan bulan depan.
Gunakan unsupervised learning jika Anda ingin memahami data tanpa mengetahui jawabannya terlebih dahulu, seperti menemukan pola belanja pelanggan.
Studi Kasus: Supervised vs. Unsupervised Learning
 1. Supervised Learning - Deteksi Penipuan
Bank menggunakan supervised learning untuk mendeteksi penipuan dengan melatih model pada data transaksi (berlabel "penipuan" atau "bukan penipuan"). Model ini kemudian dapat mengidentifikasi transaksi mencurigakan secara real-time.
2. Unsupervised Learning - Segmentasi Pelanggan
Sebuah perusahaan e-commerce ingin meningkatkan personalisasi. Dengan menggunakan clustering (unsupervised learning), mereka mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan belanja untuk menciptakan kampanye pemasaran yang lebih efektif.
