Misalnya, kita memiliki data tentang kebiasaan belanja pelanggan di sebuah supermarket. Kita tidak tahu kelompok pelanggan seperti apa yang ada, tetapi kita ingin mengelompokkan mereka berdasarkan produk yang sering mereka beli. Dengan menggunakan algoritma Unsupervised Learning, kita bisa mengelompokkan pelanggan menjadi beberapa segmen, misalnya, pelanggan yang sering membeli makanan organik dan produk perawatan tubuh alami, pelanggan yang sering membeli makanan ringan dan minuman bersoda, dan pelanggan yang sering membeli produk elektronik.
Bagaimana cara kerjanya? Kita memberikan data mentah tanpa label kepada algoritma. Algoritma akan mencari pola atau kesamaan di antara data-data tersebut. Berdasarkan pola yang ditemukan, algoritma akan mengelompokkan data menjadi beberapa cluster atau kelompok.
Bagaimana contoh penerapan Algoritma Unsupervised Learning ? Membagi pelanggan menjadi kelompok-kelompok yang berbeda berdasarkan perilaku pembelian mereka. Menemukan data yang menyimpang dari pola umum, misalnya mendeteksi transaksi penipuan. Mengurangi jumlah fitur dalam dataset untuk mempermudah visualisasi dan analisis.
Algoritma Unsupervised Learning sangat berguna untuk menemukan informasi yang tidak diketahui sebelumnya dalam data. Dengan menemukan pola-pola tersembunyi, kita bisa mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang data dan membuat keputusan yang lebih baik. Ini merupakan tool yang sangat berharga untuk menjelajahi data dan menemukan wawasan baru. Meskipun tidak memberikan jawaban yang spesifik seperti Supervised Learning, namun algoritma ini sangat berguna untuk eksplorasi data dan menemukan pola-pola yang tidak terduga.
Pembelajaran Mesin sudah banyak diaplikasikan dalam berbagai bidang, seperti, Pengenalan Gambar dan Pemprosesan Bahasa Alami. Apa itu Pengenalan Gambar? Â Teknologi Pengenalan Gambar memungkinkan komputer untuk mengenali wajah, objek, dan bahkan emosi dalam gambar atau video. Contohnya, filter wajah di media sosial dan mobil self-driving. Kemudian, apa itu Pemrosesan Bahasa Alami? Â Teknologi ini memungkinkan komputer untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Contohnya, asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant, serta terjemahan otomatis. Bayangkan jika suatu hari nanti, komputer bisa memahami semua bahasa di dunia. Menakjubkan, bukan?
Deep Learning? Apa lagi itu? Kalau kamu pernah mendengar tentang jaringan saraf, itu adalah inspirasi utama dari Deep Learning. Deep Learning adalah subbidang dari Machine Learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural network) untuk mempelajari pola-pola yang sangat kompleks dalam data.
Â
Bayangkan otak manusia sebagai sebuah jaringan yang sangat kompleks, terdiri dari banyak neuron yang saling terhubung. Deep Learning mencoba meniru struktur ini dengan membuat jaringan saraf tiruan yang terdiri dari banyak lapisan (layer). Setiap lapisan akan memproses data dan mengekstrak fitur-fitur yang lebih abstrak.
Istilah "deep" mengacu pada banyaknya lapisan dalam jaringan saraf tiruan. Semakin banyak lapisan, semakin dalam jaringan saraf tersebut, dan semakin kompleks pola yang bisa dipelajarinya.
Kenapa Deep Learning Sangat Powerful? Karena Deep Learning bisa belajar fitur-fitur yang sangat kompleks dan abstrak dalam data, seperti bentuk, tekstur, dan konsep. Berbeda dengan algoritma Machine Learning tradisional, Deep Learning bisa belajar fitur secara otomatis dari data. Deep Learning telah mencapai hasil yang sangat baik dalam berbagai tugas, seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.
Deep Learning adalah salah satu perkembangan paling menarik dalam bidang kecerdasan buatan. Dengan kemampuannya meniru cara kerja otak manusia, Deep Learning membuka pintu untuk berbagai kemungkinan baru dalam teknologi.
