Dalam konteks Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML), Algoritma Pembelajaran yang Diawasi adalah jenis paradigma pembelajaran mesin di mana model komputasi, biasanya program komputer, dilatih untuk membuat prediksi atau mengklasifikasikan data masukan dengan mempelajari dari label yang diberi label. contoh atau data kebenaran dasar. Data kebenaran dasar mewakili hasil yang akurat dan diketahui, yang digunakan untuk mengukur kinerja dan kebenaran model pembelajaran yang diawasi selama tahap pelatihan dan pengujian.
Algoritme pembelajaran yang diawasi berfungsi dengan menganalisis data pelatihan berlabel dan mempelajari pemetaan dari masukan ke keluaran pada contoh yang diberikan. Tujuan keseluruhan dari proses pembelajaran yang diawasi adalah untuk mengembangkan model yang dapat digeneralisasi dengan cukup baik untuk menghasilkan prediksi atau klasifikasi yang benar pada data yang sebelumnya tidak terlihat. Hal ini dicapai dengan meminimalkan kesalahan atau kerugian antara prediksi yang dibuat oleh model dan label sebenarnya dari data pelatihan.
Berbagai jenis algoritme pembelajaran terawasi tersedia untuk berbagai jenis data dan tugas, seperti regresi linier, regresi logistik, mesin vektor dukungan, pohon keputusan, dan jaringan saraf. Pilihan algoritme bergantung pada faktor-faktor seperti ukuran dan struktur data masukan, sifat masalah (klasifikasi atau regresi), serta performa dan kompleksitas model yang diinginkan.
Sebagai contoh, mari kita pertimbangkan Proses Bisnis yang dibangun menggunakan platform no-code AppMaster, yang tujuannya adalah memprediksi churn pelanggan berdasarkan data pelanggan yang dikumpulkan. Dalam hal ini, algoritma pembelajaran terawasi, seperti regresi logistik, dapat digunakan untuk mempelajari hubungan antara churn pelanggan (output) dan berbagai atribut pelanggan (fitur input) dalam data pelatihan. Melalui proses pembelajaran ini, algoritme kemudian dapat digunakan untuk memprediksi kemungkinan churn bagi pelanggan baru yang belum terlihat.
Algoritma pembelajaran yang diawasi dapat diimplementasikan menggunakan berbagai bahasa pemrograman dan perpustakaan, seperti Python dengan scikit-learn atau TensorFlow, atau R dengan paket seperti caret dan xgboost. Saat mengembangkan aplikasi menggunakan AppMaster, pelanggan dapat mengintegrasikan algoritme pembelajaran yang diawasi ini ke dalam backend, aplikasi web, atau aplikasi seluler untuk melakukan prediksi atau klasifikasi sebagai bagian dari logika bisnis mereka.
Ada beberapa faktor penting yang perlu dipertimbangkan saat menerapkan dan mengevaluasi algoritma pembelajaran yang diawasi. Salah satu faktor tersebut adalah kualitas dan keterwakilan data pelatihan. Jika data pelatihan tidak seimbang, bermasalah, atau bias, performa model pembelajaran terawasi kemungkinan besar menjadi kurang optimal. Selain itu, penting untuk memantau dan menilai kinerja model sepanjang siklus hidupnya, menggunakan metrik kinerja seperti akurasi, presisi, perolehan, skor F1, atau area di bawah kurva karakteristik operasi penerima (ROC), bergantung pada sifat dari model tersebut. masalah.
Aspek penting lainnya dari algoritma pembelajaran yang diawasi adalah pencegahan overfitting, yang terjadi ketika model dilatih dengan terlalu baik pada data pelatihan, bahkan menangkap gangguan atau fluktuasi acak dalam data masukan. Model yang overfitted terlalu rumit, tidak dapat menggeneralisasi data yang belum terlihat dengan baik, dan dapat menghasilkan prediksi yang buruk pada contoh-contoh baru. Teknik seperti regularisasi, validasi silang, atau penghentian awal sering kali digunakan untuk mengurangi overfitting dan meningkatkan kemampuan generalisasi model.
Singkatnya, algoritme pembelajaran yang diawasi memberikan pendekatan yang kuat dan efektif untuk membuat prediksi dan klasifikasi dalam aplikasi AI dan ML. Dengan memanfaatkan data pelatihan berlabel dan belajar dari contoh kebenaran dasar, algoritme ini memungkinkan pengembangan solusi cerdas dan berbasis data yang dapat mengatasi berbagai masalah bisnis dan praktis. Dengan platform no-code AppMaster, pelanggan dapat dengan mudah memasukkan algoritme pembelajaran yang diawasi ke dalam aplikasi mereka, memanfaatkan kekuatan AI dan ML untuk mendorong pengambilan keputusan yang lebih baik dan hasil yang lebih baik di berbagai domain dan industri.
