Supervised Learning adalah paradigma pembelajaran mesin di mana proses pembelajaran model dipandu oleh sekumpulan data pelatihan berlabel, yang terdiri dari pasangan input-output yang berfungsi sebagai contoh algoritma yang akan dipelajari. Dalam konteks Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, pembelajaran terawasi digunakan untuk berbagai tugas, seperti klasifikasi, regresi, dan deteksi anomali. Tujuan utama dari pembelajaran yang diawasi adalah untuk membangun model yang dapat memprediksi nilai atau kelas dari contoh masukan yang tidak terlihat, berdasarkan pengetahuan yang diambil dari data pelatihan.
Dalam pembelajaran yang diawasi, kumpulan data pelatihan terdiri dari fitur masukan dan label target yang sesuai. Fitur masukan mewakili atribut dari contoh data, sedangkan label target menandakan keluaran yang diinginkan yang harus diprediksi oleh model. Selama fase pelatihan, algoritme pembelajaran yang diawasi secara berulang menyesuaikan parameter modelnya untuk meminimalkan perbedaan antara keluaran yang diprediksi dan label target sebenarnya. Performa model yang dilatih kemudian dievaluasi pada kumpulan data pengujian terpisah untuk menilai kemampuan generalisasinya. Pada akhirnya, model tersebut dikatakan telah mempelajari pola dasar data jika model tersebut dapat secara akurat memprediksi label contoh data baru yang tidak terlihat.
Penerapan penting dari pembelajaran yang diawasi adalah dalam domain pemrosesan bahasa alami (NLP), di mana model dilatih untuk mengenali dan membedakan berbagai informasi tekstual. Misalnya, algoritma yang diawasi dapat digunakan untuk mengidentifikasi email yang dikirim sebagai 'spam' atau 'bukan spam' berdasarkan catatan sejarah. Domain lain di mana pembelajaran yang diawasi banyak digunakan adalah visi komputer, di mana model dilatih untuk mengenali dan mengklasifikasikan objek dalam gambar atau video. Misalnya, algoritme pembelajaran yang diawasi dapat dilatih untuk mengenali ekspresi wajah dengan menyediakan data gambar berlabel dari orang-orang yang mengekspresikan emosi berbeda.
Ada beberapa algoritma pembelajaran terawasi yang digunakan untuk berbagai jenis masalah. Beberapa algoritma populer termasuk regresi linier, regresi logistik, mesin vektor dukungan (SVM), pohon keputusan, hutan acak, dan jaringan saraf. Setiap algoritme memiliki kekuatan dan kelemahannya masing-masing, sehingga kurang lebih cocok untuk berbagai jenis tugas dan struktur data.
Salah satu tantangan signifikan dalam pembelajaran yang diawasi adalah overfitting, yang terjadi ketika model mempelajari gangguan dalam data pelatihan dan bukan pola dasarnya, sehingga menghasilkan performa generalisasi yang buruk pada data pengujian. Overfitting dapat dikurangi dengan menggunakan teknik regularisasi, metode pemilihan fitur, dan meningkatkan kualitas dan kuantitas data pelatihan yang tersedia.
Di sisi lain, underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana untuk menangkap pola dasar data. Untuk mengatasi underfitting, model yang lebih kompleks dapat digunakan, fitur tambahan dapat diperkenalkan, atau lebih banyak data pelatihan dapat digunakan, asalkan langkah-langkah ini tidak menyebabkan overfitting.
Pembelajaran yang diawasi adalah landasan dari berbagai solusi AI dan ML yang dikembangkan pada platform no-code AppMaster, alat canggih untuk membuat aplikasi backend, web, dan seluler secara visual dengan mudah. AppMaster mendukung pengembangan aplikasi yang cepat, menghilangkan utang teknis, dan dapat secara fleksibel beradaptasi dengan persyaratan perangkat lunak baru melalui kode yang dibuat secara otomatis. Dengan memanfaatkan algoritme pembelajaran yang diawasi pada platform AppMaster, pengembang warga dapat menciptakan aplikasi cerdas yang meningkatkan pengalaman pengguna akhir dan mendorong nilai bisnis.
Secara keseluruhan, pembelajaran yang diawasi adalah paradigma penting dalam AI dan Pembelajaran Mesin yang memanfaatkan data pelatihan berlabel untuk mengajarkan model cara memprediksi label untuk kejadian yang tidak terlihat. Sebagai salah satu pendekatan dasar pembelajaran mesin, pendekatan ini akan terus memainkan peran penting dalam pengembangan aplikasi dan sistem cerdas di tahun-tahun mendatang, memberikan wawasan dan efisiensi yang berharga di berbagai domain.
