Dalam dunia machine learning, terdapat dua jenis algoritma yang sering digunakan, yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Kedua jenis algoritma ini memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Pemilihan jenis algoritma yang tepat tergantung pada tujuan yang ingin dicapai.

Supervised learning

Supervised learning adalah machine learning yang menggunakan data yang terlabeli, yaitu data yang sudah diklasifikasikan ke dalam kelas tertentu. Contohnya, jika kita ingin membuat sistem yang dapat membedakan gambar kucing atau anjing, maka kita harus memberikan data gambar-gambar kucing dan anjing yang sudah terlabeli ke sistem tersebut. Sistem akan mempelajari pola-pola yang terdapat dalam data dan kemudian memprediksi kelas gambar yang belum dikenal dengan tepat.

Unsupervised learning

Unsupervised learning adalah machine learning yang tidak menggunakan data yang terlabeli. Algoritma unsupervised learning mempelajari pola-pola yang terdapat dalam data tanpa diberi tahu apa yang harus dipelajari. Contohnya, jika kita memberikan data berupa gambar-gambar kucing, anjing, dan burung tanpa memberikan label kelas. Algoritma unsupervised learning mencoba menemukan pola-pola yang terdapat dalam data tersebut dan kemudian mengelompokkan gambar-gambar tersebut berdasarkan kelas-kelas yang sesuai.

Kelebihan dan kekurangan

Kedua jenis algoritma ini memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing.

Kelebihan dari supervised learning adalah tingkat akurasi yang tinggi, cocok untuk digunakan dalam proyek-proyek dengan membutuhkan tingkat keakuratan yang tinggi. Sistem dapat memprediksi harga saham dengan tepat. 

Kekurangan dari supervised learning adalah membutuhkan data yang lebih banyak dan terlabeli. Jika data yang tersedia tidak cukup atau tidak terlabeli dengan benar, maka tingkat akurasinya akan menurun. Selain itu, supervised learning juga tidak dapat menemukan pola-pola yang tidak diketahui sebelumnya. Sangat tidak cocok untuk penggunaan proyek-proyek yang membutuhkan eksplorasi data yang lebih luas.

Unsupervised learning adalah machine learning yang tidak menggunakan data yang terlabeli. Kelebihan dari unsupervised learning adalah membutuhkan data yang lebih sedikit dan tidak perlu terlabeli. Algoritma unsupervised learning akan mempelajari pola-pola yang terdapat dalam data tanpa diberi tahu.

Dengan demikian, itulah perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning, serta kelebihan dan kekurangan masing-masing. Pemilihan jenis algoritma yang tepat tergantung pada tujuan yang ingin dicapai. Jika tingkat akurasi yang tinggi diutamakan, maka supervised learning adalah pilihan yang tepat. Namun, jika ingin memproses data yang tidak terlabeli atau membutuhkan eksplorasi data yang lebih luas, maka unsupervised learning adalah pilihan yang lebih sesuai.