Apa itu Unsupervised Learning?

Unsupervised learning adalah salah satu metode dalam pembelajaran mesin (machine learning) di mana model dilatih menggunakan data yang tidak memiliki label atau target output yang jelas. Berbeda dengan supervised learning yang memerlukan data dengan pasangan input-output yang jelas, unsupervised learning hanya menggunakan input data untuk menemukan pola atau struktur yang tersembunyi di dalam data tersebut.

Beberapa teknik umum dalam unsupervised learning termasuk:

1. Clustering: Metode ini mencoba untuk mengelompokkan data ke dalam beberapa grup atau cluster berdasarkan kesamaan di antara data. Contoh algoritma clustering adalah K-means, Hierarchical Clustering, dan DBSCAN.
2. Dimensionality Reduction: Teknik ini digunakan untuk mengurangi jumlah variabel acak di dalam dataset sambil tetap menjaga informasi yang paling penting. Contoh algoritma untuk reduksi dimensi adalah Principal Component Analysis (PCA) dan t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE).
3. Association: Metode ini mencari aturan atau hubungan yang menarik antar variabel dalam dataset. Salah satu algoritma yang terkenal dalam kategori ini adalah Apriori, yang sering digunakan dalam analisis keranjang belanja untuk menemukan asosiasi antara produk yang sering dibeli bersama.

Bagaimana Konsep Unsupervised Learning?