Semi supervised learning menjadi salah satu pendekatan yang sering dibahas dalam machine learning karena kemampuannya dalam menggabungkan labeled data dan unlabeled data untuk menghasilkan model yang efisien dan akurat.
Untuk memahami lebih lanjut tentang jenis machine learning yang satu ini, simak tulisan di bawah yang akan membahas semi supervised learning mulai dari tujuan, contoh kasus, algoritma, hingga kekurangan dan kelebihannya sampai tuntas!
Semi Supervised Learning
Semi supervised learning merupakan salah satu cabang dari machine learning yang menggabungkan supervised dan unsupervised learning menggunakan labeled data dan unlabeled data untuk melatih model AI dalam klasifikasi dan regresi.
Meski metode ini sering digunakan untuk kasus yang sama seperti supervised learning, keduanya memiliki perbedaan yang terletak pada kemampuan dalam memanfaatkan unlabeled data dalam proses pelatihan model.
Semi supervised learning sangat berguna ketika Anda kesulitan untuk mendapat labeled data sementara jumlah unlabeled data mudah diakses dalam jumlah besar. Karena dalam kondisi tersebut, supervised atau unsupervised learning sering tidak cukup memberi hasil yang memuaskan.
Baca juga: Apa Itu Algoritma Machine Learning dan Jenisnya?
Tujuan
Semi supervised learning bertujuan untuk memanfaatkan data tanpa label (unlabeled data) yang melimpah untuk meningkatkan akurasi dan performa model.
Karena dalam banyak kasus, labeled data yang diperlukan untuk melatih model tidak selalu tersedia dalam jumlah besar karena proses pelabelan memakan waktu dan biaya.
Namun dengan menggunakan metode ini, unlabeled data dapat digunakan sebagai pendukung untuk memperkaya informasi yang diberikan oleh labeled data sehingga memungkinkan model untuk belajar lebih dengan memanfaatkan struktur yang ada dalam unlabeled data.
Baca juga: 5 Metode Machine Learning Wajib Diketahui untuk Pemula
Contoh Kasus
Berikut adalah dua contoh kasus semi supervised learning:
1. Klasifikasi Dokumen Teks
Misalnya Anda sedang merancang proyek yang bisa mengkategorikan email ke dalam beberapa kategori. Namun, dari ribuan email yang Anda miliki, hanya beberapa yang diberi label kategori sementara lainnya tidak.
Dengan semi supervised learning, Anda bisa memanfaatkan sejumlah email kecil berlabel tersebut untuk melatih model dasar menggunakan unlabeled data untuk menemukan pola tambahan.
Dengan menggunakan Long Short Term Memory (LSTM) juga semi supervised learning bisa menentukan data teks mana yang akan diproses dengan mudah tanpa memakan banyak waktu sekalipun memproses data dengan jumlah besar.
2. Pengelompokan Gambar yang Tidak Sepenuhnya Berlabel
Bayangkan Anda sedang merancang sistem pengelompokkan gambar untuk toko online. Dari banyaknya foto produk, hanya sebagian yang telah diberi label sementara lainnya tidak.
Dengan memanfaatkan semi supervised learning, Anda bisa menggunakan gambar berlabel sebagai panduan awal agar model memahami ciri setiap kategori dan bisa mengelompokkan gambar tanpa label ke dalam kategori yang sesuai berdasarkan kemiripan labeled data.
Algoritma
Algoritma semi supervised learning bekerja dengan cara menggabungkan labeled data dan unlabeled data untuk melatih model. Berikut adalah beberapa metode yang sering digunakan:
1. Self-Training
Metode self training dapat digunakan untuk proses klasifikasi regresi. Cara kerjanya, model pertama kali dilatih menggunakan labeled data kemudian model tersebut digunakan untuk memprediksi label dari unlabeled data.
Nantinya unlabeled data yang paling yakin diprediksi oleh model kemudian ditambahkan ke data pelatihan untuk meningkatkan performa model.
2. Generative Models (GAN)
Metode ini bekerja dengan cara model mencoba untuk memahami struktur data secara keseluruhan baik yang berlabel maupun tanpa label dengan tujuan menghasilkan representasi baru yang membantu meningkatkan akurasi prediksi.
Kelebihan
Berikut ini beberapa kelebihan dari metode semi supervised learning untuk machine learning:
1. Hemat Waktu dan Biaya Pelabelan Data
Pelabelan data secara manual butuh waktu dan biaya yang besar. Oleh karena itu, semi supervised learning memungkinkan untuk memanfaatkan unlabeled data yang mudah diperoleh sehingga mengurangi kebutuhan untuk melabeli data secara keseluruhan.
2. Mampu Memanfaatkan Data dengan Maksimal
Dibanding hanya menggunakan labeled data yang jumlahnya terbatas, semi supervised learning mampu memanfaatkan unlabeled data sehingga mampu memberi hasil yang lebih baik dibanding menggunakan supervised learning.
3. Meningkatkan Akurasi Model
Dengan menggunakan unlabeled data untuk mempelajari pola tambahan, model dapat menjadi lebih akurat dan memahami data secara menyeluruh.
Kekurangan
Berikut ini beberapa kekurangan dari metode semi supervised learning untuk machine learning:
1. Bergantung pada Kualitas Unlabeled Data
Jika unlabeled data yang digunakan berkualitas buruk atau tidak relevan, maka model kemungkinan akan mempelajari pola yang salah hingga dapat menurunkan performa.
2. Algoritma yang Kompleks
Menggabungkan labeled data dan unlabeled data sering kali memerlukan algoritma yang lebih rumit dibanding metode supervised atau unsupervised learning.
3. Sulit Menentukan Parameter
Beberapa metode perlu pengaturan parameter tertentu yang bisa memengaruhi hasil jika tidak diatur dengan tepat.
Semi supervised learning menjadi solusi cerdas dalam machine learning, terutama ketika kita dihadapkan dengan unlabeled data yang melimpah namun labeled data yang terbatas. Karena dengan menggabungkan dua data tersebut, akurasi model dapat meningkat dan menghebat biaya serta waktu pelabelan data.
Metode ini merupakan pilihan tepat yang bisa membuka peluang baru untuk memanfaatkan data yang ada secara maksimal. Ditambah, dengan menjembatani kesenjangan antara supervised dan unsupervised learning, metode ini memberi solusi praktis untuk diterapkan dalam kerja nyata.
