Model Pembelajaran Dalam AI

1. Supervised Learning

AI belajar dari “contekan” setiap contoh data sudah ditempeli label benar.

Kuncinya:

Data berlabel (input + jawaban).

Cari pola input-output untuk prediksi akurat.

Bayangin: guru nunjukkin ribuan foto kucing vs bukan kucing model hafal cirinya lalu menebak gambar baru.

Dipakai di: filter spam, deteksi penipuan, klasifikasi gambar medis.

Catatan: butuh banyak label; siap-siap budget & waktu tagging.

2. Unsupervised Learning

AI dilepas tanpa label dan diminta “ngerumpiin” data sendiri.

Kuncinya:

Data polos (nggak ada jawaban).

Temukan pola & kelompok tersembunyi, kurangi dimensi.

Analogi: kaya kelompokin playlist Spotify berdasarkan vibe, padahal tak ada label genre.

Dipakai di: segmentasi pelanggan e-commerce, deteksi anomali transaksi, kompresi gambar.

Catatan: hasilnya eksploratif; evaluasi sering tricky karena nggak ada kunci jawaban.

3. Semi-Supervised Learning

Campuran keduanya: sedikit data berlabel, selebihnya dibiarkan liar.

Kuncinya:

Label hemat (mis. 10%) + unlabeled melimpah.

Model pakai label kecil buat “pegangan”, lalu belajar pola besar sendiri.

Analogi: kamu kasih contekan di awal, sisanya dia belajar bareng temen-temennya.

Dipakai di: pengenalan wajah (cuma sebagian foto dilabeli nama), klasifikasi dokumen, diagnosis medis dengan data pasien terbatas.

Catatan: butuh algoritma lebih canggih buat “menjahit” dua jenis data.

4. Reinforcement Learning

Belajar lewat trial-and-error + hadiah/hukuman.

Kuncinya:

Agent + environment.

Dapat reward untuk aksi bagus, penalty untuk aksi buruk.

Tujuan: maksimalkan reward jangka panjang.

Analogi: anjing dilatih duduk: tiap berhasil dapat snack, kalau gagal dicuekin.

Dipakai di: robotika, AI pemain game (AlphaGo), kontrol kendaraan otonom.

Catatan: perlu banyak simulasi; risiko tinggi kalau langsung di dunia nyata.

Ringkasannya:

Supervised = belajar dari kunci jawaban.

Unsupervised = cari pola tanpa kunci.

Semi-Supervised = sedikit kunci, banyak tebakan terarah.

Reinforcement = belajar dari konsekuensi aksi.

Pilih metode sesuai jenis data (berlabel/tidak) dan tujuan proyek (prediksi, eksplorasi, adaptasi). Dengan peta ini, kamu bisa tentukan strategi belajar AI yang paling pas entah itu membuat filter spam superakurat, klaster pelanggan toko online, atau melatih robot barista idaman. Selamat bereksperimen!

Referensi:

A guide to the types of machine learning algorithms and their applications

Jenis Jenis Machine Learning