SUPERVISED LEARNING

Supervised learning (pembelajaran berbimbing) adalah salah satu pendekatan dalam pembelajaran mesin di bidang kecerdasan buatan. Dalam supervised learning, sebuah model atau algoritma belajar untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan berdasarkan contoh data latihan yang sudah diketahui labelnya.

Proses supervised learning melibatkan dua komponen utama: data latihan dan fungsi tujuan. Data latihan terdiri dari contoh-contoh data input yang telah diberi label dengan benar. Misalnya, jika kita ingin melatih model untuk mengenali gambar kucing dan anjing, data latihan akan terdiri dari gambar-gambar kucing dan anjing yang sudah diberi label sesuai jenisnya.

Fungsi tujuan (objective function) digunakan untuk mengukur sejauh mana model memberikan prediksi yang akurat. Dalam supervised learning, model atau algoritma akan mencoba meminimalkan kesalahan antara prediksi yang dihasilkan dan label yang sebenarnya pada data latihan.

Selama pelatihan, model akan menghasilkan prediksi berdasarkan data latihan, dan kemudian kesalahan prediksi dibandingkan dengan label yang sebenarnya. Dengan menggunakan teknik seperti backpropagation dan gradient descent, model akan disesuaikan secara iteratif untuk meminimalkan kesalahan dan meningkatkan akurasi prediksi pada data latihan.

Setelah model dilatih, ia dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengklasifikasikan data baru yang tidak termasuk dalam data latihan. Dalam konteks pengenalan gambar, misalnya, model dapat digunakan untuk mengenali jenis hewan di gambar yang tidak pernah dilihat sebelumnya.

Supervised learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk klasifikasi, regresi, deteksi objek, pengenalan suara, dan banyak lagi.