|  |
| --- |
| Bagian dari seri |
| Pemelajaran mesindan Penggalian Data |
| Ilustrasi Jaringan saraf tiruan |
| Paradigma
* Pemelajaran diawasi
* Pemelajaran tak diawasi
* Pemelajaran mesin daring
* Pemelajaran lompok
* *Meta-learning*
* Pemelajaran semi diawasi
* Pemelajaran semi diawasi
* *Reinforcement learning*
* Pemelajaran berbasis aturan
* Pemelajaran mesin kuantum
 |
| Masalah
* Klasifikasi
* Model generatif
* Regresi
* Kluster
* Reduksi dimensi
* Estimasi densitas
* Deteksi anomali
* Pembersihan data
* AutoML
* Aturan asosiasi
* Analisis semantik
* Rekayasa fitur
* Pemelajaran fitur
 |
| Pemelajaran diawasi(**Klasifikasi** • **Regresi**) 
* Pohon keputusan
* Pemelajaran ensambel
	+ *Bagging*
	+ *boosting*
	+ Random forest
* *k*-NN
* Regresi linear
* Naive Bayes
* Jaringan saraf tiruan
* Regresi logistik
* Perseptron
* Support vector machine (SVM)
 |
| Klustering
* BIRCH
* CURE
* Hierarki
* *k*-means
* Fuzi
 |
| Reduksi dimensionalitas
* AKU
 |
| Jaringan saraf tiruan
* Pemelajaran dalam
* Jaringan saraf konvolusional
 |
| Diagnostik model
* Kurva belajar
 |
| * l
* b
* s
 |

**Pembelajaran tak terarah** adalah teknik pembelajaran mesin di mana kita tidak perlu mengawasi modelnya namun kita perlu mengizinkan model bekerja sendiri untuk menemukan informasi yang dibutuhkan. Hal ini terutama berkaitan dengan data tanpa label.

Algoritma pembelajaran tak terarah memungkinkan kita melakukan tugas pemrosesan yang lebih kompleks dibandingkan dengan pembelajaran terarah. Meskipun, pembelajaran tak terarah bisa lebih tak terduga dibandingkan dengan pembelajaran alami lainnya dalam pembelajaran dan metode *reinforcement learning*. Pembelajaran mesin tak terarah dapat menemukan semua jenis pola yang tidak diketahui dalam data. Metode yang tak terarah ini dapat membantu menemukan fitur yang berguna untuk pengelompokan. Pengelompokan ini dapat berlangsung secara real time, sehingga semua data masukan dianalisis dan diberi label. Realitanya, lebih mudah untuk mendapatkan data tidak berlabel dari komputer daripada data berlabel yang membutuhkan intervensi manual.

Zoubin Ghahramani menyatakan dalam tulisannya yang disunting lebih dari 530 kali, bahwa ia menjelaskan secara ringkas mengenai pemelajaran tak terarah dari sudut pandang pemodelan statistic. Pemelajaran tak terarah terinspirasi dari teori informasi dan prinsip Bayesian. Ghahramani menjelaskan scara ringkas model dasar pada pemelajaran tak terarah meliputi Analisa faktor, Principal Component Analysis (PCA), percampuran Gaussian, Hidden Markov Model, ruang-status model, dan berbagai variasi tambahan. Ia menurunkan algoritma EM dan memberikan tinjauan singkat mengenai konsep dasar model grafis, dan algoritma inferensi grafis. Ia juga memberikan pemelajaran singkat mengenai perkiraan inferensi Bayesian yang dimana juga termasuk Markov Chain Monte Carlo (MCMC), Perkiraan Laplace, BIC, perkiraan variasi, dan Expectation Propagation (EP). Ia bertujuan dengan adanya karya nya ini agar ia dapat menyajikan pandangan dari sisi yang lebih tinggi dalam bidang ini.

Cara kerja
----------

Sebagai contoh pada seorang bayi dan anjing peliharaan keluarganya. Bayi dapat mengenali dan mengidentifikasi anjing ini. Beberapa minggu kemudian seorang teman keluarga membawa serta seekor anjing dan mencoba bermain dengan bayinya. Bayi tersebut belum pernah melihat anjing lain ini sebelumnya. Tetapi ia mengakui banyak fitur (2 telinga, mata, berjalan dengan 4 kaki) seperti anjing peliharaannya yang telah ia kenal sebelumnya. Dia mengidentifikasi hewan baru yang tampaknya seperti ciri-ciri anjing walaupun belum bisa menyebutkan jenis mereka adalah anjing. Ini adalah pembelajaran tak terarah, di mana kita tidak diajarkan label tetapi kita belajar dari data (dalam hal ini data atau ciri-ciri tentang seekor anjing). Seandainya ini pembelajaran yang diawasi, teman keluarga akan memberi tahu bayi bahwa itu seekor anjing.

Referensi
---------

1. ↑  Ghahramani, Zoubin (2004). Bousquet, Olivier; von Luxburg, Ulrike; Rätsch, Gunnar, ed. *Advanced Lectures on Machine Learning: ML Summer Schools 2003, Canberra, Australia, February 2 - 14, 2003, Tübingen, Germany, August 4 - 16, 2003, Revised Lectures*. Lecture Notes in Computer Science (dalam bahasa Inggris). Berlin, Heidelberg: Springer. hlm. 72–112. doi:10.1007/978-3-540-28650-9\_5. ISBN 978-3-540-28650-9.
2. ↑  "Supervised vs Unsupervised Learning: Key Differences". *www.guru99.com*. Diakses tanggal 2020-11-19.