Algoritma Supervised Learning

 Supervised learning adalah salah satu jenis algoritma machine learning yang menggunakan data yang terlabeli untuk mempelajari pola dan menentukan bagaimana sistem harus memprediksi label dari data baru. Data yang terlabeli adalah data yang sudah diberi tanda atau label yang menjelaskan apa yang terdapat dalam data tersebut, misalnya data email yang terlabeli sebagai spam atau bukan spam.

Dalam supervised learning, algoritma akan mempelajari pola yang terdapat dalam data yang terlabeli dan menggunakan pola tersebut untuk memprediksi label dari data baru yang tidak terlabeli. Algoritma akan terus memperbaiki hasil prediksinya berdasarkan umpan balik yang diberikan oleh data yang terlabeli.

Ada dua jenis algoritma supervised learning, yaitu regresi dan klasifikasi. Regresi digunakan untuk memprediksi nilai numerik, seperti harga saham atau suhu udara. Klasifikasi digunakan untuk memprediksi label dari kelas yang terbatas, seperti spam atau bukan spam, atau sesuai atau tidak sesuai.

Contoh aplikasi dari supervised learning adalah sistem pengenalan suara, sistem rekomendasi, dan sistem pengenalan wajah. Algoritma supervised learning memiliki kelebihan yaitu hasil prediksi yang akurat dan dapat diprediksi dengan baik, tetapi kekurangan algoritma ini adalah memerlukan data yang terlabeli yang cukup banyak dan berkualitas untuk dapat belajar dengan baik.