Pembelajaran tanpa pengawasan adalah jenis algoritme pembelajaran mesin yang digunakan untuk menemukan pola dan membuat prediksi dalam kumpulan data tanpa data berlabel. Hal ini didasarkan pada gagasan bahwa komputer dapat belajar tanpa pengetahuan sebelumnya dengan menganalisis data dan menemukan pola serta hubungan di antara data tersebut.
Berbeda dengan pembelajaran yang diawasi, yang menggunakan data masukan berlabel untuk memprediksi dan mengklasifikasikan, pembelajaran tanpa pengawasan tidak memerlukan label masukan dan keluaran. Sebaliknya, program pembelajaran tanpa pengawasan mampu mendeteksi korelasi dan menentukan struktur yang mendasarinya dengan menganalisis data.
Pembelajaran tanpa pengawasan digunakan dalam aplikasi mulai dari robotika, pemrosesan bahasa alami, hingga bioinformatika. Misalnya, dapat digunakan untuk mengidentifikasi anomali dalam kumpulan data besar, mendeteksi kelompok titik data serupa, dan menarik kesimpulan dari data mentah.
Contoh algoritma pembelajaran tanpa pengawasan adalah pengelompokan K-means, di mana sekumpulan titik data dikelompokkan ke dalam kelompok berdasarkan kesamaan. Contoh lainnya adalah Analisis Komponen Utama (PCA), yang mengurangi kompleksitas kumpulan data dengan mengurangi jumlah dimensi sekaligus mempertahankan fitur terpenting kumpulan data.
Algoritme pembelajaran tanpa pengawasan digunakan untuk mengeksplorasi data dengan menemukan pola dalam kumpulan data besar dan memberikan wawasan yang membantu kita lebih memahami cara kerja dunia. Ini dapat digunakan untuk menemukan korelasi, menarik kesimpulan, dan membuat prediksi tanpa bergantung pada data berlabel. Pada akhirnya, pembelajaran tanpa pengawasan adalah alat yang ampuh untuk membantu kita membuat keputusan yang lebih baik dan akurat.
