lovely notes

    1.  Perbedaan unsupervised dan supervised learning Konsep Supervised Learning  adalah Machine Learning model yang mempelajari data dengan label atau target dimana evaluasi model tersebut akan berdasarkan target itu.  Sebaliknya   Unsupervised Learning  adalah Machine Learning Model yang mempelajari pola data tanpa adanya target data. Model Supervised Learning  membutuhkan data training berupa input data dan target data yang diinginkan. Model ini dilatih untuk melakukan prediksi berdasarkan pola yang ditemukan dalam menjawab data target. Sedangkan  Unsupervised Learning  hanya memerlukan data input tanpa contoh target data. Model ini hanya mencoba menemukan pola dan menemukan insight penting dari data. Seringkali, proses ini disebut juga sebagai data mining. Algoritma Contoh algoritma model dari  Supervised Learning  adalah algoritma klasifikasi untuk memprediksi fitur kategori (Ya/Tidak, Mau/Tidak Mau, dll.) dan Regresi untuk memprediksi fitur kontinu (harga rumah, harga saham, dll