Data Tanpa Label: Memahami Signifikansi dan Tantangannya dalam Pembelajaran Mesin

Unlabelled mengacu pada sesuatu yang tidak memiliki label atau nama yang melekat padanya. Dalam konteks pembelajaran mesin, data tidak berlabel adalah data yang belum diklasifikasikan atau diberi tag dengan kategori atau kelas tertentu. Jenis data ini juga dikenal sebagai data "tanpa pengawasan", karena tidak mendapat pengawasan atau bimbingan apa pun dari operator manusia.

Sebaliknya, data berlabel adalah data yang telah diklasifikasikan secara manual atau diberi tag dengan kategori atau kelas tertentu. Jenis data ini digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin dan penting untuk pembelajaran yang diawasi.

Contoh data yang tidak berlabel meliputi:

1. Gambar tanpa teks atau label apa pun.
2. Rekaman audio tanpa transkrip atau tag apa pun.
3. Pembacaan sensor dari perangkat tanpa konteks atau interpretasi apa pun.
4. Postingan media sosial tanpa kategorisasi atau tag apa pun.

Data yang tidak diberi label dapat menjadi tantangan untuk dikerjakan, karena tidak ada panduan yang jelas tentang cara menganalisis atau menafsirkannya. Namun, kemajuan terkini dalam pembelajaran mesin telah memungkinkan untuk mengekstraksi wawasan dan makna dari data yang tidak berlabel menggunakan teknik seperti pengelompokan, deteksi anomali, dan pengurangan dimensi.