Pemelajaran semiterbimbing - Riwayat revisi

Maintenance script: Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

2026-08-23T10:26:50Z

Presentation V4: sitasi, referensi, Math, Wikimedia Commons, dan atribusi

← Revisi sebelumnya		Revisi per 23 Agustus 2026 10.26
Baris 2:		Baris 2:

	== Masalah ==		== Masalah ==


	Pengadaan data berlabel untuk sebuah tugas pemelajaran sering kali memerlukan agen manusia yang terampil (misalnya, untuk mentranskripsikan segmen audio) atau eksperimen fisik (misalnya, menentukan struktur 3D suatu protein atau menentukan apakah ada minyak di lokasi tertentu). Biaya yang terkait dengan proses pelabelan dapat membuat himpunan pelatihan yang berlabel sepenuhnya menjadi tidak mungkin dilakukan. Di sisi lain, pengadaan data tanpa label relatif lebih murah. Dalam situasi seperti itu, pemelajaran semi-terawasi dapat memiliki nilai praktis yang besar. Pemelajaran semi-terawasi juga menarik secara teoretis dalam pemelajaran mesin dan sebagai model pemelajaran manusia.		Pengadaan data berlabel untuk sebuah tugas pemelajaran sering kali memerlukan agen manusia yang terampil (misalnya, untuk mentranskripsikan segmen audio) atau eksperimen fisik (misalnya, menentukan struktur 3D suatu protein atau menentukan apakah ada minyak di lokasi tertentu). Biaya yang terkait dengan proses pelabelan dapat membuat himpunan pelatihan yang berlabel sepenuhnya menjadi tidak mungkin dilakukan. Di sisi lain, pengadaan data tanpa label relatif lebih murah. Dalam situasi seperti itu, pemelajaran semi-terawasi dapat memiliki nilai praktis yang besar. Pemelajaran semi-terawasi juga menarik secara teoretis dalam pemelajaran mesin dan sebagai model pemelajaran manusia.

	== Teknik ==		== Teknik ==


	Secara lebih formal, pemelajaran semi-terawasi mengasumsikan sebuah himpunan <math>l</math> yang [[Variabel acak yang independen dan terdistribusi secara identik\|independen dan terdistribusi secara identik]], contohnya <math>x_1,\dots,x_l \in X</math> dengan label <math>y_1,\dots,y_l \in Y</math>, dan dengan <math>u</math> contoh tanpa label <math>x_{l+1},\dots,x_{l+u} \in X</math> diolah. Pemelajaran semi-terawasi menggabungkan informasi ini untuk melampaui kinerja yang dapat diperoleh dari [[klasifikasi statistik\|klasifikasi]], baik dengan membuang data tanpa label dan melakukan pemelajaran terawasi, atau dengan membuang label dan melakukan pembelajaran tanpa terawasi.		Secara lebih formal, pemelajaran semi-terawasi mengasumsikan sebuah himpunan <math>l</math> yang [[Variabel acak yang independen dan terdistribusi secara identik\|independen dan terdistribusi secara identik]], contohnya <math>x_1,\dots,x_l \in X</math> dengan label <math>y_1,\dots,y_l \in Y</math>, dan dengan <math>u</math> contoh tanpa label <math>x_{l+1},\dots,x_{l+u} \in X</math> diolah. Pemelajaran semi-terawasi menggabungkan informasi ini untuk melampaui kinerja yang dapat diperoleh dari [[klasifikasi statistik\|klasifikasi]], baik dengan membuang data tanpa label dan melakukan pemelajaran terawasi, atau dengan membuang label dan melakukan pembelajaran tanpa terawasi.

	Pemelajaran semi-terawasi dapat merujuk, baik kepada [[Transduksi (pemelajaran mesin)\|pembelajaran transduktif]] atau [[Penalaran induktif\|pemelajaran induktif]]. Tujuan dari pemelajaran transduktif adalah untuk menyimpulkan label yang benar untuk data tanpa label <math>x_{l+1},\dots,x_{l+u}</math> yang diberikan saja. Sedangkan tujuan dari pemelajaran induktif adalah untuk menyimpulkan pemetaan yang benar dari <math>X</math> ke <math>Y</math>.		Pemelajaran semi-terawasi dapat merujuk, baik kepada [[Transduksi (pemelajaran mesin)\|pembelajaran transduktif]] atau [[Penalaran induktif\|pemelajaran induktif]].<ref>''Semi-Supervised Learning Literature Survey, Page 5''. 2007.</ref> Tujuan dari pemelajaran transduktif adalah untuk menyimpulkan label yang benar untuk data tanpa label <math>x_{l+1},\dots,x_{l+u}</math> yang diberikan saja. Sedangkan tujuan dari pemelajaran induktif adalah untuk menyimpulkan pemetaan yang benar dari <math>X</math> ke <math>Y</math>.

	Tidak perlu (dan menurut [[Prinsip vapnik]], tidak bijaksana) untuk melakukan pemelajaran transduktif dengan cara menyimpulkan aturan klasifikasi di seluruh ruang input. Namun, dalam praktiknya, algoritma yang secara formal dirancang untuk transduksi atau induksi sering digunakan secara bergantian.		Tidak perlu (dan menurut [[Prinsip vapnik]], tidak bijaksana) untuk melakukan pemelajaran transduktif dengan cara menyimpulkan aturan klasifikasi di seluruh ruang input. Namun, dalam praktiknya, algoritma yang secara formal dirancang untuk transduksi atau induksi sering digunakan secara bergantian.
Baris 17:		Baris 13:
	==Lihat juga==		==Lihat juga==
	*[[Pemelajaran berlabel positif]]		*[[Pemelajaran berlabel positif]]

	~~==Referensi==~~


	== Sumber ==		== Sumber ==
	*		*

	== Pranala luar ==		== Pranala luar ==
Baris 30:		Baris 23:
	* [https://scikit-learn.org/stable/modules/semi_supervised.html Pemelajaran semi-terawasi — dokumentasi scikit-learn] Pemelajaran semi-terawasi di [[scikit-learn]].		* [https://scikit-learn.org/stable/modules/semi_supervised.html Pemelajaran semi-terawasi — dokumentasi scikit-learn] Pemelajaran semi-terawasi di [[scikit-learn]].

			== Referensi ==
			<references />

	== Sumber dan atribusi ==		== Sumber dan atribusi ==

	Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Pemelajaran+semiterbimbing&oldid=29059113 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29059113 (2026-03-22T08:59:27Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.		Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Pemelajaran+semiterbimbing&oldid=29059113 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29059113 (2026-03-22T08:59:27Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.

			<!-- WIKI_UNISSULA_PRESENTATION_V4 -->

Maintenance script: Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29059113; atribusi sumber disertakan.

2026-08-23T09:55:03Z

Impor teks terkontrol dari Wikipedia bahasa Indonesia; revisi 29059113; atribusi sumber disertakan.

Halaman baru

'''Pemelajaran semiterbimbing''' atau '''pemelajaran semiterawasi''' ([[bahasa Inggris]]: '''''semi-supervised learning''''') adalah sebuah [[paradigma]] dalam [[pemelajaran mesin]] yang menjadi lebih relevan dan signifikan dengan munculnya [[model bahasa besar]] (LLM), terutama karena LLM membutuhkan jumlah data yang besar untuk melatihnya. Paradigma ini ditandai dengan penggunaan kombinasi antara sejumlah kecil data yang dilabeli [[Transmisi manual|manual]] dan sejumlah besar data tanpa label (digunakan secara eksklusif dalam [[Pemelajaran tak terarah|pemelajaran tak terawasi]]). Dengan kata lain, nilai keluaran yang diinginkan hanya diberikan untuk sebagian kecil data pelatihan, sedangkan data yang tersisa tidak berlabel atau berlabel tanpa presisi. Secara intuitif, konsep ini dapat diibaratkan sebagai ujian. Dengan data yang berlabel, seperti soal contoh yang dikerjakan oleh guru sebagai bantuan dalam menyelesaikan rangkaian masalah lainnya. Dalam konteks transduktif, masalah yang belum terselesaikan ini berperan sebagai pertanyaan dalam ujian. Dalam konteks induktif, masalah ini menjadi latihan sejenis yang akan muncul dalam ujian. Secara teknis, masalah ini dapat dilihat sebagai [[Analisis kelompok|klasterisasi]] dan kemudian memberi label pada klaster dengan data yang berlabel, mendorong batas keputusan menjauh dari wilayah berkepadatan tinggi, atau mempelajari manifold satu dimensi yang mendasari di mana data berada.

== Masalah ==

Pengadaan data berlabel untuk sebuah tugas pemelajaran sering kali memerlukan agen manusia yang terampil (misalnya, untuk mentranskripsikan segmen audio) atau eksperimen fisik (misalnya, menentukan struktur 3D suatu protein atau menentukan apakah ada minyak di lokasi tertentu). Biaya yang terkait dengan proses pelabelan dapat membuat himpunan pelatihan yang berlabel sepenuhnya menjadi tidak mungkin dilakukan. Di sisi lain, pengadaan data tanpa label relatif lebih murah. Dalam situasi seperti itu, pemelajaran semi-terawasi dapat memiliki nilai praktis yang besar. Pemelajaran semi-terawasi juga menarik secara teoretis dalam pemelajaran mesin dan sebagai model pemelajaran manusia.

== Teknik ==

Secara lebih formal, pemelajaran semi-terawasi mengasumsikan sebuah himpunan <math>l</math> yang [[Variabel acak yang independen dan terdistribusi secara identik|independen dan terdistribusi secara identik]], contohnya <math>x_1,\dots,x_l \in X</math> dengan label <math>y_1,\dots,y_l \in Y</math>, dan dengan <math>u</math> contoh tanpa label <math>x_{l+1},\dots,x_{l+u} \in X</math> diolah. Pemelajaran semi-terawasi menggabungkan informasi ini untuk melampaui kinerja yang dapat diperoleh dari [[klasifikasi statistik|klasifikasi]], baik dengan membuang data tanpa label dan melakukan pemelajaran terawasi, atau dengan membuang label dan melakukan pembelajaran tanpa terawasi.

Pemelajaran semi-terawasi dapat merujuk, baik kepada [[Transduksi (pemelajaran mesin)|pembelajaran transduktif]] atau [[Penalaran induktif|pemelajaran induktif]]. Tujuan dari pemelajaran transduktif adalah untuk menyimpulkan label yang benar untuk data tanpa label <math>x_{l+1},\dots,x_{l+u}</math> yang diberikan saja. Sedangkan tujuan dari pemelajaran induktif adalah untuk menyimpulkan pemetaan yang benar dari <math>X</math> ke <math>Y</math>.

Tidak perlu (dan menurut [[Prinsip vapnik]], tidak bijaksana) untuk melakukan pemelajaran transduktif dengan cara menyimpulkan aturan klasifikasi di seluruh ruang input. Namun, dalam praktiknya, algoritma yang secara formal dirancang untuk transduksi atau induksi sering digunakan secara bergantian.

==Lihat juga==
*[[Pemelajaran berlabel positif]]

==Referensi==

== Sumber ==
*

== Pranala luar ==
* [http://manifold.cs.uchicago.edu/manifold_regularization/software.html Manifold Regularization] Implementasi [[MATLAB]] yang tersedia secara bebas dari algoritma semi-terawasi berbasis grafik Laplacian support vector machines dan Laplacian regulated least squares.
* [http://sci2s.ugr.es/keel/algorithms.php#sub10 KEEL: Alat perangkat lunak untuk menilai algoritma evolusioner untuk masalah Penambangan Data (regresi, klasifikasi, klasterisasi, penambangan pola, dan sebagainya)] Modul KEEL untuk pembelajaran semi-terawasi.
* [http://pages.cs.wisc.edu/~jerryzhu/ssl/software.html Perangkat lunak semi terawasi]
* [https://scikit-learn.org/stable/modules/semi_supervised.html Pemelajaran semi-terawasi — dokumentasi scikit-learn] Pemelajaran semi-terawasi di [[scikit-learn]].

== Sumber dan atribusi ==

Konten artikel ini diadaptasi dari [https://id.wikipedia.org/w/index.php?title=Pemelajaran+semiterbimbing&oldid=29059113 Wikipedia bahasa Indonesia], revisi 29059113 (2026-03-22T08:59:27Z), yang tersedia berdasarkan lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa (CC BY-SA). Mohon gunakan konten ini secara bijak serta sesuai dengan ketentuan lisensi yang berlaku.