### 1.9 Un _supervised_ Learning

```
Gambar 1.10: Ilustrasi _clustering_
```
Jika pada _supervised learning_ ada guru yang mengajar, maka pada _unsupervised_
_learning_ tidak ada guru yang mengajar. Contoh permasalahan un _supervised_
_learning_  adalah _clustering_. Mengingat contoh kue sebelumnya, kita
ingin mengelompokkan kue-kue yang sama, diilustrasikan oleh Gambar 1.10.
Yang kamu lakukan adalah membuat kelompok-kelompok berdasarkan karakteristik
kue, misal kelompok kue biru, kelompok kue kuning, atau kelompok
kue merah. Teknik-teknik mengelompokkan ini akan dibahas pada babbab
berikutnya. Contoh algoritma _unsupervised learning_ sederhana adalah
_K-means_ (bab 4).
Perhatikan Gambar 1.11 dan Gambar 1.12! Berbeda dengan supervised
_learning_  yang memiliki _desired output_, pada _unsupervised learning_ tidak ada
_desired output_ (jelas, tidak ada gurunya, tidak ada yang memberi contoh).


```
1.9 Un _supervised_ Learning 17
```
```
Gambar 1.11: _Unsupervised learning_ framework
```
```
Gambar 1.12:Generalization error of un _supervised learning_
```
Kita ingin mencari tahu distribusi asli dataq(x), berdasarkan beberapa sampel
_data_. _Learning_ dilakukan dengan mengoptimalkanp(x|w) yang mengoptimasi
parameterw. Perbedaan antara estimasi dan fungsi asli disebut
sebagai _generalization loss_ (atau _loss_ saja – dijelaskan pada bab 5). Kunci
pemahaman _unsupervised learning_ adalah mengingat persamaan 1.3, yaitu
ada _input_ dan parameter.

p(x|w) (1.3)
Perlu kami tekankan, _unsupervised learning_ 6 = _clustering_ ! _Clustering_ adalah
salah satu bentuk _unsupervised learning_ ; yaitu salah satu hasil inferensi persamaan
1.3. _Unsupervised learning_ adalah mencari sifat-sifat ( _properties_ )
_data_. Kita ingin aproksimasip(x|w) semirip mungkin denganq(x), dimana
q(x) adalah distribusi data yang asli. Dataset di-sampel dari distribusiq(x),
kemudian kita ingin mencari tahuq(x) tersebut.


18 1 Pengenalan

