Definisi
Semi-Supervised Learning adalah metode dalam Machine Learning yang menggunakan kombinasi data berlabel dan data tidak berlabel dalam proses pelatihan.
Pendekatan ini berusaha mengatasi keterbatasan Supervised Learning yang membutuhkan banyak label, dan memanfaatkan kelebihan Unsupervised Learning yang mampu mengenali pola dari data mentah.
Contohnya: dari 10.000 gambar produk, hanya 500 yang memiliki label kategori. Dengan pendekatan semi-supervised, model dapat belajar struktur data dari 9.500 gambar tidak berlabel untuk memperkuat prediksi pada data berlabel.
Strategi
1. Gunakan Label Terbatas sebagai Panduan
Model awal dilatih dengan sedikit data berlabel untuk mempelajari pola dasar.
2. Manfaatkan Data Tanpa Label
Gunakan data tidak berlabel untuk menambah variasi dan memperkaya pemahaman model terhadap distribusi data.
3. Teknik Umum
- Pseudo-Labeling – hasil prediksi model digunakan sebagai label sementara.
- Consistency Regularization – mendorong model agar tetap konsisten saat data diberi gangguan (augmentation).
- Graph-Based Learning – menggunakan relasi antar-data untuk memperkirakan label baru.
- Self-Training / Teacher-Student – model “guru” menghasilkan label pseudo untuk model “murid”.
4. Validasi & Iterasi
Gunakan metrik validasi dari subset berlabel untuk mengevaluasi peningkatan performa dan hindari bias pseudo-label yang salah.
Manfaat
- Mengurangi biaya dan waktu pelabelan data.
- Meningkatkan performa model dibanding unsupervised murni.
- Efektif untuk domain dengan data tidak seimbang atau terbatas.
- Dapat digabung dengan Deep Learning untuk aplikasi besar seperti NLP dan visi komputer.
Risiko / Keterbatasan
- Label pseudo yang salah bisa memperkuat kesalahan model.
- Membutuhkan tuning yang cermat agar tidak overfit pada label buatan.
- Sulit diimplementasikan tanpa pipeline validasi yang baik.
- Evaluasi performa lebih kompleks karena data tidak sepenuhnya berlabel.
Hubungan dengan Konsep Lain
Semi-Supervised Learning adalah jembatan antara Supervised Learning dan Unsupervised Learning.
Pendekatan ini juga berperan penting dalam perkembangan Self-Supervised Learning yang digunakan pada model besar seperti GPT dan BERT.
Kesimpulan
Semi-Supervised Learning memungkinkan model belajar lebih efisien dengan kombinasi data berlabel dan tidak berlabel.
Pendekatan ini mempercepat riset dan penerapan AI di dunia nyata — menghemat biaya labeling, meningkatkan akurasi, dan menjadi fondasi untuk era model AI berskala besar.