Beranda └Machine Learning Lanjutan: Teknik dan Algoritma untuk Analisis yang Lebih Kompleks
Machine Learning Lanjutan: Teknik dan Algoritma untuk Analisis yang Lebih Kompleks

Machine Learning Lanjutan: Teknik dan Algoritma untuk Analisis yang Lebih Kompleks

Pelatihan ini dirancang untuk peserta yang sudah memiliki pengetahuan dasar dalam Machine Learning dan ingin memperdalam keterampilan mereka dalam menangani masalah yang lebih kompleks. Pelatihan ini akan membahas berbagai teknik dan algoritma lanjutan yang digunakan dalam analisis data yang kompleks.

Rp 99,99
99.99000000000001 IDR Rp 99,99
Rp 99,99
Tambahkan ke Keranjang
Penanggung Jawab Administrator
Terakhir diperbarui 14/08/2024
Waktu Penyelesaian 5 jam 30 menit
Anggota 1
  • Pendahuluan dan Review Konsep Dasar Machine Learning
    3Pelajaran · 45 mnt
    • Review supervised dan unsupervised learning
    • Evaluasi performa model
    • Masalah-masalah umum dalam Machine Learning
  • Algoritma Lanjut dalam Machine Learning
    4Pelajaran · 1 j
    • Ensemble Methods (Bagging, Boosting, dan Stacking)
    • Support Vector Machines (SVM)
    • Gradient Boosting Machines (GBM)
    • Random Forests
  • Optimisasi dan Peningkatan Model
    4Pelajaran · 1 j
    • Hyperparameter Tuning
    • Cross-Validation
    • Regularization Techniques (L1, L2)
    • Grid Search dan Random Search
  • Pengurangan Dimensi dan Seleksi Fitur
    4Pelajaran · 1 j
    • Principal Component Analysis (PCA)
    • Linear Discriminant Analysis (LDA)
    • Feature Importance
    • Feature Selection Techniques
  • Deep Learning dan Jaringan Saraf Tiruan
    4Pelajaran · 1 j
    • Konsep dasar Neural Networks
    • Feedforward Neural Networks
    • Convolutional Neural Networks (CNN)
    • Recurrent Neural Networks (RNN)
  • Proyek Akhir dan Studi Kasus
    3Pelajaran · 45 mnt
    • Implementasi algoritma pada dataset yang kompleks
    • Analisis hasil dan optimisasi model
    • Presentasi hasil proyek