Beranda └Machine Learning: Teknik dan Algoritma Dasar
Machine Learning: Teknik dan Algoritma Dasar

Machine Learning: Teknik dan Algoritma Dasar

Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman dasar mengenai teknik-teknik dan algoritma-algoritma yang digunakan dalam Machine Learning. Peserta akan mempelajari konsep dasar, implementasi algoritma, dan praktik terbaik dalam pengembangan model Machine Learning.

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 4 jam 15 menit
Anggota 1

What you will learn

  • Definisi dan Sejarah Machine Learning
  • Jenis-jenis Machine Learning:Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning
  • Peran dan Manfaat Machine Learning dalam Berbagai Industri
  • Regresi Linear
  • Regresi Logistik
  • Decision Trees
  • K-Nearest Neighbors (K-NN)
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Clustering:K-Means dan Hierarchical Clustering
  • Pengenalan kepada Neural Networks
  • Pengenalan kepada Tools dan Libraries:Python, Scikit-Learn, TensorFlow
  • Langkah-langkah Implementasi Model Machine Learning
  • Studi Kasus dan Praktik Implementasi Algoritma
  • Metode Evaluasi Model:Confusion Matrix, Precision, Recall, F1-Score
  • Teknik Validasi:Cross-Validation, Train-Test Split
  • Hyperparameter Tuning
  • Overfitting dan Underfitting

Program Structure

  • Pengenalan Machine Learning
    3 Lessons · 45 mnt
    • Definisi dan Sejarah Machine Learning
    • Jenis-jenis Machine Learning: Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning
    • Peran dan Manfaat Machine Learning dalam Berbagai Industri
  • Algoritma Dasar Machine Learning
    7 Lessons · 1 j 45 mnt
    • Regresi Linear
    • Regresi Logistik
    • Decision Trees
    • K-Nearest Neighbors (K-NN)
    • Support Vector Machines (SVM)
    • Clustering: K-Means dan Hierarchical Clustering
    • Pengenalan kepada Neural Networks
  • Implementasi Algoritma
    3 Lessons · 45 mnt
    • Pengenalan kepada Tools dan Libraries: Python, Scikit-Learn, TensorFlow
    • Langkah-langkah Implementasi Model Machine Learning
    • Studi Kasus dan Praktik Implementasi Algoritma
  • Evaluasi dan Optimalisasi Model
    4 Lessons · 1 j
    • Metode Evaluasi Model: Confusion Matrix, Precision, Recall, F1-Score
    • Teknik Validasi: Cross-Validation, Train-Test Split
    • Hyperparameter Tuning
    • Overfitting dan Underfitting

About the course

Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman dasar mengenai teknik-teknik dan algoritma-algoritma yang digunakan dalam Machine Learning. Peserta akan mempelajari konsep dasar, implementasi algoritma, dan praktik terbaik dalam pengembangan model Machine Learning.

Pada pelatihan ini Anda akan mempelajari:

  • Memahami konsep dasar Machine Learning
  • Mengenal dan memahami berbagai jenis algoritma Machine Learning
  • Mempelajari cara mengimplementasikan algoritma Machine Learning dasar
  • Mengetahui cara evaluasi dan peningkatan performa model Machine Learning

Metode pembelajaran dilaksanakan melalui:

  • Presentasi dan Diskusi
  • Latihan Praktek
  • Studi Kasus
  • Tanya Jawab

Requirements

Tidak ada persyaratan khusus untuk mengikuti pelatihan ini.

Who should take this course

Mahasiswa, Profesional IT, Data Scientists pemula, dan siapa saja yang tertarik untuk mendalami Machine Learning