Machine Learning

Tutorial ini membahas tentang Machine Learning dari level beginner hingga advanced. Tentunya dengan bahasa yang mudah dipahami dan contoh yang jelas.

Beginner

  1. Pengenalan Machine Learning: Apa Itu dan Bagaimana Cara Kerjanya
  2. Cara Preprocessing Data Machine Learning dengan Pandas
  3. Jenis-jenis Machine Learning: Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning
  4. Langkah Demi Langkah Memulai Proyek Machine Learning dengan Python
  5. Supervised Learning: Memahami Regresi dan Klasifikasi
  6. Unsupervised Learning: Mengelompokkan Data dengan Clustering
  7. Implementasi Algoritma Linear Regression dari Nol dengan Python
  8. Membangun Model Klasifikasi dengan Decision Trees di Scikit-Learn
  9. Penerapan K-Nearest Neighbors (KNN) untuk Klasifikasi Data
  10. Menggunakan Support Vector Machines (SVM) untuk Pemodelan Data

Intermediate

  1. Evaluasi Model Machine Learning: Metode dan Teknik
  2. Implementasi Cross-Validation dan Hyperparameter Tuning di Scikit-Learn
  3. Feature Engineering: Kunci Sukses Model Machine Learning
  4. Menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk Dimensionality Reduction
  5. Cara Menghindari Overfitting dalam Model Machine Learning
  6. Pengenalan Convolutional Neural Networks (CNN) untuk Klasifikasi Gambar
  7. Clustering Data dengan K-Means: Algoritma Unsupervised Learning
  8. Membangun Rekomendasi Sistem Menggunakan Collaborative Filtering
  9. Evaluasi Model dengan ROC-AUC dan Precision-Recall Curve di Scikit-Learn
  10. Membangun Model Machine Learning dengan Scikit-Learn

Advanced

  1. Deep Learning: Memahami Neural Networks dan Aplikasinya
  2. Menggunakan TensorFlow untuk Membangun Model Neural Networks dari Nol
  3. Membuat Model Deep Learning dengan Keras: Langkah Awal
  4. Deploying Machine Learning Models ke Production dengan Flask dan Docker
  5. Training Model di GPU Menggunakan Google Colab dan TensorFlow
  6. Menggunakan Spark untuk Scalable Machine Learning dengan Data Besar
  7. Transfer Learning: Cara Memanfaatkan Model Pre-trained untuk Peningkatan Kinerja
  8. Big Data dan Machine Learning: Mengapa Mereka Penting Bersama-sama?
  9. Etika dalam Machine Learning: Menghindari Bias dalam Model
  10. Tren Terbaru dan Masa Depan Machine Learning