Kursus Pelatihan Pemrosesan Fitur untuk Pembelajaran Mesin

Pelatihan ini yang dipimpin oleh instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan AdaBoost untuk membangun algoritma boosting untuk machine learning dengan Python.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu untuk:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai membangun model machine learning dengan AdaBoost.
• Memahami pendekatan ensemble learning dan bagaimana untuk menerapkan adaptive boosting.
• Belajar bagaimana untuk membangun model AdaBoost untuk mempromosikan algoritma machine learning di Python.
• Menggunakan hyperparameter tuning untuk meningkatkan akurasi dan kinerja model AdaBoost.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data serta orang-orang yang kurang teknis yang ingin menggunakan Auto-Keras untuk mengotomatiskan proses pemilihan dan pengoptimalan model pembelajaran mesin.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Otomatisasi proses pelatihan model pembelajaran mesin yang sangat efisien.
• Secara otomatis mencari parameter terbaik untuk model pembelajaran mendalam.
• Membangun model pembelajaran mesin yang sangat akurat.
• Gunakan kekuatan pembelajaran mesin untuk memecahkan masalah bisnis di dunia nyata.

Pelatihan ini yang dibimbing oleh instruktur, diadakan secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan untuk peserta teknis yang memiliki latar belakang dalam machine learning dan ingin mengoptimalkan model untuk mendeteksi pola yang rumit dalam big data menggunakan kerangka AutoML.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk peserta dengan berbagai tingkat keahlian yang ingin memanfaatkan platform Google AutoML untuk membuat chatbot yang disesuaikan untuk berbagai aplikasi.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Memahami dasar-dasar pengembangan chatbot.
• Navigasikan Google Cloud Platform dan akses AutoML.
• Siapkan data untuk melatih model chatbot.
• Latih dan evaluasi model chatbot khusus menggunakan AutoML.
• Terapkan dan integrasikan chatbot ke berbagai platform dan saluran.
• Pantau dan optimalkan kinerja chatbot dari waktu ke waktu.

Pelatihan langsung oleh instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini memberikan pengenalan ke bidang pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Topik ini meliputi aplikasi praktis dalam statistik, ilmu komputer, pemrosesan sinyal, penglihatan komputer, penambangan data, dan bioinformatika.

Selesai mengikuti pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menerapkan metode statistik dasar ke dalam pengenalan pola.
• Menggunakan model kunci seperti jaringan saraf dan metode kernel untuk analisis data.
• Menyelenggarakan teknik lanjutan untuk penyelesaian masalah kompleks.
• Meningkatkan akurasi prediksi dengan menggabungkan berbagai model.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data dan analis data yang ingin mengotomatiskan, mengevaluasi, dan mengelola model prediktif menggunakan kemampuan pembelajaran mesin DataRobot.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Muat kumpulan data dalam DataRobot untuk menganalisis, menilai, dan memeriksa kualitas data.
• Bangun dan latih model untuk mengidentifikasi variabel penting dan memenuhi target prediksi.
• Menafsirkan model untuk menciptakan wawasan berharga yang berguna dalam pengambilan keputusan bisnis.
• Pantau dan kelola model untuk mempertahankan kinerja prediksi yang optimal.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk ilmuwan data, analis data, dan pengembang yang ingin menjelajahi AutoML produk dan fitur untuk membuat dan menerapkan model pelatihan ML khusus dengan upaya minimal.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Jelajahi lini produk AutoML untuk menerapkan berbagai layanan untuk berbagai tipe data.
• Siapkan dan beri label kumpulan data untuk membuat model ML khusus.
• Melatih dan mengelola model untuk menghasilkan model pembelajaran mesin yang akurat dan adil.
• Buat prediksi menggunakan model terlatih untuk memenuhi tujuan dan kebutuhan bisnis.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur di Indonesia (online atau di lokasi) ditujukan untuk pengembang dan ilmuwan data yang ingin membangun, menerapkan, dan mengelola alur kerja pembelajaran mesin di Kubernetes.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan Kubeflow di lokasi dan di cloud menggunakan AWS EKS (Layanan Elastis Kubernetes).
• Bangun, terapkan, dan kelola alur kerja ML berdasarkan Docker container dan Kubernetes.
• Jalankan seluruh alur pembelajaran mesin pada beragam arsitektur dan lingkungan cloud.
• Menggunakan Kubeflow untuk menelurkan dan mengelola notebook Jupyter.
• Bangun pelatihan ML, penyesuaian hyperparameter, dan penyajian beban kerja di berbagai platform.

Pelatihan ini yang dipimpin instruktur secara langsung (online atau tatap muka) ditujukan bagi insinyur yang ingin men-deploy beban kerja Machine Learning ke server AWS EC2.

Sampai akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Menginstal dan mengkonfigurasi Kubernetes, Kubeflow dan perangkat lunak lainnya yang diperlukan di AWS.
• Menggunakan EKS (Elastic Kubernetes Service) untuk mempermudah pekerjaan memulai cluster Kubernetes di AWS.
• Membuat dan men-deploy pipeline Kubernetes untuk mengotomatiskan dan mengelola model ML dalam produksi.
• Melatih dan men-deploy model ML TensorFlow di beberapa GPU dan mesin yang berjalan secara paralel.
• Memanfaatkan layanan AWS lainnya untuk memperluas aplikasi ML.

Pelatihan langsung yang dipimpin instruktur (online atau di lokasi) ini ditujukan untuk data scientist yang ingin melakukan lebih dari sekadar membuat model ML dan mengoptimalkan proses pembuatan, pelacakan, dan penerapan model ML.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Instal dan konfigurasikan MLflow serta pustaka dan kerangka kerja ML terkait.
• Menghargai pentingnya keterlacakan, kemampuan reproduksi, dan kemampuan penerapan model ML
• Terapkan model ML ke cloud publik, platform, atau server lokal yang berbeda.
• Skalakan proses penerapan ML untuk mengakomodasi banyak pengguna yang berkolaborasi dalam sebuah proyek.
• Siapkan registri pusat untuk bereksperimen, mereproduksi, dan menerapkan model ML.

Pelatihan ini dipimpin instruktur, langsung (online atau tatap muka), dan ditujukan untuk para pengembang yang ingin menggunakan Google’s ML Kit untuk membangun model pemodelan mesin yang teroptimasi untuk pemrosesan pada perangkat seluler.

Di akhir pelatihan ini, peserta akan mampu:

• Mengatur lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai pengembangan fitur pemodelan mesin untuk aplikasi seluler.
• Mengintegrasikan teknologi pemodelan mesin baru ke dalam aplikasi Android dan iOS menggunakan API ML Kit.
• Meningkatkan dan mengoptimalkan aplikasi yang ada menggunakan SDK ML Kit untuk pemrosesan dan peluncuran di perangkat.

Pattern Matching adalah teknik yang digunakan untuk menemukan pola tertentu dalam sebuah gambar. Teknik ini dapat digunakan untuk menentukan keberadaan karakteristik tertentu dalam gambar yang diambil, misalnya label yang diharapkan pada produk cacat di jalur produksi pabrik atau dimensi komponen tertentu. Teknik ini berbeda dari "Pattern Recognition" (yang mengenali pola umum berdasarkan kumpulan sampel terkait yang lebih besar) karena teknik ini secara spesifik mendiktekan apa yang kita cari, lalu memberi tahu kita apakah pola yang diharapkan itu ada atau tidak.

Format Kursus

• Kursus ini memperkenalkan pendekatan, teknologi, dan algoritma yang digunakan dalam bidang pencocokan pola sebagaimana diterapkan pada Machine Vision.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau tatap muka) ini ditujukan bagi para ilmuwan data dan insinyur perangkat lunak yang ingin menggunakan Random Forest untuk membangun algoritma machine learning pada dataset besar.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Menyiapkan lingkungan pengembangan yang diperlukan untuk memulai pembuatan model machine learning dengan Random Forest.
• Memahami keunggulan Random Forest dan cara mengimplementasikannya untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi.
• Belajar cara menangani dataset besar dan menafsirkan beberapa pohon keputusan dalam Random Forest.
• Menilai dan mengoptimalkan kinerja model machine learning dengan menyesuaikan hyperparameter.

Pelatihan langsung yang dipandu instruktur di Indonesia (online atau di tempat) ini ditujukan untuk analis data tingkat menengah yang ingin mempelajari cara menggunakan RapidMiner untuk memperkirakan dan memproyeksikan nilai dan memanfaatkan alat analitis untuk peramalan deret waktu.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Pelajari cara menerapkan metodologi CRISP-DM, pilih algoritma pembelajaran mesin yang tepat, dan tingkatkan konstruksi dan kinerja model.
• Gunakan RapidMiner untuk memperkirakan dan memproyeksikan nilai, dan memanfaatkan alat analitis untuk peramalan deret waktu.

RapidMiner adalah platform perangkat lunak ilmu data sumber terbuka untuk pembuatan prototipe dan pengembangan aplikasi yang cepat. Platform ini mencakup lingkungan terintegrasi untuk persiapan data, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, penambangan teks, dan analisis prediktif.

Dalam pelatihan langsung yang dipandu instruktur ini, peserta akan mempelajari cara menggunakan RapidMiner Studio untuk persiapan data, pembelajaran mesin, dan penerapan model prediktif.

Pada akhir pelatihan ini, peserta akan dapat:

• Instal dan konfigurasikan RapidMiner
• Siapkan dan visualisasikan data dengan RapidMiner
• Validasi model pembelajaran mesin
• Gabungkan data dan buat model prediktif
• Mengoperasionalkan analitik prediktif dalam proses bisnis
• Pecahkan masalah dan optimalkan RapidMiner

Hadirin

• Ilmuwan data
• Insinyur
• Pengembang

Format Kursus

• Sebagian kuliah, sebagian diskusi, latihan dan praktik langsung yang berat

Catatan

• Untuk meminta pelatihan khusus untuk kursus ini, silakan hubungi kami untuk mengaturnya.