Kerangka Materi
Pengantar Pembelajaran Mesin dan Google Colab
- Gambaran umum mengenai pembelajaran mesin
- Pengaturan awal Google Colab
- Penyegaran konsep Python
Pembelajaran Berbasis Pengawasan dengan Scikit-learn
- Model regresi
- Model klasifikasi
- Evaluasi dan optimalisasi model
Teknik Pembelajaran Tanpa Pengawasan
- Algoritma pengelompokan data
- Reduksi dimensi data
- Pembelajaran aturan asosiasi
Konsep Lanjutan dalam Pembelajaran Mesin
- Jaringan saraf dan pembelajaran mendalam
- Mesin vektor dukungan
- Metode ensemble
Topik Khusus dalam Pembelajaran Mesin
- Rekayasa fitur data
- Penyetelan parameter hiper
- Interpretabilitas model pembelajaran mesin
Alur Kerja Proyek Pembelajaran Mesin
- Praproses data
- Pemilihan model yang tepat
- Implementasi model ke lingkungan produksi
Proyek Akhir Kursus
- Merumuskan permasalahan yang akan dipecahkan
- Pengumpulan dan pembersihan data
- Pelatihan model serta evaluasi hasilnya
Penutup dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman mengenai konsep dasar pemrograman
- Pengalaman dalam memprogram menggunakan Python
- Familiaritas dengan konsep statistika dasar
Target Peserta
- Ilmuwan data
- Pengembang perangkat lunak
Testimoni (2)
Melatih mereka yang belum pernah menggunakan AI untuk menguasai pengulangan dalam pembuatan prompt, serta membantu mereka yang sudah menggunakan AI untuk mempertimbangkan berbagai metode alternatif dalam penerapannya.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Kursus - Artificial Intelligence (AI) Overview
Diterjemahkan Mesin
Bekerja berdasarkan prinsip-prinsip dasar secara fokus, dan beralih ke penerapan studi kasus pada hari yang sama
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kursus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Diterjemahkan Mesin
