Hubungi Kami

Kerangka Materi

Pengenalan Machine Learning Terapan

  • Pembelajaran statistik vs. Machine Learning
  • Iterasi dan evaluasi
  • Kompromi Bias-Varians (Bias-Variance trade-off)

Pembelajaran Terawasi dan Tidak Terawasi

  • Bahasa, Jenis, dan Contoh Machine Learning
  • Pembelajaran Terawasi vs Tidak Terawasi

Pembelajaran Terawasi

  • Pohon Keputusan (Decision Trees)
  • Hutan Acak (Random Forests)
  • Evaluasi Model

Machine Learning dengan Python

  • Pemilihan pustaka
  • Alat tambahan

Regresi

  • Regresi linear
  • Generalisasi dan Nonlinearitas
  • Latihan

Klasifikasi

  • Penyegaran Bayesian
  • Naive Bayes
  • Regresi logistik
  • K-Nearest Neighbors
  • Latihan

Cross-Validation dan Resampling

  • Pendekatan Cross-validation
  • Bootstrap
  • Latihan

Pembelajaran Tidak Terawasi

  • Klasterisasi K-means
  • Contoh
  • Tantangan pembelajaran tidak terawasi dan di luar K-means

Jaringan Neural

  • Lapisan dan node
  • Pustaka jaringan neural Python
  • Bekerja dengan scikit-learn
  • Bekerja dengan PyBrain
  • Deep Learning

Persyaratan

Pengetahuan tentang bahasa pemrograman Python. Familiaritas dasar dengan statistik dan aljabar linear sangat dianjurkan.

 28 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (7)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait