Image of Kinda Advanced Machine Learning Projects

Text

Kinda Advanced Machine Learning Projects

Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI). Pembelajaran mesin adalah pembelajaran yang dikembangkan untuk dapat belajar secara otomatis tanpa arahan pengguna. Pembelajaran mesin didasarkan pada ilmu matematika, statistik, data mining, dan ilmu lainnya. Teknik machine learning juga digunakan sesuai kebutuhan di bidangnya masing-masing. Machine learning adalah ilmu pengembangan algoritma dan model secara statistik yang digunakan sistem komputer untuk menjalankan tugas tanpa instruksi eksplisit, mengandalkan pola serta inferensi sebagai gantinya.



Machine learning dapat digabungkan dengan kecerdasan buatan untuk meningkatkan proses analitis sehingga bermanfaat untuk melakukan bisnis, mampu mengumpulkan informasi atau pengetahuan secara real time. Dengan machine learning, pebisnis dapat memperoleh insight terkini secara real time. Project-project yang dibahas di dalam buku ini, meliputi:

Logistic Regression from Scratch

Klasifikasi Penyakit Daun Kentang Menggunakan Support Vector Machine (SVM)

KMeans vs DBSCAN Clustering

Deteksi Clickbait pada Judul Berita dalam Bahasa Indonesia

Pengenalan Nama Font Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)



Dengan mengikuti penjelasan dalam buku ini, teman-teman akan belajar mengimplementasikan berbagai hal, seperti image processing, algoritma gradient descent, multi-input neural network, dan lain sebagainya. Code yang saya gunakan tersedia di repository GitHub saya.

Ketersediaan
3804005.11 PUT k.1.ED1 WSD-2022Kampus Tipes (005)Tersedia
3805005.11 PUT k.2.ED1 WSD-2022Kampus Tipes (005)Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
005.11 PUT k.1.ED1 WSD-2022
Penerbit
Yogyakarta. : Gava Media..,
Deskripsi Fisik
viii; 132; 16x23
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
9786237498933
Klasifikasi
005.11
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
Nifas dan Menyusui
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar
Anda harus masuk sebelum memberikan komentar