Buku ini mengajak pembaca untuk menjelajahi dunia Machine Learn- ing (ML) dari pemahaman dasar hingga penerapan algoritma yang lebih kompleks seperti Deep Learning. Bab pertama, "Apa itu Machine Learning, memberikan landasan pemahaman dasar seputar konsep ML.

Mulai dari Jenis-Jenis Machine Learning yang mencakup klasifikasi dan regresi, hingga Manfaat dan Langkah-langkah Penerapannya dalam kehidupan sehari-hari. Dengan membawa pembaca melalui Contoh Permasalahan Dataset dan Contoh Kasus, bab ini membangun dasar yang solid sebelum melangkah ke bab-bab selanjutnya. Bab kedua mengintroduksi "Teori-teori Tentang Machine Learning, mebahas Kemampuan Komputasi, serta Pondasi Matematika dan Statistika yang esensial untuk memahami algoritma ML.

Selanjutnya, pembaca dibimbing pada Bab 3 hingga Bab 11 yang membahas berbagai topik seperti KNearest Neighbor, Machine Learning Lifecycle, Klasterisasi K-Means, Support Vector Machine, Supervised Learning, Gradient Descent, Agglomerative Clustering. Confusion Matrix, dan Deep Learning Setiap bab mengupas konsep dasar, kelebihan, kekurangan, langkah-langkah penerapan, serta contoh kasus yang mendalam Bab 4 membahas "Machine Learning Lifecycle, menyoroti pentingnya siklus hidup ML dan peranannya dalam perkembangan teknologi Bab-bab selanjutnya membahas secara rinci algontma-algoritma seperti K-Means, Support Vector Machine, dan jenis-jenis Supervised Learning seperti Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, dan Neural Network

Pentingnya optimisasi model dijelaskan melalui Bab 8 yang membahas "Gradient Descent" sementara Bab 9 hingga Bab 11 membahas aspek-aspek spesifik seperti Agglomerative Clustering, Confusion Matrix, dan Deep Learning Buku ini memberikan pemahaman mendalam dan aplikatif, dengan penjelasan yang jelas dan contoh kasus yang relevan menjadikannya panduan yang sangat berharga bagi pembaca yang ingin menggali lebih dalam dalam dunia yang dinamis dan berkembang pesat ini.

Selamat datang di buku Machine Learning. Buku ini merupakan panduan yang komprehensif untuk mempelajari dan memahami konsep serta teknik dalam bidang machine learning.

Dalam era yang didominasi oleh data dan kecerdasan buatan, pemahaman tentang machine learning menjadi semakin penting.

Machine learning adalah cabang ilmu komputer yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan mengambil keputusan atau melakukan prediksi tanpa harus secara eksplisit diprogram. Buku ini akan membahas berbagai konsep dasar dalam machine learning, seperti algoritma pembelajaran, model prediktif, evaluasi kinerja, dan teknik pengolahan data.

Kami berharap buku ini dapat memberikan wawasan yang mendalam tentang machine learning kepada para pembaca. Buku ini akan memberikan pemahaman tentang berbagai algoritma dan teknik dalam machine learning, serta contoh-contoh praktis untuk mengimplementasikannya dalam beragam bidang, seperti pengenalan pola, pengolahan bahasa alami, visi komputer, dan banyak lagi.

Terima kasih kepada semua yang telah berkontribusi dalam pembuatan buku ini. Semoga buku ini dapat menjadi sumber inspirasi dan panduan yang berharga bagi para pembaca yang tertarik untuk mempelajari dan menerapkan machine learning dalam berbagai konteks. Selamat membaca dan selamat mengeksplorasi dunia machine learning!

Cover Depan
Balik Halaman Judul
Kolovon
Kata Pengantar
Daftar Isi
Bab 1 Apa Itu Machine Learning (Pemahaman Dasar)
     A. Jenis Jenis Machine Learning
     B. Manfaat Machine Learning
     C. Langkah Lagkah Penerapan Machine Learning
     D. Contoh Permasalahan Dataset
     E. Contoh Kasus
Bab 2 Teori Teori Tentang Machine Learning
     A. Kemampuan Komputasi
     B. Pondasi Matematika dan Statistika
Bab 3 K-Nearest Neighbor
     A. Konsep Dasar K-Nearest Neighbor
     B. Kelebihan dan Kekurangan KNN
     C. Keterbatasan KNN
     D. Perbandingan KNN dibanding algoritma lain
     E. Langkah Kerja K-Nearest Neighbor
     F. Contoh Kasus K-Nearest Neighbor
     G. Penentuan Parameter K
     H. Penerapan dalam Python
Bab 4 Machine Learning Lifecycle
     A. Apa Itu Machine Learning Lifecycle?
     B. Mengapa Machine Learning Lifecycle Penting
     C. Perkembangan Machine Learning
     D. Penerapan Machine Learning
     E. Revolusi dalam Machine Learning Lifecycle
Bab 5 Klasterisasi K-Means
     A. K-Means Sebagai Algoritma Klasterisasi
     B. Implementasi K-Means dalam Konteks Machine Learning di Python
Bab 6 Support Vector Machine
     A. Konsep Dasar SVM Vektor dan Ruang Vektor
     B. Jenis SVM
     C. Fungsi Kernel dalam Support Vector Machine (SVM)
     D. Contoh Kasus Penggunaan SVM
     E. Kelebihan dan Kekurangan
Bab 7 Supervised Learning
     A. Linear Regression
     B. Logistic Regression
     C. Decisio Tree
     D. Random Forest
     E. Naive Bayes
     F. Neural Network
Bab 8 Gradient Descent
     A. Macam Macam Tipe Gradient Descent
Bab 9 Agglomerative Clustering
     A. Multikolinieritas
     B. Analisis Komponen Utama
     C. Agglomerative Clustering
     D. Single Linkage
     E. Complete Linkage
     F. Average Linkage
     G. Ward Method
     H. Uji Validitas Cluster
     I. Kumpulan Artikel Ilmiah Terkait Agglomerative Clustering
Bab 10 Confusion Matrix
     A, Mengapa Confusion Matrix DIperlukan?
     B. Evaluasi Menggunakan Confusion Matrix
     C. Accuracy
     D. Precision
     E. Recall
Bab 11 Deep Learning
     A. Definisi Deep Learning
     B. Prinsip Kerja Deep Learning
     C. Jenis Jenis Algoritma Deep Learning
     D. Contoh Penggunaan Deep Learning
Daftar Pustaka
Tentang Penulis
Cover Belakang