Bimbingan Skripsi Tesis Disertasi Python | Data Science Supervised Machine Learning Python

Dalam beberapa tahun terakhir, kami telah melihat kebangkitan AI , atau kecerdasan buatan , dan pembelajaran mesin .

Pembelajaran mesin telah menghasilkan beberapa hasil yang luar biasa, seperti mampu menganalisis gambar medis dan memprediksi penyakit yang setara dengan pakar manusia.

Program AlphaGo Google mampu mengalahkan juara dunia dalam permainan strategi menggunakan pembelajaran penguatan mendalam.

Pembelajaran mesin bahkan digunakan untuk memprogram mobil self-driving, yang akan mengubah industri otomotif selamanya. Bayangkan sebuah dunia dengan kecelakaan mobil yang berkurang secara drastis, hanya dengan menghilangkan unsur kesalahan manusia.

Google terkenal mengumumkan bahwa mereka sekarang “pembelajaran mesin pertama”, yang berarti bahwa pembelajaran mesin akan mendapat lebih banyak perhatian sekarang, dan inilah yang akan mendorong inovasi di tahun-tahun mendatang. Itu disematkan ke dalam semua jenis produk yang berbeda.

Pembelajaran mesin digunakan di banyak industri, seperti keuangan, periklanan online, kedokteran, dan robotika.

Ini adalah alat yang dapat diterapkan secara luas yang akan menguntungkan Anda apa pun industri yang Anda geluti, dan juga akan membuka banyak peluang karier setelah Anda berhasil.

Pembelajaran mesin juga menimbulkan beberapa pertanyaan filosofis. Apakah kita membuat mesin yang bisa berpikir? Apa artinya menjadi sadar? Akankah komputer suatu hari mengambil alih dunia?

Dalam kursus ini, pertama-tama kita akan membahas algoritma K-Nearest Neighbor . Ini sangat sederhana dan intuitif, dan merupakan algoritme klasifikasi pertama yang bagus untuk dipelajari. Setelah kita membahas konsep dan mengimplementasikannya dalam kode, kita akan melihat beberapa cara di mana KNN bisa gagal.

Penting untuk mengetahui kelebihan dan kekurangan dari setiap algoritme yang kita lihat.

Selanjutnya kita akan melihat Naive Bayes Classifier dan General Bayes Classifier. Ini adalah algoritma yang sangat menarik untuk dilihat karena didasarkan pada probabilitas.

Kita akan melihat bagaimana kita dapat mengubah Pengklasifikasi Bayes menjadi pengklasifikasi linier dan kuadrat untuk mempercepat perhitungan kita.

Selanjutnya kita akan melihat algoritma Pohon Keputusan yang terkenal . Ini adalah algoritme paling rumit yang akan kita pelajari, dan sebagian besar kursus yang akan Anda lihat tidak akan menerapkannya. Kami akan melakukannya, karena yakin implementasi adalah praktik yang baik.

Algoritma terakhir yang akan kita lihat adalah algoritma Perceptron . Perceptron adalah nenek moyang dari jaringan saraf dan pembelajaran mendalam , sehingga penting untuk dipelajari dalam konteks pembelajaran mesin.

Setelah kami mempelajari algoritme ini, kami akan beralih ke topik pembelajaran mesin yang lebih praktis. Hyperparameters , validasi silang , ekstraksi fitur , pemilihan fitur , dan klasifikasi multikelas.

Kami akan melakukan perbandingan dengan pembelajaran mendalam sehingga Anda memahami pro dan kontra dari setiap pendekatan.

Kita akan membahas pustaka Sci-Kit Learn , karena meskipun mengimplementasikan algoritme Anda sendiri menyenangkan dan mendidik, Anda harus menggunakan kode yang dioptimalkan dan teruji dengan baik dalam pekerjaan Anda yang sebenarnya.

Kita akan mengakhirinya dengan contoh dunia nyata yang sangat praktis dengan menulis layanan web yang menjalankan model pembelajaran mesin dan membuat prediksi. Ini adalah sesuatu yang dilakukan perusahaan nyata dan menghasilkan uang.

Semua materi untuk kursus ini GRATIS. Anda dapat mengunduh dan menginstal  Python, Numpy, dan Scipy  dengan perintah sederhana di  Windows, Linux, atau Mac .