Jasa Bimbingan Skripsi Tesis Disertasi Machine Learning | Regresi Pembelajaran Mesin dengan Python
Apa yang akan Anda pelajari
-
Pemrograman master Python dan Scikit belajar sebagaimana diterapkan pada regresi pembelajaran mesin
-
Pahami teori yang mendasari di balik teknik regresi linier sederhana dan berganda
-
Terapkan teknik regresi linier sederhana untuk memprediksi volume penjualan produk dan penghematan bahan bakar kendaraan
-
Terapkan regresi linier berganda untuk memprediksi harga saham dan tingkat penerimaan Universitas
-
Tutupi dasar-dasar dan teori yang mendasari regresi polinomial
-
Terapkan regresi polinomial untuk memprediksi gaji karyawan dan harga komoditas
-
Pahami teori di balik regresi logistik
-
Terapkan regresi logistik untuk memprediksi kemungkinan bahwa pelanggan akan membeli produk di Amazon menggunakan fitur pelanggan
-
Memahami teori dan matematika yang mendasari di balik Jaringan Syaraf Tiruan
-
Pelajari cara melatih bobot dan bias jaringan dan memilih fungsi transfer yang tepat
-
Latih Jaringan Syaraf Tiruan (JST) menggunakan metode propagasi balik dan penurunan gradien
-
Optimalkan parameter hiper JST seperti jumlah lapisan tersembunyi dan neuron untuk meningkatkan kinerja jaringan
-
Terapkan JST untuk memprediksi harga rumah dengan parameter yang diberikan seperti luas, jumlah kamar..dll
-
Menilai performa model pembelajaran Mesin terlatih menggunakan KPI (Indikator Kinerja Utama) seperti Mean Absolute error, Mean squared Error, dan intuisi Root Mean Squared Error, intuisi R-Squared, Adjusted R-Squared dan F-Test
-
Pahami teori dan intuisi yang mendasari di balik teknik regresi Lasso dan Ridge
-
Contoh proyek praktis dunia nyata
Keterangan
Revolusi Kecerdasan Buatan (AI) telah tiba! Teknologi ini berkembang dalam skala besar dan diadopsi secara luas di industri Kesehatan, pertahanan, perbankan, game, transportasi, dan robotika.
Pembelajaran Mesin adalah subbidang Kecerdasan Buatan yang memungkinkan mesin untuk meningkatkan tugas tertentu dengan pengalaman. Pembelajaran Mesin adalah topik yang sangat hangat; permintaan akan insinyur pembelajaran mesin berpengalaman dan ilmuwan data terus meningkat dalam 5 tahun terakhir.
Tujuan dari kursus ini adalah untuk membekali mahasiswa dengan pengetahuan tentang aspek-aspek kunci dari teknik regresi machine learning dengan cara yang praktis, mudah dan menyenangkan. Regresi adalah teknik pembelajaran mesin penting yang bekerja dengan memprediksi variabel kontinu (tergantung) berdasarkan beberapa variabel independen lainnya. Strategi regresi banyak digunakan untuk prediksi pasar saham, analisis tren real estat, dan kampanye pemasaran bertarget.
Kursus ini memberi siswa pengalaman langsung praktis dalam melatih model regresi pembelajaran mesin menggunakan kumpulan data dunia nyata. Kursus ini mencakup beberapa teknik secara praktis, termasuk:
· Regresi Linear Sederhana
· Regresi Linear Berganda
· Regresi Polinomial
· Regresi logistik
· Regresi pohon keputusan
· Regresi Ridge
· Regresi Lasso
· Jaringan Syaraf Tiruan untuk analisis Regresi
· Regresi Indikator kinerja utama
Kursus ini ditargetkan untuk siswa yang ingin mendapatkan pemahaman mendasar tentang model regresi pembelajaran mesin. Pengetahuan dasar tentang pemrograman direkomendasikan. Namun, topik-topik ini akan dibahas secara luas selama kursus awal; oleh karena itu, kursus tidak memiliki prasyarat, dan terbuka untuk semua siswa dengan pengetahuan pemrograman dasar. Siswa yang mengikuti kursus ini akan menguasai model regresi pembelajaran mesin dan dapat langsung menerapkan keterampilan ini untuk memecahkan masalah menantang di dunia nyata.
Untuk siapa kursus ini:
- Ilmuwan Data yang ingin menerapkan ilmunya pada Studi Kasus Dunia Nyata
- Penggemar Pembelajaran Mesin yang ingin menambahkan lebih banyak proyek ke Portofolio mereka
