Belajar Machine Learning untuk Pemula
Teknologi:
Machine LearningLevel: Pemula
Siswa Terdaftar
Teknologi:
Machine LearningLevel: Pemula
Siswa Terdaftar
Kelas ini merupakan langkah ke-lima Anda untuk menjadi Data Scientist.
Kelas ini merupakan langkah ke-tiga Anda untuk menjadi Machine Learning Engineer.
Data telah menjadi aset berharga di era digital ini. Pemrosesan data mengubah informasi mentah menjadi wawasan yang bernilai untuk pengambilan keputusan yang tepat. Sebagai Machine Learning Engineer, Anda akan mempelajari teknik machine learning untuk menemukan pola dalam kumpulan data. Ini memungkinkan kita untuk mengembangkan model prediksi secara cepat. Kelas ini akan membekali Anda dengan pengetahuan untuk mengolah data menjadi informasi yang relevan.
Kelas ini merupakan langkah ke-lima Anda untuk menjadi Data Scientist.
Peralatan Belajar
Spesifikasi minimal perangkat:
Prosesor
Intel Dual Core (Rekomendasi Core i3 ke atas)
Tools yang dibutuhkan untuk belajar:
Google Colaboratory
Cara penggunaan akan diajarkan pada kelas ini.
Lihat semua peralatan belajar
Lihat semua peralatan belajarKelas ini membutuhkan spesifikasi perangkat seperti berikut:
RAM
4GB (Rekomendasi 8GB)
Layar
1366 x 768 (Rekomendasi Full HD 1920 x 1080)
Sistem Operasi
Windows, Linux, MacOS
Prosesor
Intel Dual Core (Rekomendasi Core i3 ke atas)
Kelas ini membutuhkan beberapa tools berikut:
Google Colaboratory
Cara penggunaan akan diajarkan pada kelas ini.
Metode Ajar
Lihat semua metode ajar
Lihat semua metode ajarKontributor
3Curriculum Developer yang membangun kelas ini:
Tia Dwi Setiani
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Mochamad Rafy Ardhanie
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Reviewer
43Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:
Catur dari Dicoding
Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Amril Hakim Sihotang
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Adrianus Yoza A.
Data Scientist at Dicoding Indonesia
Agista Septiyanto
Product Engineer
Tim product
Ahmad Emir Al Fatah
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Lihat semua kontributor dan reviewer
Lihat semua kontributor dan reviewerKontributor kelas
Curriculum Developer yang membangun kelas ini:
Tia Dwi Setiani
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Mochamad Rafy Ardhanie
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Angel Metanosa Afinda
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Tim Reviewer
Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:
Catur dari Dicoding
Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Amril Hakim Sihotang
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Adrianus Yoza A.
Data Scientist at Dicoding Indonesia
Agista Septiyanto
Product Engineer
Tim product
Ahmad Emir Al Fatah
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Alfian Yusuf Abdullah
Head of Reviewer at Dicoding Indonesia
Nanang Sutisna
- Mobile & Web Enthusiast
- External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Gabril Hozanna
Data Warehouse Engineer at Gojek
Data Enthusiast
Zanuar Ekaputra Rus'an
Product Engineer at Dicoding Indonesia
Dimas Anom Priyayi
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Alexzander Purwoko
Code Reviewer at Dicoding Indonesia
MAULANA KAVALDO
Interest in data science, analyst, machine learning and cloud computing.
Mellania Permata Sylvie
External Reviewer Machine Learning di Dicoding
Information system student, Machine Learning Enthusiasm, and Tensorflow Developer Certified
Mambaur Roziq Alwi
Mobile Developer.
Instagram: https://www.instagram.com/bauroziq/
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mambaur-roziq-alwi/
Github: https://github.com/mambaur
Gufranaka Samudra
Software Developer
Software Developer at Disi Training Center
Celvine Adi Putra
Mohamad Zaelani
External Code Reviewer Dicoding
Feel free to connect with me on LinkedIn.
• External Code Reviewer Dicoding
• Backend Developer
• TensorFlow Developer Certified
Swanddd
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan
Hallo Semua.
Perkenalkan nama saya Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan biasa di panggil tann. saat ini saya mahasiswa tingkat akhir. saya sangat tertarik dibidang Artificial Intelligence dan sedang berfokus di Natural language processing.Â
saya sangat open untuk kolaborasi khususnya di machine learning.
Ahmad Zein Al Wafi
Machine Learning Architect
I am a Machine Learning Architect with extensive experience in designing and implementing machine learning solutions aimed at solving complex business challenges. Over the past three years, I have led a variety of technology projects, serving both as a Tech Lead and Solution Architect, with a focus on developing scalable, efficient systems leveraging machine learning.
My expertise spans across multiple domains, including predictive analytics, computer vision, and natural language processing, enabling the development of innovative, multidimensional solutions that deliver real-world impact. I am passionate about sharing knowledge and empowering teams to identify and solve problems using optimal, data-driven approaches.
I strongly believe that the right technology combined with active collaboration can create substantial value for any project or organization.
Dicky Arya Pratama
Android Developer At PT Bank Mandiri Tbk
My LinkedInÂ
My Personal Web Dicky Arya PratamaÂ
Android Developer At PT Bank Mandiri Tbk. | Bangkit Instructor | Dicoding Elite | Google Certified - Associate Android Developer | Bangkit 2021 Graduate | Ex-GDSC Lead | MBKM Dicoding Alumni | Â Startup Campus Alumni | Machine Learning EnthusiastÂ
Aditya Firman Ihsan
Tensorflow Developer Certified
Lecturer at Telkom University School of Computing
Tensorflow Developer Certified
Sarah Salsabila
Ex-Reviewer at Dicoding Indonesia
Computer Science Student , Machine Learning and Data Science Enthusias
Galah Seno Adjie
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Rivaldo Fernandes
iOS and Android Expert
Mobile Developer Enthusiast
iOS Developer at PT Bank Syariah Indonesia
Ni Made Yuli Cahyani
* Machine Learning and Data Enthusiast
* Dicoding Graduate
* Bangkit 2021 Graduate
Eko Rahayu Widodo
Software Engineer
• Lifelong Learner.
• Let's Connect ^^.
Sofyan Egi Lesmana
You can reach out me on my Linkedin.
Rahmat Fajri
Data & Machine Learning Engineer
TensorFlow Developer Certified
Louis Aldorio
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Machine Learning Enthusiast And Software Engineer specialized in GO
Maulana Muhammad
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Machine Learning Enthusiast
Andhar Siraj Munir
AI Engineer at PT. Aplikanusa Lintasarta
Machine Learning and Data Enthusiast
Catur dari Dicoding
Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Amril Hakim Sihotang
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Adrianus Yoza A.
Data Scientist at Dicoding Indonesia
Agista Septiyanto
Product Engineer
Tim product
Ahmad Emir Al Fatah
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Alfian Yusuf Abdullah
Head of Reviewer at Dicoding Indonesia
Nanang Sutisna
- Mobile & Web Enthusiast
- External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Gabril Hozanna
Data Warehouse Engineer at Gojek
Data Enthusiast
Fahmi Jabbar
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Zanuar Ekaputra Rus'an
Product Engineer at Dicoding Indonesia
Dimas Anom Priyayi
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Alexzander Purwoko
Code Reviewer at Dicoding Indonesia
MAULANA KAVALDO
Interest in data science, analyst, machine learning and cloud computing.
Mellania Permata Sylvie
External Reviewer Machine Learning di Dicoding
Information system student, Machine Learning Enthusiasm, and Tensorflow Developer Certified
ADIL LATIF HABIBI
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Mambaur Roziq Alwi
Mobile Developer.
Instagram: https://www.instagram.com/bauroziq/
Linkedin: https://www.linkedin.com/in/mambaur-roziq-alwi/
Github: https://github.com/mambaur
Gufranaka Samudra
Software Developer
Software Developer at Disi Training Center
Celvine Adi Putra
Mohamad Zaelani
External Code Reviewer Dicoding
Feel free to connect with me on LinkedIn.
• External Code Reviewer Dicoding
• Backend Developer
• TensorFlow Developer Certified
Swanddd
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan
Hallo Semua.
Perkenalkan nama saya Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan biasa di panggil tann. saat ini saya mahasiswa tingkat akhir. saya sangat tertarik dibidang Artificial Intelligence dan sedang berfokus di Natural language processing.Â
saya sangat open untuk kolaborasi khususnya di machine learning.
Rifky Bujana Bisri
Undergraduate Student at University of British Columbia
Ahmad Zein Al Wafi
Machine Learning Architect
I am a Machine Learning Architect with extensive experience in designing and implementing machine learning solutions aimed at solving complex business challenges. Over the past three years, I have led a variety of technology projects, serving both as a Tech Lead and Solution Architect, with a focus on developing scalable, efficient systems leveraging machine learning.
My expertise spans across multiple domains, including predictive analytics, computer vision, and natural language processing, enabling the development of innovative, multidimensional solutions that deliver real-world impact. I am passionate about sharing knowledge and empowering teams to identify and solve problems using optimal, data-driven approaches.
I strongly believe that the right technology combined with active collaboration can create substantial value for any project or organization.
Dicky Arya Pratama
Android Developer At PT Bank Mandiri Tbk
My LinkedInÂ
My Personal Web Dicky Arya PratamaÂ
Android Developer At PT Bank Mandiri Tbk. | Bangkit Instructor | Dicoding Elite | Google Certified - Associate Android Developer | Bangkit 2021 Graduate | Ex-GDSC Lead | MBKM Dicoding Alumni | Â Startup Campus Alumni | Machine Learning EnthusiastÂ
Aditya Firman Ihsan
Tensorflow Developer Certified
Lecturer at Telkom University School of Computing
Tensorflow Developer Certified
Sarah Salsabila
Ex-Reviewer at Dicoding Indonesia
Computer Science Student , Machine Learning and Data Science Enthusias
Galah Seno Adjie
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
SALSABILA ZAHIRAH PRANIDA
Data Scientist at SOLUSI247
Jauza Akbar Krito
Rivaldo Fernandes
iOS and Android Expert
Mobile Developer Enthusiast
iOS Developer at PT Bank Syariah Indonesia
Ni Made Yuli Cahyani
* Machine Learning and Data Enthusiast
* Dicoding Graduate
* Bangkit 2021 Graduate
Eko Rahayu Widodo
Software Engineer
• Lifelong Learner.
• Let's Connect ^^.
Gabriel Imam Andaru
Sofyan Egi Lesmana
You can reach out me on my Linkedin.
Rahmat Fajri
Data & Machine Learning Engineer
TensorFlow Developer Certified
Seprian Dani
External Academy Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Louis Aldorio
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Machine Learning Enthusiast And Software Engineer specialized in GO
Maulana Muhammad
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Machine Learning Enthusiast
Maulaya Radhibilla
External Academy Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Ringga Ersha Ikhwani
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Data Enthusiast
Andhar Siraj Munir
AI Engineer at PT. Aplikanusa Lintasarta
Machine Learning and Data Enthusiast
Angel Metanosa Afinda
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Ribuan siswa sukses belajar di Dicoding Academy. Apa kata mereka? Berikut adalah testimoni asli mereka.
Lihat semua testimoni
Lihat semua testimoniBerikut adalah beberapa pertanyaan yang paling sering ditanyakan.
Materi yang akan Anda pelajari pada kelas ini.
Memahami HAKI, mekanisme belajar, forum diskusi, glosarium, dan daftar referensi.
5 Menit
5 Menit
5 Menit
10 Menit
Forum Diskusi
10 Menit
Glossarium
10 Menit
Daftar Referensi
10 Menit
Modul ini adalah pengantar untuk dunia machine learning, dirancang untuk memberikan pemahaman mendasar tentang apa itu machine learning dan prinsip-prinsip dasarnya.
Pertama, Mari Kita Sapa-menyapa!
10 Menit
[Story] Karakter Utama di Balik Layar
20 Menit
Pengantar Machine Learning
30 Menit
Komponen Utama dalam Machine Learning
30 Menit
Jenis-Jenis Machine Learning
40 Menit
Machine Learning Use Case
20 Menit
[Story] Machine Learning di Mana-Mana
10 Menit
Merumuskan Masalah dalam Machine Learning
20 Menit
Tantangan dalam Machine Learning
30 Menit
Tantangan: Keluarkan Pendapat Anda!
10 Menit
Rangkuman Hi, Machine Learning!
10 Menit
Kuis Hi, Machine Learning!
10 Menit
Modul ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang alur kerja (workflow) machine learning. Siswa akan mempelajari setiap langkah penting dalam proses pengembangan model machine learning, mulai dari pengumpulan data hingga deployment model.
Pengantar Machine Learning Workflow
5 Menit
[Story] Membuat Tujuan, Mengejar Impian!
10 Menit
Pendahuluan Machine Learning Workflow
45 Menit
Pengenalan Tools dan Library Populer pada Python untuk Machine Learning dan Data Science
45 Menit
Data Collecting
45 Menit
Latihan: Mengumpulkan Data dari Sumber Terbuka
90 Menit
Data Loading
30 Menit
Latihan: Data Loading
90 Menit
Data Cleaning dan Transformation
30 Menit
Latihan: Data Cleaning dan Transformation
100 Menit
Exploratory dan Explanatory Data Analysis
45 Menit
Latihan: Exploratory dan Explanatory Data Analysis
70 Menit
Data Splitting
30 Menit
Latihan: Data Splitting
90 Menit
Pembangunan Model (Modelling)
80 Menit
Deployment dan Monitoring
30 Menit
[Story] Dimulai dari Nol ya, Dek.
30 Menit
Rangkuman Machine Learning Workflow
10 Menit
Kuis Machine Learning Workflow
10 Menit
Modul ini fokus pada konsep dan teknik dalam supervised learning khususnya klasifikasi. Siswa akan mempelajari berbagai algoritma klasifikasi, cara memilih algoritma yang tepat berdasarkan karakteristik data dan masalah yang dihadapi, serta strategi untuk meningkatkan performa model klasifikasi.
Pendahuluan Klasifikasi
30 Menit
[Story] Cerita Si Coffee Enthusiast
15 Menit
Konsep Dasar Klasifikasi
45 Menit
Jenis-Jenis Klasifikasi
30 Menit
Pengenalan Algoritma Klasifikasi
20 Menit
[Story] Beda Algoritma Beda Juga Cara Kerjanya? Kok Bisa?
10 Menit
K-Nearest Neighbors (KNN)
45 Menit
Decision Tree
45 Menit
Random Forest
45 Menit
Support Vector Machine (SVM)
45 Menit
Naive Bayes
45 Menit
Evaluasi Model Klasifikasi
20 Menit
[Story] Practice Makes Perfect
10 Menit
Latihan Studi Kasus: Klasifikasi Pelanggan untuk Churn pada Perusahaan XYZ
120 Menit
Rangkuman Supervised Learning - Klasifikasi
10 Menit
Kuis Supervised Learning - Klasifikasi
10 Menit
Modul ini fokus pada konsep dan teknik dalam supervised learning khususnya regresi. Siswa akan mempelajari berbagai algoritma regresi, cara mengimplementasikannya pada data dengan nilai kontinu, serta strategi untuk meningkatkan akurasi model regresi.
Pengantar Supervised Learning - Regresi
5 Menit
[Story] Semakin Tahu, Semakin Merasa Bodoh
10 Menit
Pendahuluan Regresi dalam Konteks Machine Learning
40 Menit
Jenis-Jenis Regression
40 Menit
Contoh Algoritma Regresi - Linear Regression
60 Menit
Contoh Algoritma Regresi - Polynomial Regression
60 Menit
Contoh Algoritma Regresi - Decision Tree Regression
60 Menit
Contoh Algoritma Regresi - Support Vector Regression (SVR)
60 Menit
Contoh Algoritma Regresi - Neural Network Regression
60 Menit
Evaluasi Model Regresi
35 Menit
Latihan Studi Kasus Regresi
150 Menit
Rangkuman Supervised Learning - Regresi
10 Menit
Kuis Supervised Learning - Regresi
10 Menit
Modul ini memperkenalkan konsep dan teknik dalam unsupervised learning, khususnya clustering. Siswa akan belajar tentang berbagai algoritma clustering, cara mengimplementasikannya pada data untuk menemukan pola dan kelompok tersembunyi, serta metode evaluasi untuk mengukur kualitas clustering.
Pendahuluan Clustering
10 Menit
[Story] Jalan-Jalan di Hari Weekend. Cakeep
10 Menit
Konsep Dasar Clustering
30 Menit
Hierarchical Clustering (HC)
50 Menit
Non-hierarchical Clustering (NHC)
50 Menit
K-Means Clustering
30 Menit
DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
40 Menit
Metode Evaluasi: Elbow Method
30 Menit
Evaluasi Model Clustering
30 Menit
[Story] Diskon adalah Kecintaannya Kita Semua
15 Menit
Latihan Studi Kasus Clustering
100 Menit
Rangkuman Unsupervised Learning - Clustering
10 Menit
Kuis Unsupervised Learning - Clustering
10 Menit
Modul ini memberikan pemahaman mendalam tentang teknik feature engineering yang esensial untuk meningkatkan performa model machine learning. Siswa akan mempelajari berbagai metode untuk mengekstrak, memilih, dan menciptakan fitur yang relevan dari data.
Pengantar Feature Engineering
5 Menit
[Story] Andai Aku Bisa
10 Menit
Pendahuluan Feature Engineering
40 Menit
Teknik Pemilihan Fitur (Feature Selection)
40 Menit
Encoding Variabel ke Numerik
40 Menit
Binning Numerik ke Kategorikal
40 Menit
Scaling Fitur
40 Menit
Penanganan Outlier
30 Menit
Oversampling dan Undersampling
30 Menit
SMOTE (Synthetic Minority Over-Sampling Technique)
30 Menit
Latihan: Studi Kasus Feature Engineering
100 Menit
Rangkuman Teknik Feature Engineering
10 Menit
Kuis Teknik Feature Engineering
10 Menit
Modul ini berfokus pada konsep overfitting, underfitting, dan good fit dalam machine learning. Siswa akan mempelajari cara mengenali tanda-tanda overfitting dan underfitting, metode untuk mengatasi masalah ini, serta teknik untuk memastikan model memiliki performa yang optimal dan generalisasi yang baik.
Pendahuluan Overfitting dan Underfitting
20 Menit
[Story] Salah Prediksi Terus, Kenapa ya?
10 Menit
Definisi dan Konsep Dasar
20 Menit
Penyebab Overfitting dan Underfitting
40 Menit
Metode Deteksi Overfitting dan Underfitting
40 Menit
Teknik Mengatasi Overfitting dan Underfitting
40 Menit
Latihan: Studi Kasus Overfitting dan Underfitting
90 Menit
[Story] Katakan Tidak pada Salah Prediksi!
10 Menit
Rangkuman Overfitting dan Underfitting
10 Menit
Kuis Overfitting dan Underfitting
10 Menit
Modul ini membahas teknik optimasi model machine learning melalui hyperparameter tuning. Siswa akan mempelajari pentingnya hyperparameter tuning, berbagai metode yang digunakan, dan mengaplikasikan teknik-teknik ini untuk meningkatkan performa model machine learning.
Pengantar Hyperparameter Tuning
5 Menit
[Story] Tugas Akhir Kuliah
10 Menit
Pendahuluan Hyperparameter Tuning
30 Menit
Strategi Hyperparameter Tuning
40 Menit
Grid Search
45 Menit
Random Search
45 Menit
Bayesian Optimization
40 Menit
Evaluasi Model setelah Hyperparameter Tuning
30 Menit
Studi Kasus Hyperparameter Tuning
90 Menit
Rangkuman Optimasi Model dengan Hyperparameter Tuning
10 Menit
Kuis Optimasi Model dengan Hyperparameter Tuning
10 Menit
Ujian akhir yang harus ditempuh sebelum lulus dari kelas ini.
Rangkuman Kelas
30 Menit
Ujian Akhir
60 Menit
Siswa akan diuji kemampuannya untuk membuat sebuah model machine learning menggunakan pendekatan supervised dan unsupervised learning.
Membangun Proyek Machine Learning
600 Menit