Text

Langkah Mudah Belajar Machine Learning Dengan Python Untuk Pemula

---

Deskripsi :
Machine learning telah menjadi salah satu teknologi yang paling penting dan berpengaruh dalam era digital saat ini. Pada dasarnya, machine learning digunakan untuk menggantikan manusia dalam mengambil keputusan, karena machine learning tidak memiliki perasaan, sehingga keputusan yang diambil berdasarkan dari data yang diolah.
Melalui buku ini, Anda akan belajar machine learning dengan mudah menggunakan Python. Nah, bagi yang tertarik belajar machine learning menggunakan Python dengan cepat dan mudah, buku ini merupakan referensi yang tepat bagi Anda.
Berikut adalah langkah-langkah mudah untuk pemula:
1. Pahami Dasar-dasar
Matematika & Statistik: ML didasarkan pada konsep matematika dan statistik. Pahami dasar-dasar seperti probabilitas, aljabar linier, dan statistik deskriptif.
Bahasa Pemrograman Python: Kuasai dasar-dasar Python, termasuk struktur data (list, dictionary), fungsi, dan alur kontrol. Python dipilih karena ekosistem pustaka ML yang kaya dan mudah digunakan.
2. Siapkan Tools Pembelajaran
Instalasi Python & Pustaka: Gunakan Anaconda, distribusi Python yang sudah dilengkapi dengan pustaka-pustaka utama seperti NumPy, Pandas, dan scikit-learn, untuk mempermudah pengaturan lingkungan.
Lingkungan Kerja: Gunakan Integrated Development Environment (IDE) seperti Jupyter Notebook atau VS Code untuk kemudahan eksperimen dan visualisasi.
3. Pelajari Konsep Machine Learning Dasar
Jenis ML: Fokus pada Supervised Learning, khususnya klasifikasi. Dalam klasifikasi, tujuannya adalah memprediksi label kategori (misalnya, kode DDC 000, 100, 200, dst.).
Algoritma Klasifikasi: Kenali beberapa algoritma dasar seperti Decision Tree, Naive Bayes, atau Support Vector Machine (SVM), yang sering digunakan dalam masalah klasifikasi teks.
4. Latih Model dengan Data DDC
Ini adalah langkah paling penting. Anda memerlukan dataset yang berisi contoh judul buku/deskripsi dan kode DDC yang sudah benar (data berlabel).
Pengumpulan Data: Cari dataset klasifikasi buku yang tersedia secara publik, atau buat sendiri dengan mengumpulkan data dari katalog perpustakaan yang ada.
Persiapan Data (Preprocessing): Data teks mentah perlu dibersihkan dan diubah menjadi format numerik yang dapat dipahami oleh algoritma ML. Ini melibatkan teknik seperti tokenization, penghapusan stop word, dan vectorization (misalnya, menggunakan TF-IDF).
Pembuatan Model: Gunakan pustaka scikit-learn di Python untuk menerapkan algoritma klasifikasi.
Pelatihan: Latih model menggunakan data yang telah disiapkan.
Evaluasi: Uji performa model menggunakan data uji (test data) untuk melihat seberapa akurat model dalam memprediksi kode DDC yang benar.
5. Praktik dan Proyek Mini
Mulai dengan proyek kecil, misalnya mengklasifikasikan dataset sederhana seperti dataset Iris yang populer di kalangan pemula ML.
Setelah mahir, cobalah proyek mengklasifikasikan judul buku ke dalam 10 kelas utama DDC (000-900).
Gabung dalam komunitas online atau forum diskusi untuk mendapatkan masukan dan tips.

---

Ketersediaan

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

01.01.01772

Penerbit

Yogyakarta : PT.Anak Hebat Indonesia., 2024

Deskripsi Fisik

xii: 196hlm: 21cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

978-623-515-221-9

Klasifikasi

006.31 RAN l

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

cet.1

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Anak Hebat Indonesia

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar