Di era digital yang ditandai dengan ledakan data dari berbagai sektor, kemampuan untuk menganalisis, memproses, dan memanfaatkan data secara cerdas menjadi kebutuhan penting bagi organisasi, perusahaan, dan institusi riset. Salah satu pendekatan yang paling banyak digunakan saat ini adalah Machine Learning, sebuah metode kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem komputer belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit.
Tujuan
- Memahami konsep dasar Machine Learning dan membedakan berbagai jenis algoritma dalam supervised dan unsupervised learning.
- Mampu mengolah dan mempersiapkan data untuk pembangunan model Machine Learning, termasuk eksplorasi, pembersihan, dan transformasi data.
- Mengimplementasikan algoritma dasar seperti Linear Regression, Logistic Regression, KNN, dan Decision Trees serta mengevaluasi performa model dengan metrik yang tepat.
- Menguasai teknik meningkatkan akurasi model, seperti regularisasi, cross-validation, dan optimasi hyperparameter.
- Mampu membangun dan menerapkan model Machine Learning menggunakan library/framework seperti Scikit-Learn dan menginterpretasikan hasil model.
- Menyadari tantangan dan perkembangan terkini dalam dunia Machine Learning dan siap mengaplikasikannya dalam berbagai sektor industri untuk pengambilan keputusan berbasis data.
Materi Pokok
- Pengenalan Machine Learning dan Kecerdasan Buatan
- Definisi dan konsep dasar Machine Learning
- Perbedaan antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning
- Jenis Machine Learning: Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning
- Penerapan Machine Learning dalam industri dan kehidupan sehari-hari
- Persiapan Data untuk Machine Learning
- Pengumpulan dan pembersihan data
- Eksplorasi data dan analisis statistik dasar
- Teknik normalisasi dan standarisasi data
- Penggunaan library Python untuk data preprocessing (Pandas, NumPy)
- Algoritma Supervised Learning
- Konsep Regression dan Classification
- Algoritma dasar: Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, KNN, SVM
- Penerapan algoritma Supervised Learning dalam masalah nyata
- Evaluasi model dengan metrik: akurasi, precision, recall, F1-score
- Algoritma Unsupervised Learning
- Konsep dan aplikasi Clustering dan Dimensionality Reduction
- Algoritma: K-Means, Hierarchical Clustering, PCA
- Penerapan algoritma Unsupervised Learning untuk pengelompokan data
- Evaluasi dan Peningkatan Model
- Cross-validation dan pembagian data: training, validation, test sets
- Overfitting dan underfitting dalam model Machine Learning
- Teknik regularisasi: L1 dan L2 Regularization
- Hyperparameter tuning dan optimasi model
- Penerapan dan Implementasi Model Machine Learning
- Penggunaan framework/library ML (Scikit-Learn, TensorFlow)
- Langkah membangun model ML dari awal hingga implementasi
- Studi kasus: implementasi model regresi dan klasifikasi dengan dataset nyata
- Penyajian hasil dan interpretasi model
