Machine Learning Dasar dengan Scikit-Learn
Dari Data Hingga Prediksi: Kuasai Machine Learning dengan Scikit-Learn!
- Deskripsi
- Materi
- Ulasan
Apa yang akan Anda pelajari
Kursus ini dirancang untuk memberikan pemahaman dasar mengenai machine learning dengan Python menggunakan library Scikit-Learn. Mulai dari alur kerja pemrosesan data, penggunaan algoritma regresi dan klasifikasi, hingga metode encoding untuk data kategori dan pemrosesan teks. Peserta akan mempelajari berbagai teknik machine learning yang aplikatif dalam dunia nyata, sehingga siap membangun model prediktif sederhana.
Belajar Machine Learning Dasar | Python Scikit-Learn
-
1
SKLearn 00: Dasar Machine Learning dengan Scikit-Learn -
2
SKLearn 01: Pengenalan Machine Learning Dasar
-
3
SKLearn 02: Dataset pada Scikit-Learn
-
4
SKLearn 03: Workflow Machine Learning dengan Scikit-Learn
-
5
SKLearn 04: Data Preprocessing pada Scikit-Learn
-
6
SKLearn 05: Simple Linear Regression dengan Scikit-Learn
-
7
SKLearn 06: Klasifikasi dengan K-Nearest Neighbors (KNN)
-
8
SKLearn 07: Regresi dengan K-Nearest Neighbors (KNN)
-
9
SKLearn 08: Multiple & Polynomial Regression
-
10
SKLearn 09: Label Encoding & One Hot Encoding
-
11
SKLearn 10: Bag of Words & Stop Word Filtering
-
12
SKLearn 11: TF-IDF untuk Pemrosesan Teks
-
13
SKLearn 12: Logistic Regression untuk Binary Classification
-
14
SKLearn 13: Naive Bayes Classification
-
15
SKLearn 14: Support Vector Machine (SVM) Classification
-
16
SKLearn 15: Decision Tree Classification (Pohon Keputusan)
-
17
SKLearn 16: Random Forest Classification (Hutan Acak)
Membangun Model Klasifikasi untuk Prediksi Kategori Produk
Silahkan, login untuk menulis review
Detail Kursus
Durasi
8 jam
Materi
17
Video
7 jam 26 menit 3 detik
Tugas
1
Level
Mudah
Terpopuler
