‫Sekarang, jika Anda telah mencari pembelajaran mesin sebelumnya, Anda tahu, ada banyak hal di luar
‫sana, beberapa sumber merekomendasikan pembelajaran, matematika, statistik, probabilitas, dan bahkan lebih banyak lagi sebelum memulai dengan ilmu data
‫dan pembelajaran mesin.
‫Dan meskipun topik-topik ini penting, mencoba mempelajari semuanya sebelum memulai,
‫mempelajarinya seperti mencoba mendidihkan lautan.
‫Alih-alih, apa yang akan kami lakukan adalah berfokus pada membangun solusi praktis dan menulis kode pembelajaran
‫mesin untuk mendapatkan wawasan dari data.
‫Jika Anda seorang programmer sekarang dan memiliki beberapa pengalaman dengan Python, pada akhir kursus ini Anda
‫akan dapat menggunakan keterampilan pemrograman Anda untuk membangun model pembelajaran mesin prediktif.
‫Pembelajaran mesin hadir dalam tiga bagian pengumpulan data, pemodelan data, dan penyebaran, di mana Anda dapat mengambil model pembelajaran
‫mesin Anda setelah Anda melalui langkah-langkah di sini, melakukan apa?
‫Kami akan membahas kerangka ini dalam waktu dekat.
‫Anda dapat mengambil model pembelajaran mesin ini dan menerapkannya kepada pengguna melalui aplikasi Anda atau
‫melalui API atau semacamnya.
‫Inilah yang akan kita bahas.
‫Kami akan membahas pemodelan data, yang berarti Anda akan dapat mengambil kumpulan data dan menerapkan algoritme
‫pembelajaran mesin untuk menemukan wawasan tentang data tersebut, katakanlah.
‫Langkah-langkah yang akan kita bahas adalah, nomor satu, buat kerangka kerja yang Anda
‫lihat sedikit garis besar yang di baris sebelumnya, nomor dua akan mencocokkan kerangka kerja itu setelah kami
‫membahasnya dengan ilmu data yang tersedia dan alat pembelajaran mesin.
‫Ini berarti bahwa orang-orang telah memiliki masalah serupa dengan apa yang akan kami coba dan pecahkan di
‫masa depan.
‫Di masa lalu.
‫Jadi mereka telah menciptakan alat untuk masalah itu.
‫Jadi kita akan mempelajari alat apa yang digunakan, proyek pembelajaran mesin apa.
‫Dan kemudian untuk mempelajari semua ini, kita akan belajar sambil bekerja melalui proyek-proyek yang melibatkan langkah
‫satu dan langkah dua untuk membangun portofolio untuk memamerkan pekerjaan dan keterampilan Anda.
‫Perhatian penuh telah diambil untuk fokus pada apa yang penting.
‫Ketika saya mulai mempelajari pembelajaran mesin, saya merasa bingung tentang apa yang harus dilakukan.
‫Terlalu sering saya menghabiskan terlalu banyak waktu untuk memikirkan sesuatu daripada menulis kode dan mengambil tindakan.
‫Jadi kami telah merancang kursus ini untuk menghindari itu.
‫Alih-alih melakukan apa saja dari awal, kita akan menggunakan apa yang berhasil untuk membangun solusi
‫praktis dan pada saat yang sama belajar tentang pembelajaran mesin dan ilmu data.
‫Sekarang mari kita lihat lebih dalam kerangka yang akan kita gunakan.