Tujuan utama dari buku Menguasai
Algoritma Machine Learning adalah untuk memperkenalkan pembaca pada
teknik-teknik kompleks (seperti pembelajaran semi-supervisi dan manifold, model
probabilistik, dan jaringan saraf), menyeimbangkan teori matematika dengan
contoh-contoh praktis yang ditulis dengan Python (menggunakan kerangka kerja
yang paling maju dan umum). Saya ingin mempertahankan pendekatan pragmatis,
fokus pada penerapannya tetapi tidak pernah melupakan landasan teoretis.
Pengetahuan yang kuat di bidang ini sebenarnya hanya dapat diperoleh dengan
memahami logika yang mendasarinya, yang selalu diungkapkan dengan menggunakan
konsep matematika. Upaya ekstra ini dihargai dengan kesadaran yang lebih kuat
terhadap setiap pilihan spesifik dan membantu pembaca memahami cara menerapkan,
memodifikasi, dan meningkatkan semua algoritma dalam konteks bisnis tertentu.
Pembelajaran mesin adalah
bidang yang sangat luas dan tidak mungkin mencakup semua topik dalam sebuah
buku. Dalam hal ini, saya telah melakukan yang terbaik untuk meliput pilihan
algoritma yang termasuk dalam pembelajaran yang diawasi, semi-diawasi, tanpa
pengawasan, dan penguatan, memberikan semua referensi yang diperlukan untuk
mengeksplorasi lebih jauh masing-masing algoritma tersebut. Contoh-contoh telah
dirancang agar mudah dipahami tanpa perlu memahami kodenya secara mendalam;
sebenarnya, saya percaya lebih penting untuk menunjukkan kasus-kasus umum dan
membiarkan pembaca memperbaiki dan menyesuaikannya untuk menghadapi skenario
tertentu. Mohon maaf atas kesalahannya: walaupun sudah banyak revisi yang
dilakukan, ada kemungkinan ada beberapa detail (baik rumus maupun kodenya) yang
hilang.
Judul Buku: Menguasai Algoritma Machine Learning Teknik Ahli Untuk Menerapkan Algoritma Pembelajaran Mesin Populer, Menyempurnakan Model Anda, dan Memahami Cara Kerjanya JILID 2
Penulis:
Dony Novaliendry, S.Kom., M.Kom
