
Belajar Pengembangan Machine Learning
Teknologi:
Machine LearningLevel: Menengah
Siswa Terdaftar
Teknologi:
Machine LearningLevel: Menengah
Siswa Terdaftar
Kelas ini merupakan langkah ke-empat Anda untuk menjadi Machine Learning Developer.
Posisi pengembang ML (machine learning) sangat dicari sehingga seorang ahli bisa mendapatkan pekerjaan senilai Rp 1,9 miliar per tahun (data Kompas). Hal ini karena otomatisasi telah mengubah cara orang hidup dan bekerja orang setiap harinya, sehingga pekerjaan dengan kecerdasan buatan terbukti menjadi peluang karir terbesar di zaman ini. Sebagai contoh, 75% dari pengguna Netflix memilih film berdasarkan rekomendasi algoritma machine learning aplikasi tersebut.
Kelas ini merupakan langkah ke-empat Anda untuk menjadi Machine Learning Developer.
Peralatan Belajar
Spesifikasi minimal perangkat:
Prosesor
Intel Dual Core (Rekomendasi Core i3 ke atas)
Tools yang dibutuhkan untuk belajar:
Google Colaboratory
Cara penggunaan akan diajarkan pada kelas ini.
Lihat semua peralatan belajar
Lihat semua peralatan belajarKelas ini membutuhkan spesifikasi perangkat seperti berikut:
RAM
2GB (Rekomendasi 4GB)
Layar
1366 x 768 (Rekomendasi Full HD 1920 x 1080)
Sistem Operasi
Windows, Linux, MacOS
Prosesor
Intel Dual Core (Rekomendasi Core i3 ke atas)
Kelas ini membutuhkan beberapa tools berikut:
Google Colaboratory
Cara penggunaan akan diajarkan pada kelas ini.
Metode Ajar
Lihat semua metode ajar
Lihat semua metode ajarKontributor
1Curriculum Developer yang membangun kelas ini:
Rahmat Fajri
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Reviewer
14Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:
Adrianus Yoza A.
Data Scientist at Dicoding Indonesia
Ahmad Emir Alfatah
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Inayah Surya Islami
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Certified Tensorflow Developer
Eko Junirianto,S.Kom, M.Cs
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Gabril Hozanna
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Data Enthusiast
Lihat semua kontributor dan reviewer
Lihat semua kontributor dan reviewerKontributor kelas
Curriculum Developer yang membangun kelas ini:
Rahmat Fajri
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Tim Reviewer
Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:
Adrianus Yoza A.
Data Scientist at Dicoding Indonesia
Ahmad Emir Alfatah
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Inayah Surya Islami
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Certified Tensorflow Developer
Eko Junirianto,S.Kom, M.Cs
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Gabril Hozanna
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Data Enthusiast
Fahmi Jabbar
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Zanuar Ekaputra Rus'an
Software Engineer, Reviewer at Dicoding Indonesia
Dimas Anom Priyayi
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Alexzander Purwoko Widiantoro
Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Aditya Firman Ihsan
Tensorflow Developer Certified
Lecturer at Telkom University School of Computing
Tensorflow Developer Certified
Fadhel Adlansyah
External Reviewer at Dicoding
Certified Tensorflow Developer
Tia Dwi Setiani
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Certified Tensorflow Developer
Louis Aldorio
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Machine Learning Enthusiast And Software Engineer specialized in GO
Adrianus Yoza A.
Data Scientist at Dicoding Indonesia
Ahmad Emir Alfatah
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Inayah Surya Islami
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Certified Tensorflow Developer
Eko Junirianto,S.Kom, M.Cs
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Gabril Hozanna
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Data Enthusiast
Fahmi Jabbar
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Zanuar Ekaputra Rus'an
Software Engineer, Reviewer at Dicoding Indonesia
Dimas Anom Priyayi
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Alexzander Purwoko Widiantoro
Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Aditya Firman Ihsan
Tensorflow Developer Certified
Lecturer at Telkom University School of Computing
Tensorflow Developer Certified
Fadhel Adlansyah
External Reviewer at Dicoding
Certified Tensorflow Developer
Tia Dwi Setiani
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Certified Tensorflow Developer
Louis Aldorio
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Machine Learning Enthusiast And Software Engineer specialized in GO
Ribuan siswa sukses belajar di Dicoding Academy. Apa kata mereka? Berikut adalah testimoni asli mereka.
Lihat semua testimoni
Lihat semua testimoniBerikut adalah beberapa pertanyaan yang paling sering ditanyakan.
Materi yang akan Anda pelajari pada kelas ini.
Memahami HAKI, mekanisme belajar, forum diskusi, glosarium, dan daftar referensi.
Mempelajari bagaimana merumuskan solusi machine learning untuk suatu masalah.
Pendahuluan Problem Framing
Pola Pikir Machine Learning
Mengidentifikasi Permasalahan yang Cocok untuk Machine Learning
Tantangan dalam Machine Learning
Memutuskan Solusi dalam Machine Learning
Merumuskan Masalah dalam Machine Learning
Belajar mengembangkan model dengan format data berbeda, membuat plot akurasi dan loss dari model, penggunaan callback, TensorFlow dataset, dan batch loading.
Pendahuluan Membuat dan Melatih Model Neural Network dengan TensorFlow dan Keras
Pra-pemrosesan Data untuk Model
Menggunakan Model untuk Melakukan Prediksi
Model Sekuensial dengan Beberapa Layer
Membuat Model untuk Klasifikasi Dua Kelas
Membuat dan Melatih Model untuk Klasifikasi Banyak Kelas
Plot Loss dan Akurasi dari Trained Model
Mencegah Overfitting dengan Dropout
Penggunaan Callbacks
Menggunakan Dataset dari tf.data.datasets
Penggunaan Batch Loading
Mengenal teknik yang dipakai dalam sistem rekomendasi seperti collaborative dan content based filtering, serta sistem rekomendasi menggunakan jaringan saraf.
Pendahuluan Sistem Rekomendasi
Pengenalan Sistem Rekomendasi
Collaborative Filtering
Content Based Filtering
Rekomendasi Menggunakan Neural Network
Mengembangkan model untuk klasifikasi gambar dan teknik yang umum dipakai di industri.
Pendahuluan Klasifikasi Gambar
Membuat dan Melatih Model untuk Memproses Dataset Gambar dari Dunia Nyata
Image Augmentation
Transfer Learning
Style Transfer
Belajar mengolah kata menggunakan TensorFlow.
Pendahuluan Natural Language Processing (NLP)
Pengenalan Tokenisasi dan Sequences
Latihan Tokenization
Embedding
Binary Text Classification
Long Short-Term Memory (LSTM) Layer
Multiclass Text Classification
Proyek Pertama : Membuat Model NLP dengan TensorFlow
Belajar mengembangkan model untuk prediksi data time series.
Pendahuluan Time Series
Pengenalan Time Series
Machine Learning pada Time Series
Data Preprocessing untuk Time Series
Metrik Evaluasi untuk Model Time Series
Latihan Time Series dengan LSTM
Proyek Kedua : Membuat Model Machine Learning dengan Data Time Series
Teknik melatih model berdasarkan teori hadiah dan hukuman, menggunakan Keras, game playing agent, serta algoritma minimax.
Pendahuluan Reinforcement Learning
Pengenalan Reinforcement Learning
Policy Search Algorithm
Deep Reinforcement Learning
TF-Agents dan Deep Q-Network
Menjelaskan bagaimana men-deploy model machine learning ke aplikasi website dan Android dengan menggunakan TensorFlow
Pendahuluan Deployment
Pengenalan Deployment
Format Penyimpanan Model
Pengenalan TensorFlow.js
Latihan: Deploy Model ML Menggunakan TensorFlow.js
Pengenalan TensorFlow Lite
Latihan: Deploy Model ML Menggunakan TensorFlow Lite
Pengenalan TensorFlow Serving
Latihan: Deploy Model ML Menggunakan TensorFlow Serving
Federated Learning
Data Pipelines dengan TensorFlow Data Services
Export Data ke Training Pipelines
Mempublikasi Model Anda ke TF-Hub
Pengenalan TensorBoard
Memonitor Model
Memperbarui Model yang Telah Di-deploy
Menguji pemahaman siswa dalam implementasi pengetahuan dengan cara mengerjakan project akhir membuat model Machine Learning untuk klasifikasi gambar dan menyimpan model ke dalam format TF-Lite.
Proyek Akhir : Image Classification Model Deployment