
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.
Kelas ini merupakan langkah ke-enam Anda untuk menjadi Data Scientist.
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
20Code Reviewer yang akan me-review tugas dan kode Anda:
Adrianus Yoza A.
Data Scientist at Dicoding Indonesia
Ahmad Emir Al Fatah
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Nanang Sutisna
- Mobile & Web Enthusiast
- External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Gabril Hozanna
Data Warehouse Engineer at Gojek
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 Al Fatah
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Nanang Sutisna
- Mobile & Web Enthusiast
- External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Gabril Hozanna
Data Warehouse Engineer at Gojek
Data Enthusiast
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
Mellania Permata Sylvie
External Reviewer Machine Learning di Dicoding
Information system student, Machine Learning Enthusiasm, and Tensorflow Developer Certified
ADIL LATIF HABIBI
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Machine Learning Fasilitator in Baparekraf Digital Talent 2023Â
Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan
Hallo Semua.
Perkenalkan nama saya Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan biasa di panggil tann. saat ini saya mahasiswa tingkat akhir. saya sangat tertarik dibidang Artificial Intelligence dan sedang berfokus di Natural language processing.Â
saya sangat open untuk kolaborasi khususnya di machine learning.
Aditya Firman Ihsan
Tensorflow Developer Certified
Lecturer at Telkom University School of Computing
Tensorflow Developer Certified
Aninditya Anggari Nuryono
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Lecturer in Machine Learning & Robot Control Engineering
Sarah Salsabila
Ex-Reviewer at Dicoding Indonesia
Computer Science Student , Machine Learning and Data Science Enthusias
Ni Made Yuli Cahyani
* Machine Learning and Data Enthusiast
* Dicoding Graduate
* Bangkit 2021 Graduate
Tia Dwi Setiani
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Certified Tensorflow Developer
Rahmat Fajri
Data & Machine Learning Engineer
TensorFlow Developer Certified
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 Al Fatah
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Nanang Sutisna
- Mobile & Web Enthusiast
- External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Gabril Hozanna
Data Warehouse Engineer at Gojek
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
Mellania Permata Sylvie
External Reviewer Machine Learning di Dicoding
Information system student, Machine Learning Enthusiasm, and Tensorflow Developer Certified
ADIL LATIF HABIBI
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Machine Learning Fasilitator in Baparekraf Digital Talent 2023Â
Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan
Hallo Semua.
Perkenalkan nama saya Gusti Muhammad Aulia Nur Sulthan biasa di panggil tann. saat ini saya mahasiswa tingkat akhir. saya sangat tertarik dibidang Artificial Intelligence dan sedang berfokus di Natural language processing.Â
saya sangat open untuk kolaborasi khususnya di machine learning.
Rifky Bujana Bisri
Undergraduate Student at University of British Columbia
Aditya Firman Ihsan
Tensorflow Developer Certified
Lecturer at Telkom University School of Computing
Tensorflow Developer Certified
Aninditya Anggari Nuryono
External Code Reviewer at Dicoding Indonesia
Lecturer in Machine Learning & Robot Control Engineering
Sarah Salsabila
Ex-Reviewer at Dicoding Indonesia
Computer Science Student , Machine Learning and Data Science Enthusias
SALSABILA ZAHIRAH PRANIDA
Data Scientist at SOLUSI247
Ni Made Yuli Cahyani
* Machine Learning and Data Enthusiast
* Dicoding Graduate
* Bangkit 2021 Graduate
Tia Dwi Setiani
Curriculum Developer at Dicoding Indonesia
Certified Tensorflow Developer
Rahmat Fajri
Data & Machine Learning Engineer
TensorFlow Developer Certified
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.
5 Menit
10 Menit
10 Menit
2 Menit
8 Menit
5 Menit
Mempelajari bagaimana merumuskan solusi machine learning untuk suatu masalah.
Pendahuluan Problem Framing
5 Menit
Pola Pikir Machine Learning
5 Menit
Mengidentifikasi Permasalahan yang Cocok untuk Machine Learning
5 Menit
Tantangan dalam Machine Learning
5 Menit
Memutuskan Solusi dalam Machine Learning
5 Menit
Merumuskan Masalah dalam Machine Learning
10 Menit
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
5 Menit
Pra-pemrosesan Data untuk Model
5 Menit
Menggunakan Model untuk Melakukan Prediksi
20 Menit
Model Sekuensial dengan Beberapa Layer
15 Menit
Membuat Model untuk Klasifikasi Dua Kelas
40 Menit
Membuat dan Melatih Model untuk Klasifikasi Banyak Kelas
40 Menit
Plot Loss dan Akurasi dari Trained Model
20 Menit
Mencegah Overfitting dengan Dropout
20 Menit
Penggunaan Callbacks
40 Menit
Menggunakan Dataset dari tf.data.datasets
30 Menit
Penggunaan Batch Loading
40 Menit
Mengenal teknik yang dipakai dalam sistem rekomendasi seperti collaborative dan content based filtering, serta sistem rekomendasi menggunakan jaringan saraf.
Pendahuluan Sistem Rekomendasi
5 Menit
Pengenalan Sistem Rekomendasi
5 Menit
Collaborative Filtering
10 Menit
Content Based Filtering
10 Menit
Rekomendasi Menggunakan Neural Network
15 Menit
Mengembangkan model untuk klasifikasi gambar dan teknik yang umum dipakai di industri.
Pendahuluan Klasifikasi Gambar
5 Menit
Membuat dan Melatih Model untuk Memproses Dataset Gambar dari Dunia Nyata
50 Menit
Image Augmentation
10 Menit
Transfer Learning
50 Menit
Style Transfer
40 Menit
Belajar mengolah kata menggunakan TensorFlow.
Pendahuluan Natural Language Processing (NLP)
5 Menit
Pengenalan Tokenisasi dan Sequences
5 Menit
Latihan Tokenization
20 Menit
Embedding
30 Menit
Binary Text Classification
20 Menit
Long Short-Term Memory (LSTM) Layer
10 Menit
Multiclass Text Classification
40 Menit
Proyek Pertama : Membuat Model NLP dengan TensorFlow
360 Menit
Belajar mengembangkan model untuk prediksi data time series.
Pendahuluan Time Series
5 Menit
Pengenalan Time Series
10 Menit
Machine Learning pada Time Series
10 Menit
Data Preprocessing untuk Time Series
5 Menit
Metrik Evaluasi untuk Model Time Series
10 Menit
Latihan Time Series dengan LSTM
40 Menit
Proyek Kedua : Membuat Model Machine Learning dengan Data Time Series
360 Menit
Teknik melatih model berdasarkan teori hadiah dan hukuman, menggunakan Keras, game playing agent, serta algoritma minimax.
Pendahuluan Reinforcement Learning
5 Menit
Pengenalan Reinforcement Learning
10 Menit
Policy Search Algorithm
5 Menit
Deep Reinforcement Learning
5 Menit
TF-Agents dan Deep Q-Network
20 Menit
Menjelaskan bagaimana men-deploy model machine learning ke aplikasi website dan Android dengan menggunakan TensorFlow
Pendahuluan Deployment
5 Menit
Pengenalan Deployment
15 Menit
Format Penyimpanan Model
10 Menit
Pengenalan TensorFlow.js
20 Menit
Latihan: Deploy Model ML Menggunakan TensorFlow.js
70 Menit
Pengenalan TensorFlow Lite
20 Menit
Latihan: Deploy Model ML Menggunakan TensorFlow Lite
70 Menit
Pengenalan TensorFlow Serving
20 Menit
Latihan: Deploy Model ML Menggunakan TensorFlow Serving
70 Menit
Federated Learning
30 Menit
Data Pipelines dengan TensorFlow Data Services
10 Menit
Export Data ke Training Pipelines
55 Menit
Mempublikasi Model Anda ke TF-Hub
40 Menit
Pengenalan TensorBoard
55 Menit
Memonitor Model
10 Menit
Memperbarui Model yang Telah Di-deploy
15 Menit
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
360 Menit