In this chapter,  we'll define machine learning and its relation to data science and artificial intelligence.  Then, we'll unpack important machine learning jargon and end with the machine learning workflow for building models.

What is machine learning?

Generating movie recommendations

AI, data science, and machine learning walk into a bar...

What's true about machine learning?

Machine learning concepts

Machine learning lingo

Supervised vs unsupervised

Machine learning workflow

Steps for building a model

A true step

What is Machine Learning?

Now that you know the basics of machine learning, let's dive a little bit deeper. At the end of this chapter, you will know the different types of machine learning, as well as how to evaluate and improve your models.

Supervised learning

Warm up

Regressing with class

Unsupervised learning

We don't need no supervision

Gotta cluster 'em all!

Evaluating performance

True or false?

Land of confusion

Improving performance

It's a long way to the top

Explore hyperparameter tuning

Machine Learning Models

In this chapter, we'll unpack deep learning beginning with neural networks. Next, we'll take a closer look at two common use-cases for deep learning: computer vision and natural language processing. We'll wrap up the course discussing the limits and dangers of machine learning.

Deep learning

Pernyataan

Benar

Salah

Apa itu deep learning?

Haruskah saya menggunakan deep learning?

Computer vision

Data citra

Proses Neural Network

Prosesnya

Natural Language Processing

Analisis sentimen

Opsi

Machine Learning Tradisional

Mengklasifikasikan tugas machine learning

Bag of words

Batasan Machine Learning

Options

Tasks

Black Box

Explainable AI

To black box or not to black box?

Mengidentifikasi bias dalam machine learning

Selamat!

Deep Learning

Apa yang ada di balik hype machine learning? Dalam kursus non-teknis ini, Anda akan mempelajari segala hal tentang machine learning yang mungkin selama ini Anda ragu untuk tanyakan. Tidak diperlukan pengodean. Latihan praktik akan membantu Anda melewati istilah-istilah teknis dan mempelajari bagaimana teknologi menarik ini menggerakkan segalanya, dari mobil swakemudi hingga rekomendasi belanja pribadi Anda di Amazon.

Bagaimana cara kerja machine learning, kapan Anda dapat menggunakannya, dan apa perbedaan antara AI dan machine learning? Semuanya dibahas di sini. Dapatkan keterampilan dalam bidang yang sangat diminati dan berpengaruh ini, serta temukan mengapa machine learning relevan untuk semua orang!

Video dilengkapi transkrip langsung, yang dapat diakses dengan mengklik "Show transcript" di kiri bawah video.

Glosarium kursus dapat ditemukan di sebelah kanan pada bagian sumber daya.

Untuk memperoleh kredit CPE Anda harus menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada penilaian yang memenuhi syarat. Anda dapat menuju penilaian dengan mengklik panggilan kredit CPE di sebelah kanan.

Kursus pengantar ML dua jam ini mengajarkan konsep dasar ML, termasuk kosakata, model, dan deep learning.

Memahami Machine Learning

Dasar-Dasar Kecerdasan Buatan

Memahami Topik Data

Masalah yang lebih kompleks seperti klasifikasi gambar dapat diselesaikan jauh lebih cepat oleh deep learning dibandingkan machine learning tradisional.

Deep learning adalah subbidang dari machine learning yang berfokus pada algoritma yang terinspirasi oleh otak manusia yang disebut jaringan saraf (neural network).

Ketika pengetahuan domain terbatas dan Anda tidak yakin fitur apa tepatnya yang perlu digunakan, Anda sebaiknya menggunakan deep learning.

Deep learning selalu lebih disukai daripada machine learning tradisional.

Anda harus menentukan sendiri fitur tingkat tinggi saat melatih data.

Jumlah neuron dalam sebuah jaringan saraf itu terbatas.

Apa itu deep learning?

Memahami Machine Learning

Latihan interaktif praktis