Pada bab ini, kita akan mendefinisikan machine learning dan kaitannya dengan data science serta artificial intelligence. Lalu, kita akan mengurai istilah-istilah penting dalam machine learning dan menutupnya dengan alur kerja machine learning untuk membangun model.

Apa itu Machine Learning?

Menghasilkan rekomendasi film

AI, data science, dan machine learning masuk ke sebuah bar...

Apa yang benar tentang Machine Learning?

Konsep Machine Learning

Istilah dalam Machine Learning

Supervised vs unsupervised

Alur kerja Machine Learning

Langkah-langkah membangun model

Langkah yang benar

Sekarang setelah Anda memahami dasar-dasar machine learning, mari kita menyelaminya sedikit lebih dalam. Di akhir bab ini, Anda akan mengetahui berbagai jenis machine learning, serta cara mengevaluasi dan meningkatkan model Anda.

Supervised learning

Pemanasan

Tugas

Classification

Regression

Regresi dengan kelas

Unsupervised learning

Supervised

Unsupervised

We don't need no supervision

Mengeksplorasi klaster

Mengevaluasi kinerja

Benar

Salah

Benar atau salah?

Land of confusion

Meningkatkan kinerja

Pilihan

Penalaan Hyperparameter

Pengurangan Dimensi

Metode Ansambel

It's a long way to the top

Jelajahi penyetelan hyperparameter

Model Machine Learning

Pada bab ini, kita akan mengurai deep learning dimulai dari neural network. Selanjutnya, kita akan meninjau dua kasus penggunaan umum untuk deep learning: computer vision dan natural language processing. Kita akan menutup kursus dengan membahas batasan dan bahaya machine learning.

Deep learning

Apa itu deep learning?

Haruskah saya menggunakan deep learning?

Computer vision

Data citra

Prosesnya

Natural Language Processing

Analisis sentimen

Mengklasifikasikan tugas machine learning

Bag of words

Batasan Machine Learning

To black box or not to black box?

Mengidentifikasi bias dalam prediksi gagal bayar pinjaman

Selamat!

Deep Learning

Course Glossary: Understanding Machine 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

Pengantar machine learning tanpa perlu coding.

Dasar-Dasar Kecerdasan Buatan

Memahami Topik Data

Confusion matrix digunakan untuk mengevaluasi kinerja klasifikasi.

Menilai kinerja model pembelajaran tanpa pengawasan lebih rumit dan bergantung pada tujuan awal Anda.

False Positive adalah nilai yang diprediksi positif, padahal sebenarnya negatif.

Akurasi selalu merupakan metrik yang informatif dan berguna.

False Negative adalah nilai yang diprediksi positif, padahal sebenarnya negatif.

Benar atau salah?

Memahami Machine Learning

Latihan interaktif langsung