Pendahuluan

Machine Learning (ML) adalah salah satu teknologi utama dalam kecerdasan buatan (AI) yang banyak diterapkan di berbagai industri, seperti keuangan, kesehatan, dan e-commerce. Seorang Machine Learning Engineer bertanggung jawab untuk membangun, mengembangkan, dan mengimplementasikan model ML untuk memecahkan masalah bisnis yang kompleks. Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam tentang konsep ML, teknik pengolahan data, serta implementasi model menggunakan Python dan TensorFlow. Selain itu, peserta akan dipersiapkan untuk mengikuti sertifikasi Machine Learning Engineer dari BNSP secara online.

Unit Kompetensi

1. Pemrosesan Data untuk Machine Learning – Teknik pembersihan dan transformasi data.
2. Eksplorasi Data dan Feature Engineering – Teknik menemukan pola data dan menyiapkan fitur terbaik.
3. Modeling Machine Learning – Membangun model regresi, klasifikasi, dan clustering.
4. Optimasi Model dan Evaluasi – Metrik evaluasi dan teknik peningkatan akurasi.
5. Implementasi dengan TensorFlow & Keras – Membangun model deep learning.
6. Deployment Model Machine Learning – Menerapkan model ke dalam aplikasi atau cloud.

Silabus Pelatihan (2 Hari)

Hari	Materi	Deskripsi
Hari 1	Pengenalan Machine Learning & Python	Dasar-dasar ML, pengenalan Python, dan pustaka ML
	Eksplorasi dan Pembersihan Data	Teknik preprocessing data dengan Pandas dan NumPy
	Membangun Model Machine Learning	Implementasi model regresi, klasifikasi, dan clustering
Hari 2	Deep Learning dengan TensorFlow & Keras	Membangun dan melatih model menggunakan TensorFlow
	Optimasi dan Evaluasi Model	Teknik validasi silang dan tuning hyperparameter
	Deployment Model Machine Learning	Implementasi model dalam aplikasi atau cloud

Contoh Kasus dan Penyelesaiannya

Kasus: Memprediksi kelayakan kredit pelanggan menggunakan model klasifikasi. Penyelesaian dengan Python & TensorFlow:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers

# Contoh dataset
data = {
	Pendapatan: [5000, 7000, 8000, 12000, 15000],
	Skor_Kredit: [600, 650, 700, 750, 800],
	Kelayakan: [0, 0, 1, 1, 1]  # 1 = Layak, 0 = Tidak Layak
}
df = pd.DataFrame(data)

# Memisahkan fitur dan target
X = df[[Pendapatan, Skor_Kredit]]
y = df[Kelayakan]

# Split data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Normalisasi fitur
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# Membangun model dengan TensorFlow
model = keras.Sequential([
	layers.Dense(16, activation=relu, input_shape=(X_train.shape[1],)),
	layers.Dense(8, activation=relu),
	layers.Dense(1, activation=sigmoid)
])

# Kompilasi model
model.compile(optimizer=adam, loss=binary_crossentropy, metrics=[accuracy])

# Melatih model
model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=20, batch_size=4, validation_data=(X_test_scaled, y_test))

Model ini akan membantu dalam mengklasifikasikan apakah seorang pelanggan layak mendapatkan kredit berdasarkan pendapatan dan skor kreditnya.

Kesimpulan

Pelatihan Machine Learning Engineer BNSP Online memberikan pemahaman menyeluruh tentang implementasi Machine Learning, mulai dari eksplorasi data hingga deployment model menggunakan TensorFlow. Dengan kurikulum yang berbasis praktik, peserta akan mendapatkan keterampilan yang dapat langsung diterapkan di industri. Kami memiliki pelatihan dan sertifikasi BNSP Online, termasuk Sertifikasi BNSP Machine Learning Engineer Online, Sertifikasi BNSP Deep Learning Online, dan Sertifikasi BNSP AI Online.