Tag: ML Monitoring Online

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 Pemrosesan Data untuk Machine Learning – Teknik pembersihan dan transformasi data. Eksplorasi Data dan Feature Engineering – Teknik menemukan pola data dan menyiapkan fitur terbaik. Modeling Machine Learning – Membangun model regresi, klasifikasi, dan clustering. Optimasi Model dan Evaluasi – Metrik evaluasi dan teknik peningkatan akurasi. Implementasi dengan TensorFlow & Keras – Membangun model deep learning. 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.