Tag: pelatihan teknik evaluasi model machine learning

Pendahuluan Data Science dan Machine Learning (ML) telah menjadi bidang yang sangat penting di dunia teknologi saat ini. Kemampuan untuk menganalisis data dan membangun model prediksi menggunakan teknik-teknik seperti algoritma klasifikasi dan regresi sangat dicari oleh perusahaan-perusahaan di berbagai industri. Pada pelatihan ini, peserta akan memperoleh pemahaman dasar tentang Data Science dan Machine Learning, serta keterampilan yang dibutuhkan untuk membangun dan mengimplementasikan model Machine Learning. Pelatihan ini juga dilengkapi dengan sertifikasi BNSP, yang menunjukkan keahlian Anda di bidang ini. Pelatihan ini tersedia secara online dengan harga terjangkau, hanya Rp1.500.000. Unit Kompetensi Pelatihan ini mencakup unit kompetensi berikut: Pengenalan Data Science dan Machine Learning: Memahami konsep dasar Data Science dan Machine Learning, serta aplikasinya. Pengolahan Data dengan Pandas: Menggunakan Pandas untuk eksplorasi data dan pembersihan data. Pengenalan Algoritma Machine Learning: Memahami jenis-jenis algoritma machine learning, termasuk supervised dan unsupervised learning. Pembangunan Model Prediksi dengan Scikit-learn: Menggunakan Scikit-learn untuk membangun dan menguji model machine learning. Evaluasi Model Machine Learning: Menggunakan metrik evaluasi untuk menilai performa model. Klasifikasi dan Regresi: Mengimplementasikan model klasifikasi dan regresi untuk prediksi. Penerapan Model untuk Data Baru: Menggunakan model yang dibangun untuk melakukan prediksi pada data baru. Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Prediksi Harga Rumah dengan Regresi Linier Data Preprocessing dengan Pandas: python SalinEdit import pandas as pd # Mengimpor dataset data = pd.read_csv('housing_data.csv') # Menampilkan 5 baris pertama dari dataset print(data.head()) # Menghapus kolom yang tidak diperlukan data = data.drop(columns=['ID', 'Address']) # Mengatasi nilai yang hilang data = data.fillna(data.mean()) # Menampilkan data yang sudah diproses print(data.head()) Pembangunan Model Regresi Linier dengan Scikit-learn: python SalinEdit from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error # Menentukan fitur dan target X = data[['Area', 'Bedrooms', 'Age']] y = data['Price'] # Membagi data menjadi data pelatihan dan data uji X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Membuat model regresi linier model = LinearRegression() # Melatih model model.fit(X_train, y_train) # Melakukan prediksi y_pred = model.predict(X_test) # Evaluasi model mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f'Mean Squared Error: {mse}') Silabus dalam 2 Hari Pelatihan Hari Topik Materi Hari 1 Pengenalan Data Science dan Machine Learning - Definisi Data Science dan Machine Learning - Jenis-jenis data dan fitur dalam Data Science Pengolahan Data dengan Pandas - Penggunaan Pandas untuk eksplorasi data - Teknik pembersihan data menggunakan Pandas Pengenalan Algoritma Machine Learning - Supervised vs unsupervised learning - Pengenalan algoritma dasar seperti regresi linier dan klasifikasi Hari 2 Pembangunan Model Prediksi dengan Scikit-learn - Membuat model machine learning dengan Scikit-learn - Menentukan fitur dan target dalam model Evaluasi Model dan Penerapan pada Data Baru - Menggunakan metrik evaluasi seperti MSE - Menerapkan model untuk prediksi pada data baru Klasifikasi dan Regresi - Implementasi model klasifikasi dan regresi - Penerapan teknik regresi linier untuk prediksi harga rumah Studi Kasus dan Hands-on - Praktik langsung membangun model dengan dataset nyata - Diskusi hasil dan penerapan model Kesimpulan Pelatihan Associate Data Scientist ini dirancang untuk memberikan pemahaman dasar tentang Data Science dan Machine Learning. Peserta akan belajar cara mengolah data, membangun model machine learning, dan mengevaluasi hasilnya. Pelatihan ini dilengkapi dengan sertifikasi BNSP yang dapat meningkatkan kredibilitas profesional Anda. Pelatihan dapat diikuti secara online dengan harga yang terjangkau, hanya Rp1.500.000. Untuk informasi lebih lanjut dan pendaftaran, kunjungi Skema Sertifikasi BNSP Bidang Komputer.