Tag: Python untuk Machine Learning

Pendahuluan Dalam dunia data science, machine learning adalah salah satu keterampilan yang paling dicari oleh perusahaan-perusahaan besar, terutama di bidang big data. Dengan semakin berkembangnya teknologi, alat-alat seperti TensorFlow dan PyTorch telah menjadi pilihan utama bagi para profesional untuk membangun dan melatih model machine learning yang efisien. Pelatihan ini dirancang untuk membantu peserta memahami konsep machine learning dan bagaimana menggunakan TensorFlow dan PyTorch untuk memecahkan masalah analisis data yang kompleks. Dengan sertifikat BNSP yang diakui secara nasional, peserta akan mendapatkan keterampilan yang sangat dibutuhkan di industri saat ini. Unit Kompetensi Pelatihan ini bertujuan untuk mempersiapkan peserta dengan kemampuan berikut: Pemahaman dasar tentang machine learning: Mengerti prinsip dasar machine learning, termasuk supervised dan unsupervised learning. Penggunaan TensorFlow: Menguasai TensorFlow untuk membangun dan melatih model machine learning. Penggunaan PyTorch: Menggunakan PyTorch untuk pengolahan data dan pembangunan model deep learning. Pengolahan Data: Melakukan persiapan dan pemrosesan data untuk model machine learning dengan TensorFlow dan PyTorch. Evaluasi Model: Menilai dan mengevaluasi performa model menggunakan berbagai metrik evaluasi. Penerapan Machine Learning di Industri: Menggunakan machine learning dalam aplikasi industri riil seperti analisis data besar dan prediksi. Contoh Studi Kasus Studi Kasus: Membangun Model Klasifikasi dengan TensorFlow dan PyTorch Misalnya, kita ingin membangun model klasifikasi untuk memprediksi apakah gambar mengandung anjing atau kucing. Berikut adalah contoh kode menggunakan TensorFlow dan PyTorch untuk membangun model sederhana: TensorFlow: python SalinEdit import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator # Memuat dataset gambar train_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255) train_generator = train_datagen.flow_from_directory('data/train', target_size=(150, 150), batch_size=32, class_mode='binary') # Membangun model model = Sequential([ Flatten(input_shape=(150, 150, 3)), Dense(128, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # Melatih model model.fit(train_generator, epochs=5) PyTorch: python SalinEdit import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms # Transformasi data transform = transforms.Compose([transforms.Resize(150), transforms.ToTensor()]) # Dataset train_data = datasets.ImageFolder('data/train', transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True) # Membangun model class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(64*150*150, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 1) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): x = torch.relu(self.conv1(x)) x = torch.relu(self.conv2(x)) x = x.view(-1, 64*150*150) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = self.sigmoid(self.fc2(x)) return x model = SimpleCNN() criterion = nn.BCELoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Melatih model for epoch in range(5): for inputs, labels in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels.float()) loss.backward() optimizer.step() Silabus dalam 2 Hari Pelatihan Hari Topik Materi Hari 1 Pengenalan Machine Learning - Apa itu Machine Learning? - Jenis-jenis algoritma ML - Persiapan dan pembersihan data untuk machine learning Penggunaan TensorFlow - Instalasi dan Konfigurasi TensorFlow - Pengenalan Keras API - Membangun dan melatih model menggunakan TensorFlow Hari 2 Penggunaan PyTorch - Instalasi dan Penggunaan PyTorch - Membangun model dengan PyTorch - Menggunakan GPU untuk training dengan PyTorch Evaluasi dan Penyempurnaan Model - Evaluasi model: Precision, Recall, F1 Score - Penyempurnaan model dengan teknik regularisasi dan fine-tuning Kesimpulan Kami menyediakan pelatihan dan sertifikasi BNSP untuk Big Data Scientist dengan fokus pada Machine Learning menggunakan TensorFlow dan PyTorch. Pelatihan ini dapat dilakukan online dan harganya sangat terjangkau, hanya Rp2.550.000. Dengan mengikuti pelatihan ini, Anda akan mendapatkan sertifikat BNSP yang diakui di industri dan dapat membantu Anda mengembangkan karir di bidang machine learning dan big data. Untuk informasi lebih lanjut mengenai pelatihan dan harga, Anda dapat mengunjungi tautan ini.