Teknologi Rekayasa Mekatronika

Machine Learning: Teori dan Implementasi

---

Machine Learning merupakan salah satu cabang ilmu kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang berkembang sangat cepat dan telah menyebabkan masalah klasifikasi, regresi, klastering, dan anomaly detection pada berbagai bidang dapat diatasi lebih efisien. Misalnya, pengenalan sel yang bersifat abnormal berdasarkan citra CT scan membantu dokter mendiagnosis pasien. Pengenalan jenis dan lokasi objek yang akurat berdasarkan video digital atau citra satelit sudah dipergunakan secara luas di bidang keamanan wilayah, periklanan, penanganan bencana alam, atau transportasi cerdas. Buku ini menguraikan beberapa konsep dasar dari machine learning dengan pendekatan matematika terapan. Pembahasan dimulai dari Dasar-Dasar Matematika untuk Machine Learning. Berbagai model yang dibahas di antaranya adalah Regresi Linier, Regresi Logistik, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes dan Support Vector Machine untuk metode pembelajaran secara supervised. Sedangkan untuk metode pembelajaran unsupervised akan menjelaskan tentang K-means, Principal Componen Analysis, Density Based Spatial Clustering og Application with Noise (DBSCAN) dan Spatial Temporal DBSCAN. Semua konsep dijelaskan disertai dengan contoh-contoh implementasinya menggunakan bahasa pemtogtaman Python.

---

Availability

Detail Information

Series Title

-

Call Number

006.3 YAY m

Publisher

Yogyakarta : Gava Media., 2020

Collation

xiv, 178 hlm.: ilus.; 23 cm

Language

Indonesia

ISBN/ISSN

978-623-7498-59-9

Classification

006

Content Type

-

Media Type

-

Carrier Type

-

Edition

Cet. 1

Subject(s)

Mekatronika
Machine Learning

Specific Detail Info

Softcover: Biru

Statement of Responsibility

-

Other version/related

File Attachment

Comments

---

You must be logged in to post a comment