Lewati ke konten utama
BerandaPython

Program

Pembelajaran Mesin Terawasi dalam Python

Diperbarui 03/2026
Kuasai teknik pembelajaran mesin terawasi yang paling populer untuk mulai membuat prediksi menggunakan data berlabel.
Mulai Track Secara Gratis

Termasuk denganPremium or Team

PythonMachine Learning25 jam5,596

Buat Akun Gratis Anda

atau

Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.

Dipercaya oleh para pelajar di ribuan perusahaan

Group

Pelatihan untuk 2 orang atau lebih?

Coba DataCamp for Business

Deskripsi Track

Pembelajaran Mesin Terawasi dalam Python

Kuasai dasar-dasar pembelajaran mesin yang diawasi dan pelajari cara membuat prediksi menggunakan data berlabel. Bergabunglah dengan revolusi ML hari ini! Jika Anda baru mengenal machine learning atau ingin spesialisasi dalam machine learning terawasi, ini adalah tempat yang ideal untuk memulai.Anda akan memulai dengan mempelajari dan menerapkan model pembelajaran terawasi dasar, seperti K-Nearest Neighbors (KNN), Regresi Logistik, Regresi Linier, Mesin Vektor Dukungan (SVM), dan model berbasis pohon menggunakan perpustakaan scikit-learn yang populer.Anda juga akan mempelajari cara menggunakan algoritma terkini seperti XGBoost untuk meningkatkan kinerja pemodelan secara efisien pada dataset tabular.Untuk memaksimalkan kinerja model Anda, Anda akan mempelajari berbagai teknik penyesuaian hiperparameter dan cara menentukan teknik mana yang paling sesuai untuk kasus penggunaan Anda.Anda akan menyelesaikan materi ini dengan menggabungkan pengetahuan Anda tentang berbagai model ini untuk mempelajari ensemble learning, di mana berbagai model digabungkan untuk meningkatkan kinerja dan menyelesaikan masalah yang lebih kompleks.Setelah Anda selesai, Anda akan menguasai konsep-konsep dasar machine learning yang diawasi dan dapat menerapkannya dalam Python.

Persyaratan

Tidak ada persyaratan untuk track ini

  • Course

    1

    Supervised Learning dengan scikit-learn

  • Project

    bonus

    Predictive Modeling for Agriculture

    Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

  • Course

    6

    Extreme Gradient Boosting dengan XGBoost

    Pelajari dasar-dasar gradient boosting dan bangun model machine learning terkini menggunakan XGBoost untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi.

  • Course

    8

    Metode Ensemble di Python

    Pelajari cara membangun model machine learning yang canggih dan efektif menggunakan Python dengan teknik ensemble seperti bagging, boosting, dan stacking.

Pembelajaran Mesin Terawasi dalam Python
6 Kursus
Track
Selesai

Memperoleh Surat Keterangan Prestasi

Tambahkan kredensial ini ke profil LinkedIn, resume, atau CV Anda
Bagikan di media sosial dan dalam penilaian kinerja Anda

Termasuk denganPremium or Team

Daftar Sekarang

Bergabung dengan 19 juta pelajar dan mulai Pembelajaran Mesin Terawasi dalam Python Hari Ini!

Buat Akun Gratis Anda

atau

Dengan melanjutkan, Anda menerima Ketentuan Penggunaan kami, Kebijakan Privasi kami dan bahwa data Anda disimpan di Amerika Serikat.