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.