Tutorial Machine Learning

Pelajari apa itu klasifikasi zero-shot, cara kerjanya di balik layar dengan model NLI, perbandingannya dengan few-shot dan fine-tuning, serta cara menerapkannya dengan Hugging Face Transformers.

Lihat bagaimana pipeline MLOps end-to-end memprediksi hasil Piala Dunia 2026, dari pelatihan ulang otomatis dan DVC hingga simulasi Monte Carlo 10.000 kali untuk bagan turnamen.

Artikel ini membahas cara dan kapan menggunakan klasifikasi k-nearest neighbors dengan scikit-learn. Berfokus pada konsep, alur kerja, dan contoh. Kami juga membahas metrik jarak dan cara memilih nilai k terbaik menggunakan cross-validation.

Jelajahi arsitektur Transformer, model yang merevolusi penanganan data melalui mekanisme self-attention.

Tutorial scikit-learn yang mudah diikuti untuk membantu Anda memulai pembelajaran mesin Python.

Pelajari algoritma pembelajaran penguatan tanpa model yang paling populer dengan tutorial Python.

Pelajari cara kerja perceptron multilapis dalam deep learning. Pahami lapisan, fungsi aktivasi, backpropagation, dan SGD dengan panduan praktis.

Pelajari apa itu Maximum Likelihood Estimation (MLE), pahami landasan matematisnya, lihat contoh praktis, dan ketahui cara mengimplementasikan MLE di Python.

Dalam tutorial ini, pelajari cara menerapkan Klasterisasi k-Means dengan scikit-learn di Python

Model machine learning itu kuat tetapi sulit diinterpretasikan. Namun, nilai SHAP dapat membantu Anda memahami bagaimana fitur model memengaruhi prediksi.

Pelajari fungsi loss dalam machine learning, termasuk perbedaan antara loss dan cost function, jenis seperti MSE dan MAE, serta penerapannya dalam tugas ML.

Pelajari tentang PCA dan bagaimana teknik ini dapat dimanfaatkan untuk mengekstrak informasi dari data tanpa supervisi menggunakan dua dataset populer: Breast Cancer dan CIFAR-10.