Tutorial Machine Learning

Pelajari cara mentransformasi dan memuat (ETL) sebuah data pipeline dari nol menggunakan R dan SQLite untuk mengumpulkan tweet secara real-time dan menyimpannya untuk analisis di masa depan.

Pelajari trik umum untuk menangani data kategorikal dan melakukan prapemrosesan guna membangun model machine learning!

Pelajari cara mengotomatiskan pelatihan, evaluasi, versioning, dan deployment model menggunakan GitHub Actions dengan panduan MLOps paling mudah yang tersedia online.

Pelajari cara mengelompokkan data Anda dengan mudah di Tableau menggunakan alat klaster bawaan.

Pelajari cara membangun dan mengimplementasikan Convolutional Neural Networks (CNN) di Python dengan TensorFlow Framework 2

Membuka Kekuatan Docker dan Kubernetes untuk Keberhasilan Machine Learning

Temukan kemampuan kuat OpenAI Whisper Python API untuk transkripsi dan terjemahan. Mendukung banyak bahasa dan peningkatan dengan prompt untuk transkripsi yang akurat.

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari cara mengimplementasikan Convolutional Neural Networks (CNN) di Python dengan Keras, dan cara mengatasi overfitting dengan dropout.

Pelajari apa itu fungsi biaya, serta cara dan kapan menggunakannya. Termasuk contoh praktis.

Dalam tutorial ini, Anda akan mempelajari beberapa kesalahan yang mungkin Anda alami saat mengerjakan proyek data science "di dunia nyata".

Analisis klaster adalah masalah penting dalam analisis data. Data scientist menggunakan klasterisasi untuk mengidentifikasi server yang bermasalah, mengelompokkan gen dengan pola ekspresi serupa, atau berbagai aplikasi lainnya.

Panduan komprehensif untuk membangun, memvisualisasikan, dan menginterpretasikan model pohon keputusan dengan R.