Machine Learning Algorithms and Supervised Learning (RWDS005)

Deskripsi Training

Pelatihan ini membahas algoritma machine learning khususnya yang termasuk kategori supervised learning. Peserta akan mempelajari konsep, teknik, dan penerapan berbagai algoritma seperti regresi linear, regresi logistik, decision tree, random forest, dan support vector machine. Cocok untuk: Data Scientist, Machine Learning Engineer, Data Analyst, dan profesional yang ingin mempelajari teknik prediksi berbasis data terlabel.

Daftar Sekarang

Silabus Training

• Modul 1: Introduction to Machine Learning
  Memahami konsep dasar machine learning, perbedaan supervised dan unsupervised learning, serta aplikasi dalam bisnis.
• Modul 2: Data Preparation for Supervised Learning
  Menyiapkan data terlabel, pembagian dataset (training, validation, test), dan teknik preprocessing.
• Modul 3: Regression Algorithms
  Mempelajari regresi linear, regresi berganda, dan penerapannya dalam prediksi nilai numerik.
• Modul 4: Classification Algorithms
  Mempelajari regresi logistik, decision tree, random forest, dan support vector machine untuk prediksi kategori.
• Modul 5: Model Evaluation and Metrics
  Menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, recall, F1-score, dan AUC-ROC untuk mengevaluasi kinerja model.
• Modul 6: Hyperparameter Tuning
  Teknik optimasi model menggunakan grid search dan random search.
• Modul 7: Case Study Implementation
  Menerapkan algoritma supervised learning pada dataset nyata untuk memecahkan masalah bisnis.

Contoh Kasus

Memprediksi churn pelanggan pada perusahaan telekomunikasi menggunakan decision tree dan random forest. Proses mencakup pembersihan data, pemilihan fitur, pelatihan model, evaluasi hasil, dan interpretasi faktor yang memengaruhi churn.