Unsupervised Learning and Clustering Techniques (RWDS006)

Deskripsi Training

Pelatihan ini membekali peserta dengan konsep dan teknik unsupervised learning, khususnya metode clustering untuk menemukan pola tersembunyi dalam data tanpa label. Peserta akan mempelajari algoritma seperti K-Means, Hierarchical Clustering, DBSCAN, dan PCA untuk reduksi dimensi. Materi disampaikan dengan studi kasus industri untuk memberikan pengalaman praktis.

Daftar Sekarang

Silabus Training

• Modul 1: Introduction to Unsupervised Learning
  Pengertian, karakteristik, dan aplikasi unsupervised learning di berbagai industri.
• Modul 2: Clustering Concepts
  Dasar teori clustering, metrik jarak, dan pemilihan jumlah cluster.
• Modul 3: K-Means Clustering
  Implementasi K-Means, inisialisasi centroid, dan evaluasi menggunakan inertia dan silhouette score.
• Modul 4: Hierarchical Clustering
  Membuat dendrogram dan memahami agglomerative vs divisive clustering.
• Modul 5: Density-Based Clustering (DBSCAN)
  Konsep kepadatan data, parameter eps dan minPts, serta aplikasi DBSCAN untuk data kompleks.
• Modul 6: Dimensionality Reduction with PCA
  Menggunakan Principal Component Analysis untuk mengurangi dimensi dataset sambil mempertahankan informasi utama.
• Modul 7: Evaluation and Visualization of Clusters
  Menggunakan metrik evaluasi dan visualisasi hasil clustering untuk interpretasi yang lebih baik.

Contoh Kasus

Sebuah perusahaan e-commerce ingin melakukan segmentasi pelanggan untuk personalisasi promosi. Dengan menggunakan K-Means Clustering, tim data membagi pelanggan ke dalam 5 segmen berdasarkan perilaku belanja. Hasilnya, kampanye promosi yang dipersonalisasi meningkatkan tingkat konversi sebesar 18% dibandingkan metode umum.