Perusahaan-perusahaan raksasa berbasis IT telah menunjukkan berbagai kesuksesan dalam penggunaan artificial intelligence, khususnya machine learning. Buku ini memberi anda gambaran holoistik dan simpel mengenai konsep dasar machine learning, teknik-teknik dan metode-metode tingkat dasar dan tingkat lanjut, serta aplikasinya dalam berbagai bidang terkini. Pembahasan dimulai dari konsep dasar pal…
Machine Learning merupakan sebuah cabang ilmu kecerdasan Artifisial yang berfokus kepada pengembengan algoritma "Cerdas" yang mampu mempelajari pola dari data yang terstruktur maupun tidak terstruktur tanpa diprogram secara eksplisit. Sebuah model Machine Learning dapat digunakan untuk menganalisis data berukuran sangat besar secara efisien sehingga dapat dimanfaatkan ke dalam sejumlah teknolog…
Buku Kecerdasan Buatan Dengan Deep Learning ini membahas teknologi Deep Learning, bukan hanya dari sisi What (konsep, definisi, jenis, fungsi, dan peran Deep Learning) saja, tetapi secara detail juga menjelaskan sisi How ( bagaiman Deep Learning bekerja dan dengan teknik optimasi dan normalisasi apa), dan sisi Why (filosofi kenapa Deep Learning bekerja demikian dan untuk apa). Agar makna mudah …
Machine Learning Untuk Pemula Sebuah buku yang sangat lengkap untuk belajar machine learning dari konsep dasar, preprocessing, berbagai ragam algoritme pada machine learning, dan berbagai alat ukur untuk memvalidasi serta mengevaluasi algoritme pada machine learning yang diimplementasikan pada berbagai bidang.
Buku Implementasi Artificial Intelligence dan Machine Learning ini menyajikan beberapa proyek machine learning yang populer. Ada beberapa proyek yang dapat dikerjakan dengan hanya berbekal komputer, namun ada juga proyek yang harus dikerjakan dengan tambahan perangkat khusus (yang dapat dibeli secara online). Sehingga menarik untuk dikaji oleh berbagai kalangan baik pemula, pelajar, dan sebagai…
Buku Evolutionary Machine Learning: Pembelajaran Mesin Otonom Berbasis Komputasi Evolusioner ini memberikan gambaran holistik namun simpel mengenai ide dasar, capaian, peluang, tantangan, dan masa depan Evolutionary Machine Learning (EML). Setiap model EML dibahas dari ide dasar, motivasi, visualisasi, formulasi matematis, hingga aplikasi yang telah dicapai.