Dari konsep dasar hingga neural networks. Pelajari ML secara mendalam dengan implementasi from scratch dan menggunakan library modern.
Konten ini terintegrasi dengan buku "Machine Learning from Zero" oleh Tivadar Danka. Chapters 1-15 mengarah ke konten yang sudah ada. Buka ML from Zero →
Pengenalan konsep dasar machine learning dan perbedaannya dengan programming tradisional
Memahami supervised, unsupervised, dan reinforcement learning
Algoritma pertama: prediksi nilai kontinu dengan regresi linear
Klasifikasi biner dengan logistic regression
Membangun API untuk model machine learning
Multi-variate regression dan dimensionality
Representasi komputasi sebagai graph untuk neural networks
Konsep training dan loss functions
Implementasi forward propagation
Teori backpropagation dan chain rule
Implementasi praktis backpropagation
Gradient descent dan optimizers
Optimasi dengan vectorization
Teori vectorized backprop
Implementasi lengkap neural network vectorized
Tree-based algorithms untuk klasifikasi dan regresi
SVM dan kernel methods
Boosting, Bagging, dan Stacking
Deep neural networks dan activation functions modern
Deep learning untuk image processing
RNN dan LSTM untuk sequence data
Attention mechanism dan transformer models
Leverage pre-trained models untuk task spesifik
Mendesain sistem ML untuk production scale
Akses langsung ke buku Machine Learning from Zero lengkap dengan Jupyter notebooks.
Buka →Download semua code examples dan starter templates untuk setiap chapter.
Download →Hands-on exercises dengan dataset real untuk menguji pemahamanmu.
Mulai Latihan →Ikuti structured path dari pemula hingga expert dengan roadmap yang jelas.
Lihat Path →