DASAR-DASAR MACHINE LEARNING Teori, Algoritma, dan Implementasi

Deskripsi

DASAR-DASAR MACHINE LEARNING
Teori, Algoritma, dan Implementasi

Penulis:
Choirul Ihsan

Desain Cover:
Radin Surya

Tata Letak:
Husnul Hafidhoh
Komarudin

Editor:
Husnul Hafidhoh
Komarudin

Jumlah Halaman:
64 Halaman

Penerbit:
CV. Green Publisher Indonesia

*Sinopsis*
Konsep, Algoritma, dan Implementasi
Buku “Machine Learning: Konsep, Algoritma, dan Implementasi” memberikan panduan lengkap bagi pembaca yang ingin memahami pembelajaran mesin (machine learning), terutama bagi pelajar tingkat menengah. Dimulai dari pengenalan konsep dasar machine learning, buku ini menjelaskan secara ringkas perbedaan antara AI, ML, dan Deep Learning, serta pengaruhnya dalam kehidupan sehari-hari—mulai dari rekomendasi film, deteksi penipuan, hingga diagnosis medis.

Isi buku disusun secara sistematis. Pembaca akan dibimbing untuk memahami tiga pendekatan utama dalam Machine Learning: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning, yang diperkaya dengan penjelasan berbagai algoritma populer seperti K-Nearest Neighbors, Decision Tree, K-Means, dan Q-Learning. Tidak hanya membahas teori, buku ini juga memandu pembaca dalam mengimplementasikan praktik menggunakan Python dan pustaka seperti Scikit-learn dan TensorFlow.

Bab lanjutan mengulas tools dan framework, teknik evaluasi model, serta isu-isu penting seperti bias algoritma dan privasi data. Buku ini ditutup dengan studi kasus riil dan proyek prediksi yang memperlihatkan penerapan nyata machine learning dalam menyelesaikan masalah.

Dengan gaya bahasa yang lugas, ilustrasi visual, serta pendekatan yang aplikatif, buku ini cocok bagi mahasiswa, dosen, dan praktisi yang ingin memahami dan menguasai machine learning dalam bidang masing-masing.