Misalkan kita mempunyai rating dari dua produk sbb: produk A mempunyai satu "like" dari satu pembeliproduk B mempunyai sembilan puluh "like" dari seratus pembeli Manakah yang lebih baik dari keduanya? Produk A karena nilai ratingnya 10/10, atau produk B karena nilai ratingnya lumayan tinggi (9/10) dan mempunyai responden yang jauh lebih banyak? Ini adalah kali... Continue Reading →
Pengenalan dan Panduan Jupyter Notebook untuk Pemula
Jupyter notebook adalah software sangat sangat populer beberapa tahun terakhir. Mungkin sebagian besar dari pembaca sudah menggunakannya sehari-hari. Tapi mungkin ada beberapa yang baru mengenal nama saja dan belum terlalu mengerti. Atau bahkan mungkin baru mendengar. Jangan kuatir, tulisan ini akan mengenalkan Anda kepada Jupyter notebook dari nol sampai sedikit menguasainya.
Converting Jupyter Notebook to WordPress.com HTML
Introducing np2wp utility to convert Jupyter notebooks to plain HTML suitable for WordPress.com.
Ulasan Buku: Programming PyTorch for Deep Learning – Ian Pointer (Nov 2019)
Saya suka buku ini karena fokusnya langsung ke PyTorch. Tidak seperti buku-buku lain yang mencoba mengulas teori ML/DL-nya dan akibatnya malah pembahasannya jadi dangkal di dua-duanya, baik teorinya dan programmingnya.
Ulasan Buku: Deep Learning with PyTorch – Vishnu Subramanian (Feb 2018)
Buku ini adalah buku PyTorch pertama yang saya baca dan membuat saya berpaling dari Keras hehe. Menurut saya isinya cukup komprehensif. Topik yang dibahas cukup luas, mulai dari pengenalan AI, ML, lalu pengenalan PyTorch dimulai dengan pembahasan yang cukup banyak tentang tensor lalu pemrograman NN, sampai topik-topik DL seperti CNN, pemrosesan sekuensial (RNN/LSTM) dan alikasinya pada pemrosesan teks, GAN, sampai pengenalan model-model mutakhir DL.
Ulasan Buku: Deep Learning with PyTorch Quick Start Guide – David Julian (Des 2018)
Buku ini cukup tipis (versi cetaknya hanya 158 halaman) namun isinya lumayan komprehensif dan penyajiannya cukup runut. Diawali dengan pengenalan teori ML, dengan formula-formula mulai linear dan logistic regression sampai dengan loss function sampai dengan gradient descent untuk NN.
Ulasan Setelah Mengikuti Deep Learning Specialization
Ini adalah ulasan dari Deep Learning Specialization di Coursera. Specialization adalah istilah Coursera untuk program kursus interaktif (MOOC) yang lebih komprehensif, lebih lama (beberapa bulan), dan isinya beberapa MOOC lain. Istilah yang sama kalau di Udacity disebut nanodegree, kalau di EdX disebut micromasters, dan sebagainya. Deep learning adalah kemajuan utama dari pembelajaran mesin dalam satu dekade terakhir,... Continue Reading →
Ulasan MOOC: Sequence Models – oleh Andrew Ng (deeplearning.ai) via Coursera
Sequence model adalah pemrosesan pada input yang berurutan, misalnya pemrosesan bahasa alami (NLP), audio, atau data sekuensial lainnya. Dalam konteks deep learning, model yang berkaitan adalah recurrent neural network (RNN).
Ulasan MOOC: Convolutional Neural Networks – oleh Andrew Ng (deeplearning.ai) via Coursera
CNN adalah cabang dari deep learning yang sangat sukses diaplikasikan untuk pemrosesan gambar, seperti misalnya pengenalan objek, verifikasi wajah, pengenalan wajah, lokalisasi objek dalam gambar, pengenalan dan transfer gaya atau pola dalam gambar, dan lain-lain. Simak ulasan kursus ini
Ulasan MOOC: Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization – oleh Andrew Ng (deeplearning.ai) via Coursera
Setelah pada kursus sebelumnya kita diajarkan tentang bagaimana neural networks bekerja, pada kursus ini kita diajarkan tentang bagaimana melakukan pembelajaran yang baik dan optimasi dan tuning pada model kita untuk mencapai akurasi yang baik dan dengan waktu training yang cepat.
Student Notes: Neural Networks and Deep Learning
These are the notes that I wrote while attending the first three courses from Deep Learning Specialization program at Coursera. I you have attended/are attending the Deep Learning Specialization program, this note would straight away look familiar to you. So here it goes. ~ Representation and Notations These are the conventions used throughout the course. L... Continue Reading →
Ulasan MOOC: Neural Networks and Deep Learning – oleh Andrew Ng (deeplearning.ai) via Coursera
Kursus pertama dari Deep Learning Specialization-nya Prof Andrew Ng. Simak ulasan lengkapnya.
Mengenal dan Membandingkan Berbagai Pemrograman Paralel pada CPU dan GPU [GGPU – Bag. 2]
Di artikel sebelumnya Mengenal General Purpose Programming pada GPU (GPGPU) – [Bag. 1] kita sudah membahas kemampuan, manfaat, dan sedikit gambaran tentang cara melakukan pemrograman umum pada GPU. Di artikel ini kita akan melihat secara lebih detil bermacam cara pemrograman umum pada GPU dan juga pemrograman paralel pada CPU sekaligus kita bandingkan performansinya masing-masing. Tujuan saya... Continue Reading →
Mengenal General Purpose Programming pada GPU (GPGPU) – [Bag. 1]
GPGPU, kepanjangan dari general-purpose computing on graphics processing units, adalah penggunaan GPU (graphics processing unit) untuk komputasi secara umum yang biasanya dilakukan di CPU [1]. Awalnya dulu GPU hanya dipakai untuk melakukan komputasi yang berhubungan dengan grafis, namun kemudian orang menyadari bahwa kemampuan GPU yang besar untuk melakukan komputasi floating point secara paralel sangat menggoda untuk dipakai... Continue Reading →
Ulasan Buku: Reinforcement Learning with Python
Ini adalah dua buku ringan (baik secara fisik maupun harga) yang "iseng" saya beli untuk bacaan ringan sambil siapa tahu dapat memberi ilmu praktis RL di Python. Apakah isinya sesuai harapan? Simak ulasannya.
Ulasan MOOC: Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python – oleh University of Michigan via Coursera
Kursus ini mengajarkan topik visualisasi data dengan menggunakan Matplotlib. Simak ulasannya.
Ulasan MOOC: Introduction to Data Science in Python – oleh University of Michigan via Coursera
Sebuah MOOC dengan ritme yang cepat dan tugas pemrograman yang menantang. Cocok untuk Anda yang sudah mahir dalam mencari referensi sendiri. Simak ulasannya.
Ulasan Pendahuluan: Data Science at Scale Specialization – University of Washington via Coursera
Ulasan pendahuluan (preliminary review) dari program Data Science at Scale oleh University of Washington di Coursera.
Ulasan Pendahuluan: Microsoft Professional Program in Data Science – EdX
Review singkat dari program setara NanoDegree yaitu Microsoft Professional Program in Data Science via EdX
Ulasan Pendahuluan: Data Science MicroMasters Program – UC San Diego via EdX
Review singkat Data Science MicroMasters Program oleh UC San Diego via EdX
Belajar Pembelajaran Mesin Indonesia 