IndoML.com
Reinforcement learning (RL) adalah salah satu cabang dari pembelajaran mesin untuk mengajari sebuah agent agar membuat keputusan yang terbaik, yaitu yang memberikan imbal hasil terbesar. Kalau Anda ingin mempelajari RL dari sebuah buku, maka singkat kata ini adalah buku terbaik yang bisa Anda baca. Dan gratis pula! Ya, versi draft (PDF) dari buku ini bisa Anda... Continue Reading →
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 →
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 →
Berikut adalah ulasan dari video kuliah Reinforcement Learning oleh David Silver dari UCL/DeepMind. Menurut saya ini adalah salah satu sumber untuk teori RL yang terbaik saat ini. Simak selengkapnya alasan dan ulasan saya.
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.
Kursus ini mengajarkan topik visualisasi data dengan menggunakan Matplotlib. Simak ulasannya.
Sebuah MOOC dengan ritme yang cepat dan tugas pemrograman yang menantang. Cocok untuk Anda yang sudah mahir dalam mencari referensi sendiri. Simak ulasannya.
Statistik inferensial memungkinkan kita menarik kesimpulan dari data yang mungkin tidak terlihat secara kasat mata. Topik yang dibahas terutama adalah yang berkaitan dengan hypothesis testing, yaitu apakah suatu sampel berbeda secara signifikan dari sampel lain atau berkorelasi dengan sampel lain, dan bagaimana mengukur perbedaan atau korelasi ini. Simak reviewnya.
Ulasan pendahuluan (preliminary review) dari program Data Science at Scale oleh University of Washington di Coursera.
Ulasan pendahuluan (preliminary review) dari MOOC The Analytics Edge oleh MITx di EdX. Kursus ini banyak mendapatkan review yang bagus dari situs lain (misalnya ini dan ini) dan sering direkomendasikan.
Review singkat dari program setara NanoDegree yaitu Microsoft Professional Program in Data Science via EdX
Review singkat Data Science MicroMasters Program oleh UC San Diego via EdX
Ulasan pendahuluan (preliminary review) dari program Machine Learning Specialization oleh University of Washington via Coursera
Ulasan pendahuluan (preliminary review) dari program specialization Data Analysis and Interpretation dari Wesleyan University di Coursera
Ulasan pendahuluan (preliminary review) dan kajian kurikulum program Specialization Coursera: Applied Data Science in Python
Ulasan pendahuluan (preliminary review) dan tinjauan kurikulum dari program Specialization untuk Data Science dari Johns Hopkins University
Ulasan pendahuluan (preliminary review) dan tinjauan kurikulum terhadap Machine Learning NanoDegree dari Udacity
Ulasan pendahuluan (preliminary review) dan tinjauan kurikulum terhadap Data Analyst NanoDegree dari Udacity
This is the lecture notes from Intro to Descriptive Statistics course (lihat reviewnya di sini). Most of the material here was taken from the course and original lecture notes, which can be found here: Intro to statistical research methods (Lesson1.PDF) Visualizing Data (Lesson2.PDF) Central Tendency (Lesson3.PDF) Variability (Lesson4.pdf) Standardizing (Lesson5.pdf) Normal Distribution (Lesson6.pdf) Sampling Distributions (Lesson7.pdf) Please do... Continue Reading →
Tulisan panjang tentang rancangan program belajar data science mandiri dan perbedaannya dengan machine learning. Plus review dari SEMUA program NanoDegree/ Specialization/ MicroMasters di bidang data science (dan beberapa machine learning) di Internet.
Belajar Pembelajaran Mesin Indonesia 