Belajar Pembelajaran Mesin Indonesia
IndoML.com
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.
Recurrent neural networks (RNN) adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang cocok dipakai untuk pemrosesan data sekuensial. RNN masuk dalam kategori deep learning karena pemrosesan data melalui banyak lapisan (layer).
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).
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
These notes are taken from the first two weeks of Convolutional Neural Networks course (part of Deep Learning specialization) by Andrew Ng on Coursera. The course is actually four weeks long, but I didn't take the note for the last two weeks which discuss about object localization/detection, face recognition, and neural style transfer. ~ Why... Continue Reading →
Kursus ini mengajarkan aspek-aspek machine learning yang jarang dijumpai di tempat lain, yaitu tentang pengelolaan proyek machine learning. Bayangkan Anda bukan sebagai ML engineer yang mengurusi tentang pembuatan dan optimasi model, tapi sebagai pimpinan proyek ML yang harus mengambil keputusan strategis tentang apa-apa yang dikerjakan dalam proyek ML tersebut. Simak ulasan lengkapnya.
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.
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 →
Kursus pertama dari Deep Learning Specialization-nya Prof Andrew Ng. Simak ulasan lengkapnya.
These are the notes that I took while reading Sutton's "Reinforcement Learning: An Introduction 2nd Ed" book and it contains most of the introductory terminologies in reinforcement learning domain. Definitions and equations are taken mostly from the book. Equations are numbered using the same number as in the book too to make it easier to find.
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 →
Kalau Anda berinteraksi dengan dunia data science (DS), machine learning (ML), atau artificial intelligence (AI), cepat atau lambat Anda akan bertemu dengan kata Kaggle, yang merujuk pada situs Kaggle.com. Misalnya, kalau Anda baca-baca lowongan untuk DS, ML, atau AI engineer, sering Anda temukan persyaratan yang berbunyi "partisipasi dalam Kaggle adalah nilai plus". Atau kalau Anda... Continue Reading →
Ulasan komplit terhadap Machine Learning for Trading MOOC di Udacity yang diajarkan oleh Prof Tucker Balch dari Georgia Institute of Technology.
Review dari kursus Machine Learning yang dibuat oleh Georgia Tech di Udacity. Simak materi apa yang dibahas beserta reviewnya
Review dari kursus Machine Learning oleh Andrew Ng dari Stanford di Coursera yang fenomenal. Simak materi yang diajarkan beserta review detilnya.
Belajar Pembelajaran Mesin Indonesia 