Training Machine Learning Fundamental

Di era digital yang ditandai dengan ledakan data dari berbagai sektor, kemampuan untuk menganalisis, memproses, dan memanfaatkan data secara cerdas menjadi kebutuhan penting bagi organisasi, perusahaan, dan institusi riset. Salah satu pendekatan yang paling banyak digunakan saat ini adalah Machine Learning, sebuah metode kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Machine Learning telah menjadi fondasi bagi berbagai inovasi modern seperti sistem rekomendasi, prediksi tren pasar, deteksi anomali, hingga teknologi pengenalan suara dan gambar.

Melihat urgensi tersebut, pelatihan Machine Learning Fundamental dirancang untuk memberikan pemahaman dasar yang kokoh kepada para profesional, akademisi, dan praktisi teknologi mengenai konsep, prinsip kerja, serta penerapan Machine Learning dalam berbagai konteks data. Pelatihan ini bertujuan untuk memperkenalkan peserta pada jenis-jenis algoritma pembelajaran mesin, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning, sekaligus membekali dengan keterampilan teknis dalam membangun model prediktif menggunakan bahasa pemrograman dan framework yang relevan. Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat memahami proses kerja Machine Learning dari awal hingga akhir, serta mampu menerapkannya untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data di lingkungan kerja maupun penelitian.

Pelatihan ini merupakan turunan dari keilmuan Artificial Intelligence (AI), yang secara khusus berada dalam cabang utama pengembangan sistem cerdas berbasis data. Dalam kerangka AI, Machine Learning berperan sebagai metode yang memungkinkan komputer belajar dari data, mengenali pola, dan membuat keputusan atau prediksi tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas tertentu.

 

Deskripsi Pelatihan 

Pelatihan Machine Learning Fundamental adalah program pembelajaran yang dirancang untuk memberikan pemahaman dasar mengenai konsep, prinsip kerja, dan penerapan Machine Learning dalam pengolahan data serta pengembangan sistem prediktif berbasis kecerdasan buatan. Pelatihan ini memperkenalkan peserta pada berbagai metode dan algoritma pembelajaran mesin, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning, beserta cara memilih, membangun, dan mengevaluasi model sesuai karakteristik data yang tersedia.

Program ini tidak hanya membahas teori dasar, tetapi juga memberikan latihan praktis menggunakan tools dan framework populer seperti Python, Scikit-Learn, dan TensorFlow. Dengan mengikuti pelatihan ini, peserta diharapkan dapat memahami alur kerja Machine Learning, mulai dari tahap persiapan data, pemilihan algoritma, proses pelatihan model, evaluasi performa, hingga interpretasi hasil prediksi. Pelatihan ini menjadi fondasi penting bagi siapa pun yang ingin berkarier atau mengembangkan solusi berbasis data di berbagai bidang seperti bisnis, keuangan, kesehatan, teknologi, dan penelitian ilmiah.

Pelatihan ini biasanya diperuntukkan bagi para profesional, akademisi, praktisi IT, dan individu yang ingin membangun pemahaman dasar mengenai konsep dan penerapan Machine Learning dalam pengolahan data.

Materi Pelatihan

1. Pengenalan Machine Learning dan Kecerdasan Buatan
• Definisi dan konsep dasar Machine Learning
• Perbedaan antara Artificial Intelligence (AI), Machine Learning, dan Deep Learning
• Jenis-jenis Machine Learning: Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning
• Penerapan Machine Learning dalam industri dan kehidupan sehari-hari

2. Persiapan Data untuk Machine Learning
• Pengumpulan dan pembersihan data
• Eksplorasi data dan analisis statistik dasar
• Teknik-teknik normalisasi dan standarisasi data
• Penggunaan library Python untuk data preprocessing (Pandas, NumPy)

3. Algoritma Supervised Learning
• Konsep Regression dan Classification
• Algoritma dasar: Linear Regression, Logistic Regression, Decision Trees, K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM)
• Penerapan algoritma Supervised Learning dalam masalah nyata
• Evaluasi model dengan metrik: akurasi, precision, recall, F1-score

4. Algoritma Unsupervised Learning
• Konsep dan aplikasi Clustering dan Dimensionality Reduction
• Algoritma: K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, Principal Component Analysis (PCA)
• Penerapan algoritma Unsupervised Learning untuk pengelompokan data

5. Evaluasi dan Peningkatan Model
• Teknik cross-validation dan pembagian data: training, validation, dan test sets
• Overfitting dan underfitting dalam model Machine Learning
• Teknik regularisasi: L1 dan L2 Regularization
• Hyperparameter tuning dan optimasi model

6. Penerapan dan Implementasi Model Machine Learning
• Penggunaan framework dan library Machine Learning (Scikit-Learn, TensorFlow)
• Langkah-langkah untuk membangun model ML dari awal hingga implementasi
• Studi kasus: implementasi model regresi dan klasifikasi dengan dataset nyata
• Penyajian hasil dan interpretasi model

 

Tujuan dan Manfaat Pelatihan

1. Memahami konsep dasar Machine Learning, serta membedakan berbagai jenis algoritma yang digunakan dalam supervised dan unsupervised learning.
2. Mampu mengolah dan mempersiapkan data untuk digunakan dalam pembangunan model Machine Learning, termasuk eksplorasi data, pembersihan, dan transformasi data.
3. Mengimplementasikan algoritma Machine Learning dasar seperti Linear Regression, Logistic Regression, KNN, dan Decision Trees, serta mengevaluasi performa model dengan metrik yang tepat.
4. Menguasai teknik-teknik untuk meningkatkan akurasi model, seperti regularisasi, cross-validation, dan optimasi hyperparameter.
5. Mampu membangun dan menerapkan model Machine Learning menggunakan library dan framework seperti Scikit-Learn, serta menginterpretasikan hasil dari model yang dibangun.
6. Menyadari tantangan dan perkembangan terkini dalam dunia Machine Learning dan siap mengaplikasikannya dalam berbagai sektor industri untuk pengambilan keputusan berbasis data.

 

Baca juga :

https://takaartaguna.co.id/training-manufacturing-planning-control/

 

Jadwal dan Tempat Pelatihan

Bulan	Minggu I  Bandung	Minggu II  Jakarta	Minggu III  Bandung	MInggu IV  Yogyakarta
Januari	6-8	13-15	20-22	27-29
Februari	3-5	10-12	17-19	24-26
Maret	3-5	10-12	17-19	24-26
April	7-9	14-16	21-23	28-30
Mei	5-7	13-15	19-21	26-28
Juni	2-4	9-11	16-18	23-25
Juli	7-9	14-16	21-23	28-30
Agustus	4-6	11-13	18-20	25-27
September	1-3	8-10	15-17	22-24
Oktober	6-8	13-15	20-22	27-29
November	3-5	10-12	17-19	24-26
Desember	1-3	8-10	15-17	22-24

 

Harga Pelatihan

Offline

• Public Training mulai dari 5.000.000 – 7.000.000 per orang
• Inhouse Training mulai dari 850.000 per orang

Online

• Public Training mulai dari 1.200.000 per orang
• Inhouse Training mulai dari 600.000 per orang

 

Fasilitas Pelatihan

• Sertifikat Pelatihan
• Expert Trainer
• Coffee Break 2x per hari
• Lunch 1x per hari
• Room meeting hotel minimal bintang tiga
• Materi pelatihan dalam bentuk hard copy dan juga soft copy
• ATK
• Backpack exclusive
• Jaket eksklusif (souvenir)
• Dokumentasi
• Laporan Pelatihan
• Pre and Post Test

 

Instagram kami : 

https://www.instagram.com/takaartaguna/ 

Views: 17