Kursus Machine Learning PyTorch/Scikit-Learn: Develop Machine Learning/Deep Learning Models Menggunakan Python

Berikut adalah silabus lengkap untuk belajar Machine Learning dengan PyTorch dan Scikit-Learn, mulai dari tingkat dasar hingga tingkat lanjutan. Silabus ini dirancang untuk membantu pengguna memahami konsep dasar machine learning, serta bagaimana mengembangkan model machine learning dan deep learning menggunakan Python, PyTorch, dan Scikit-Learn.

1. Pendahuluan Machine Learning dan Tools yang Digunakan

• Durasi: 1 sesi
• Materi:
  • Apa itu Machine Learning?
  • Perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning.
  • Pengantar Python untuk Machine Learning.
  • Instalasi dan pengenalan Scikit-Learn dan PyTorch.
  • Perbedaan dan kasus penggunaan Scikit-Learn vs PyTorch.
• Contoh Aplikasi: Pengenalan klasifikasi sederhana menggunakan Scikit-Learn.

2. Persiapan Data dan Preprocessing

• Durasi: 2 sesi
• Materi:
  • Pengenalan dataset.
  • Mengimpor dan memahami dataset (CSV, Excel, JSON).
  • Data cleaning: Menangani missing data, outliers.
  • Feature scaling: Normalisasi dan standarisasi.
  • Train-test split dan cross-validation.
• Contoh Aplikasi: Menyiapkan data dari dataset UCI ML atau Kaggle.

3. Pengenalan Algoritma Machine Learning dengan Scikit-Learn

• Durasi: 3 sesi
• Materi:
  • Klasifikasi: K-Nearest Neighbors (KNN), Decision Trees, Logistic Regression.
  • Regresi: Linear Regression, Polynomial Regression.
  • Evaluasi model: Confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1 score.
• Contoh Aplikasi: Membangun model klasifikasi pada dataset Iris.

4. Hyperparameter Tuning dan Model Selection

• Durasi: 1 sesi
• Materi:
  • Konsep hyperparameters dalam machine learning.
  • Grid Search dan Randomized Search untuk hyperparameter tuning.
  • Pipeline dalam Scikit-Learn untuk alur kerja machine learning yang efisien.
• Contoh Aplikasi: Hyperparameter tuning pada model Decision Tree.

5. Pengenalan Neural Networks dengan PyTorch

• Durasi: 2 sesi
• Materi:
  • Pengenalan struktur neural networks.
  • Instalasi dan pengenalan PyTorch.
  • Autograd dan backward propagation.
  • Membangun simple feedforward neural network dengan PyTorch.
• Contoh Aplikasi: Membuat model neural network sederhana untuk klasifikasi gambar.

6. Convolutional Neural Networks (CNN) dengan PyTorch

• Durasi: 2 sesi
• Materi:
  • Konsep convolution dan pooling.
  • Membangun dan melatih Convolutional Neural Network untuk pengenalan gambar.
  • Penggunaan dataset CIFAR-10 atau MNIST.
• Contoh Aplikasi: CNN untuk klasifikasi gambar tangan pada dataset MNIST.

7. Regularization dan Optimizer dalam Deep Learning

• Durasi: 1 sesi
• Materi:
  • Overfitting dan underfitting pada model deep learning.
  • Teknik regularization: Dropout, L1/L2 regularization.
  • Pengenalan optimizers: SGD, Adam, dan RMSprop.
• Contoh Aplikasi: Menerapkan teknik regularization pada model CNN.

8. Recurrent Neural Networks (RNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM)

• Durasi: 2 sesi
• Materi:
  • Konsep sequential data dan bagaimana RNN bekerja.
  • Arsitektur RNN dan LSTM untuk menangani data sekuensial.
  • Melatih model RNN/LSTM pada dataset text atau time-series.
• Contoh Aplikasi: Prediksi harga saham menggunakan LSTM.

9. Transfer Learning dan Pre-trained Models

• Durasi: 1 sesi
• Materi:
  • Pengenalan konsep transfer learning.
  • Menggunakan pre-trained models (seperti ResNet, VGG) dengan PyTorch.
  • Fine-tuning model untuk tugas spesifik.
• Contoh Aplikasi: Transfer learning untuk klasifikasi gambar pada dataset kustom.

10. Evaluasi dan Deployment Model

• Durasi: 1 sesi
• Materi:
  • Model evaluation metrics: ROC curve, AUC.
  • Model deployment: Menggunakan Flask atau FastAPI untuk deploy model machine learning ke dalam aplikasi web.
  • Penyimpanan model dengan PyTorch dan Scikit-Learn (format .pt dan .pkl).
• Contoh Aplikasi: Membuat aplikasi web sederhana untuk klasifikasi gambar menggunakan model PyTorch.

11. Natural Language Processing (NLP) dengan PyTorch dan Scikit-Learn

• Durasi: 2 sesi
• Materi:
  • Pengantar NLP dan preprocessing teks.
  • Model Bag of Words, TF-IDF dengan Scikit-Learn.
  • Membuat Text Classification dengan model RNN dan LSTM menggunakan PyTorch.
• Contoh Aplikasi: Sentiment analysis dari teks ulasan film.

12. Reinforcement Learning dengan PyTorch (Opsional)

• Durasi: 1 sesi
• Materi:
  • Pengantar Reinforcement Learning (RL).
  • Algoritma Q-Learning dan Deep Q-Networks (DQN).
  • Implementasi RL agent menggunakan PyTorch.
• Contoh Aplikasi: Membangun RL agent untuk bermain game sederhana.

13. Proyek Akhir

• Durasi: 2 sesi
• Materi:
  • Memilih proyek akhir berdasarkan dataset yang diinginkan.
  • Menggunakan Scikit-Learn dan PyTorch dalam proyek yang komprehensif.
  • Evaluasi hasil dan penyempurnaan model.
• Contoh Proyek: Pengembangan model prediksi harga rumah, klasifikasi gambar, atau prediksi time series.

Silabus ini memberikan panduan menyeluruh dari dasar hingga lanjutan, dengan fokus pada penggunaan Scikit-Learn untuk machine learning tradisional dan PyTorch untuk deep learning. Setiap sesi diakhiri dengan contoh aplikasi yang relevan.