Pelajari Matematika, Statistik, dan Probabilitas di balik Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, Kecerdasan Buatan!
Apa yang akan Anda pelajari
- Siswa akan belajar Pengantar Pembelajaran Mesin
- Siswa akan belajar apa yang disebut Pembelajaran dengan Pengawasan dan Tanpa Pengawasan
- Siswa akan belajar Regresi
- Siswa akan belajar Teori Keputusan Bayesian
- Siswa akan belajar Metode Parametrik
- Siswa akan mempelajari The Bayes ‘Estimator
- Siswa akan belajar Clustering
- Siswa akan mempelajari Algoritma Ekspektasi-Maksimalisasi dan banyak lagi!
Deskripsi
Apakah Anda ingin menjadi Ilmuwan Data? Apakah Anda bersedia belajar Pembelajaran Mesin? Ya, Anda berada di tempat yang tepat !!
Pembelajaran mesin adalah bidang ilmu komputer yang menggunakan teknik statistik untuk memberikan sistem komputer kemampuan untuk “belajar” (misalnya, semakin meningkatkan kinerja pada tugas tertentu) dengan data, tanpa diprogram secara eksplisit ~ oleh Wikipedia.
Pembelajaran mesin dapat dengan mudah mengonsumsi data dalam jumlah tak terbatas dengan analisis dan penilaian tepat waktu. Metode ini membantu meninjau dan menyesuaikan pesan Anda berdasarkan interaksi dan perilaku pelanggan baru-baru ini. Setelah model ditempa dari berbagai sumber data, ia memiliki kemampuan untuk menentukan variabel yang relevan. Ini mencegah integrasi yang rumit, sementara hanya berfokus pada umpan data yang tepat dan ringkas.
Algoritma pembelajaran mesin cenderung beroperasi pada level yang dipercepat. Faktanya, kecepatan pembelajaran mesin menghabiskan data memungkinkannya memanfaatkan tren yang berkembang dan menghasilkan data dan prediksi waktu nyata
1. Analisis Churn – sangat penting untuk mendeteksi pelanggan mana yang akan segera meninggalkan merek atau bisnis Anda. Anda tidak hanya harus mengenal mereka secara mendalam – tetapi Anda harus memiliki jawaban untuk pertanyaan seperti “Siapa mereka? Bagaimana mereka bersikap? Mengapa Mereka Meninggalkan dan Apa yang bisa saya lakukan untuk menjaga mereka bersama kami?”
2. Pelanggan memimpin dan konversi – Anda harus memahami potensi kehilangan atau keuntungan dari setiap dan semua pelanggan. Faktanya, arahkan kembali prioritas Anda dan distribusikan upaya dan sumber daya bisnis untuk mencegah kerugian dan menguatkan kembali keuntungan. Cara terbaik untuk melakukan ini adalah dengan mengulangi nilai pelanggan dalam korespondensi langsung atau melalui kampanye berbasis web dan email.
3. Pembelotan pelanggan – pastikan ada rencana penyimpanan yang dipersonalisasi untuk mengurangi atau menghindari migrasi pelanggan. Ini membantu meningkatkan waktu reaksi, bersama dengan mengantisipasi segala cacat atau daun yang tidak terkait.
Banyak rumah sakit menggunakan teknik analisis data ini untuk memprediksi tingkat penerimaan. Dokter juga dapat memprediksi berapa lama pasien dengan penyakit fatal dapat hidup.
Agen asuransi di seluruh dunia juga dapat melakukan hal berikut:
- Memprediksi jenis asuransi dan rencana pertanggungan yang akan dibeli oleh pelanggan baru.
- Memprediksi pembaruan kebijakan yang ada, perubahan cakupan dan bentuk asuransi (seperti kesehatan, jiwa, properti, banjir) yang kemungkinan besar akan dominan.
- Memprediksi volume klaim asuransi penipuan sambil membuat solusi baru berdasarkan kecerdasan aktual dan buatan.
Pembelajaran mesin proaktif dan dirancang khusus untuk industri “aksi dan reaksi”. Bahkan, sistem dapat dengan cepat bertindak berdasarkan hasil pembelajaran mesin – membuat pesan pemasaran Anda lebih efektif.
Jadi dalam kursus ini Pembelajaran Mesin, Ilmu Data dan Jaringan Saraf + AI kita akan menemukan topik:
- Pengantar
- Pembelajaran terawasi
- Teori Keputusan Bayesian
- Metode parametrik
- Metode Multivariat
- Pengurangan Dimensi
- Clustering
- Metode Nonparametrik
- Pohon Keputusan
- Tes McNemar
- Pengujian Hipotesis
- Bootstrap
- Belajar Perbedaan Temporal
- Pembelajaran Penguatan
- Generalisasi yang Ditumpuk
- Menggabungkan Banyak Pelajar
- d-Pemisahan
- Grafik Tidak Terarah: Markov Random Fields
- Model Markov Tersembunyi
- Regresi
- Mesin Kernel
- Pembelajaran Kernel Berganda
- Fungsi Dasar Normalisasi
- Perceptron
- dan banyak lagi!!
|| Ilmu data ||
Ilmu data adalah perpaduan multidisiplin dari inferensi data, pengembangan algoritma, dan teknologi untuk memecahkan masalah yang kompleks secara analitis.
Pada intinya adalah data. Kumpulan informasi mentah, streaming dan disimpan di gudang data perusahaan. Banyak yang bisa dipelajari dengan menambangnya. Kemampuan canggih yang bisa kita bangun dengannya. Ilmu data pada akhirnya tentang menggunakan data ini dengan cara-cara kreatif untuk menghasilkan nilai bisnis
Bagaimana para ilmuwan menggali wawasan? Dimulai dengan eksplorasi data. Ketika diberi pertanyaan yang menantang, ilmuwan data menjadi detektif. Mereka menyelidiki arahan dan mencoba memahami pola atau karakteristik dalam data. Ini membutuhkan dosis besar kreativitas analitis.
Kemudian sesuai kebutuhan, ilmuwan data dapat menerapkan teknik kuantitatif untuk mendapatkan tingkat yang lebih dalam – misalnya model inferensial, analisis segmentasi, peramalan deret waktu, eksperimen kontrol sintetis, dll. Maksudnya adalah untuk secara ilmiah menyatukan pandangan forensik tentang data apa benar-benar mengatakan.
Wawasan berbasis data ini penting untuk memberikan panduan strategis. Dalam hal ini, para ilmuwan data bertindak sebagai konsultan, memandu pemangku kepentingan bisnis tentang cara bertindak atas temuan.
Ciri kepribadian yang umum dari para ilmuwan data adalah mereka adalah pemikir yang mendalam dengan keingintahuan intelektual yang kuat . Ilmu data adalah tentang ingin tahu – mengajukan pertanyaan baru, membuat penemuan baru, dan mempelajari hal-hal baru. Tanya para ilmuwan data yang paling terobsesi dengan pekerjaan mereka apa yang mendorong mereka dalam pekerjaan mereka, dan mereka tidak akan mengatakan “uang”. Motivator sejati adalah dapat menggunakan kreativitas dan kecerdikan mereka untuk menyelesaikan masalah-masalah sulit dan terus-menerus memanjakan keingintahuan mereka.
Ilmu data terus berkembang sebagai salah satu jalur karier yang paling menjanjikan dan diminati bagi para profesional yang terampil. Saat ini, para profesional data yang sukses memahami bahwa mereka harus melampaui keterampilan tradisional dalam menganalisis sejumlah besar data, data mining, dan keterampilan pemrograman. Untuk mengungkap intelijen yang berguna bagi organisasi mereka, para ilmuwan data harus menguasai spektrum penuh siklus hidup sains data dan memiliki tingkat fleksibilitas dan pemahaman untuk memaksimalkan pengembalian pada setiap fase proses.
Lima tahap siklus hidup sains data: Capture , (akuisisi data, entri data, penerimaan sinyal, ekstraksi data); Pemeliharaan (pergudangan data, pembersihan data, pementasan data, pemrosesan data, arsitektur data); Proses (penambangan data, pengelompokan / klasifikasi, pemodelan data, peringkasan data); Analisis (eksplorasi / konfirmasi, analisis prediktif, regresi, penambangan teks, analisis kualitatif); Berkomunikasi (pelaporan data, visualisasi data, intelijen bisnis, pengambilan keputusan).
Ilmuwan data yang efektif dapat mengidentifikasi pertanyaan yang relevan, mengumpulkan data dari banyak sumber data yang berbeda, mengatur informasi, menerjemahkan hasil menjadi solusi, dan mengomunikasikan temuan mereka dengan cara yang secara positif mempengaruhi keputusan bisnis. Keterampilan ini diperlukan di hampir semua industri, menyebabkan ilmuwan data yang terampil semakin berharga bagi perusahaan.
|| Pembelajaran Mesin ||
Pembelajaran mesin adalah aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang menyediakan sistem kemampuan untuk secara otomatis belajar dan meningkatkan dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri.
Proses pembelajaran dimulai dengan pengamatan atau data, seperti contoh, pengalaman langsung, atau instruksi, untuk mencari pola dalam data dan membuat keputusan yang lebih baik di masa depan berdasarkan contoh yang kami berikan. Tujuan utamanya adalah untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis tanpa campur tangan atau bantuan manusia dan menyesuaikan tindakan yang sesuai.
Algoritma pembelajaran mesin sering dikategorikan sebagai diawasi atau tidak diawasi.
Karena teknologi komputasi baru, pembelajaran mesin saat ini tidak seperti pembelajaran mesin di masa lalu. Itu lahir dari pengenalan pola dan teori bahwa komputer dapat belajar tanpa diprogram untuk melakukan tugas tertentu; peneliti yang tertarik pada kecerdasan buatan ingin melihat apakah komputer dapat belajar dari data. Aspek iteratif pembelajaran mesin adalah penting karena ketika model terkena data baru, mereka mampu beradaptasi secara independen. Mereka belajar dari perhitungan sebelumnya untuk menghasilkan keputusan dan hasil yang andal dan berulang. Ini adalah ilmu yang bukan baru – tetapi yang telah mendapatkan momentum baru.
Berikut adalah beberapa contoh aplikasi pembelajaran mesin yang dipublikasikan secara luas yang mungkin Anda kenal:
- Mobil Google yang susah payah dan mandiri ini? Inti dari pembelajaran mesin.
- Penawaran rekomendasi online seperti yang dari Amazon dan Netflix? Aplikasi pembelajaran mesin untuk kehidupan sehari-hari.
- Mengetahui apa yang dikatakan pelanggan tentang Anda di Twitter? Pembelajaran mesin dikombinasikan dengan pembuatan aturan linguistik.
- Deteksi penipuan? Salah satu kegunaan yang lebih jelas dan penting di dunia kita saat ini.
Algoritma pembelajaran mesin menemukan pola alami dalam data yang menghasilkan wawasan dan membantu Anda membuat keputusan dan prediksi yang lebih baik. Mereka digunakan setiap hari untuk membuat keputusan penting dalam diagnosis medis, perdagangan saham, peramalan beban energi, dan banyak lagi. Misalnya, situs media mengandalkan pembelajaran mesin untuk menyaring jutaan opsi untuk memberikan Anda lagu atau film. Pengecer menggunakannya untuk mendapatkan wawasan tentang perilaku pembelian pelanggan mereka.
|| Analisis Data ||
Analisis data didefinisikan sebagai proses pembersihan, transformasi, dan pemodelan data untuk menemukan informasi yang berguna untuk pengambilan keputusan bisnis. Kapan pun kita mengambil keputusan dalam kehidupan kita sehari-hari adalah dengan memikirkan apa yang terjadi terakhir kali atau apa yang akan terjadi dengan memilih keputusan itu. Ini tidak lain adalah menganalisis masa lalu atau masa depan kita dan membuat keputusan berdasarkan itu. Untuk itu, kita mengumpulkan kenangan masa lalu kita atau impian masa depan kita. Jadi itu tidak lain adalah analisis data. Sekarang hal yang sama dilakukan analis untuk keperluan bisnis, disebut Analisis Data.
Alat analisis data memudahkan pengguna untuk memproses dan memanipulasi data, menganalisis hubungan dan korelasi antara set data, dan juga membantu mengidentifikasi pola dan tren interpretasi.
Ada beberapa jenis teknik analisis data yang ada berdasarkan bisnis dan teknologi. Jenis utama dari analisis data adalah:
- Analisis Teks
- Analisis statistik
- Analisis Diagnostik
- Analisis Prediktif
- Analisis Preskriptif
Untuk siapa kursus ini:
- Siapa pun yang ingin belajar Pembelajaran Mesin
- Siapa pun yang ingin menjadi Ilmuwan Data
- Siapa pun yang tertarik dengan Kecerdasan Buatan
- Siapa pun yang ingin memulai karir mereka di Ilmu Data
