create

Dalam kuliah ini, peserta akan mempelajari pengenalan pembelajaran mesin, termasuk definisi, relevansi, dan tujuannya. Topik mencakup konsep dasar seperti supervised dan unsupervised learning, algoritma utama seperti regresi dan gradient descent, hingga teknik evaluasi model menggunakan metrik seperti MSE dan R-squared. Selain itu, peserta akan mengenal alat seperti Python, Pandas, dan NumPy untuk implementasi praktis. Diskusi juga mencakup clustering menggunakan K-Means, pengolahan fitur,...