Harapan dari MK Basis Data

P9 - Supervise Learning (Klasifikasi) dan Contoh Algoritma Yang Ada Didalamnya

Supervised learning adalah salah satu jenis pembelajaran mesin (machine learning) di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Dalam supervised learning, terdapat dua kategori utama: klasifikasi dan regresi. Fokus kita kali ini adalah pada klasifikasi. Supervised Learning (Klasifikasi) Klasifikasi adalah salah satu tugas utama dalam supervised learning, di mana model bertujuan untuk memetakan input ke dalam salah satu dari beberapa kategori atau kelas yang sudah ditentukan sebelumnya. Misalnya, dalam klasifikasi email, model dilatih untuk mengkategorikan email sebagai "spam" atau "not spam." Dalam klasifikasi gambar, model dilatih untuk mengenali objek dalam gambar seperti "kucing," "anjing," atau "mobil." Dalam konteks pembelajaran mesin, supervised learning (pembelajaran terawasi) adalah metode di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Artinya, setiap contoh data dalam set pelatihan memiliki in...

P3 - Pre-processing menggunakan Google Colab

Pre-processing merupakan hal penting sebelum melatih model. Pre-processing diperlukan untuk mengubah data mentah menjadi data bersih yang cocok untuk dianalisis. Pre-processing penting dilakukan karena berbagai alasan diantaranya untuk meningkatkan kualitas data, meningkatkan kinerja model dan meningkatkan efisiensi. Pada pembahasan kali ini akan menjelaskan data collection, data cleaning data transform dan data reduction . Data Collection Data collection adalah proses pengumpulan, pengukuran, dan analisis berbagai tipe informasi menggunakan teknik berstandar. Tujuan dari data collection adalah untuk mengumpulkan informasi dan data terpercaya sebanyak-banyaknya, yang kemudian dianalisis untuk membuat sebuah keputusan bisnis yang krusial. Ketika sudah berhasil dikumpulkan, data ini kemudian melalui sejumlah proses meliputi pembersihan dan pemrosesan data agar dapat digunakan oleh perusahaan. Dalam melakukan data collection harus diketahui dahulu beberapa poin yaitu seb...

Quiz Pertemuan 5 Data Mining

Anda juga dapat mendownload laporan Di sini . silahkan klik kata 'di sini'. Bagian 1. Pendahuluan Di era modern ini, tantangan dalam meningkatkan kualitas pendidikan menjadi semakin kompleks. Salah satu indikator keberhasilan pendidikan adalah tingkat kelulusan tepat waktu dan lama masa studi mahasiswa di perguruan tinggi. Oleh karena itu, pemahaman mendalam terhadap faktor-faktor yang memengaruhi lulusan tepat waktu sangat penting. Laporan ini bertujuan untuk melakukan analisis yang mendalam terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi lulusan tepat waktu dan lama masa studi di lingkungan akademik. Analisis dilakukan meliputi integrasi dan pembersihan data, serta mengidentifikasi tren atau pola yang mempengaruhi lulusan tepat waktu. Berikut permasalahan-permasalahan yang akan dibahas pada analisis lulusan tepat waktu. 1. Langkah-langkah apa saja dalam integrasi dan pembersihan data serta analisis pola lulusan tepat waktu? 2. ...

Tugas

Search This Blog