Algoritma Klasifikasi untuk Pemula Solusi Python dan RapidMiner
Deny Jollyta; dkk
Telah di baca oleh 0 pemustaka, dengan total durasi baca 00:00:00
Deskripsi Buku
Buku tentang teknik informatika merupakan buku karya Deny Jollyta dkk Buku Algoritma Klasifikasi Untuk Pemula Solusi Python dan RapidMiner didukung dengan berbagai referensi dan menyertakan contoh kasus dengan data keseharian yang diulas dalam bahasa sederhana Ulasan tersebut merupakan solusi yang dikerjakan dengan alat bantu berupa bahasa pemrograman Python dan aplikasi RapidMiner karena lebih mudah dimengerti oleh pembaca terutama bagi pemula yang ingin mempelajari Algoritma Klasifikasi dan menerapkannya Kasus dibahas secara berurutan dan terarah pada pencapaian aturan klasifikasi sehingga pembaca lebih mudah mengerti Buku ini bertujuan memudahkan pembaca khususnya pembaca yang baru mengenal algoritma klasifkasi dan tertarik untuk mempelajarinya Algoritma Klasifikasi yang dibahas dalam buku ini adalah algoritma yang termasuk dalam Machine Learning Tidak seperti Artificial Intelligence yang dapat meniru kemampuan manusia dalam merespon suatu sistem Machine Learning justru mampu membuat algoritmanya sendiri untuk proses belajar dengan menerima dan menganalisis data inputan untuk kemudian dapat mengklasifikasi atau memprediksi nilai keluaran Algoritma Klasifikasi yang dimaksud adalah Decision Tree Random Forest Support Vector Machine dan K Nearest Neighbor Hasil dari proses algoritma tersebut adalah pengetahuan berupa aturan klasifikasi yang dapat dijadikan rujukan pengambilan kebijakan terkait kasus yang diselesaikan Buku tentang teknik informatika merupakan buku karya Deny Jollyta dkk. Buku Algoritma Klasifikasi Untuk Pemula Solusi Python dan RapidMiner didukung dengan berbagai referensi dan menyertakan contoh kasus dengan data keseharian yang diulas dalam bahasa sederhana. Ulasan tersebut merupakan solusi yang dikerjakan dengan alat bantu berupa bahasa pemrograman Python dan aplikasi RapidMiner ...karena lebih mudah dimengerti oleh pembaca terutama bagi pemula yang ingin mempelajari Algoritma Klasifikasi dan menerapkannya. Kasus dibahas secara berurutan dan terarah pada pencapaian aturan klasifikasi sehingga pembaca lebih mudah mengerti. Buku ini bertujuan memudahkan pembaca, khususnya pembaca yang baru mengenal algoritma klasifkasi dan tertarik untuk mempelajarinya. Algoritma Klasifikasi yang dibahas dalam buku ini adalah algoritma yang termasuk dalam Machine Learning. Tidak seperti Artificial Intelligence yang dapat meniru kemampuan manusia dalam merespon suatu sistem, Machine Learning justru mampu membuat algoritmanya sendiri untuk proses belajar dengan menerima dan menganalisis data inputan untuk kemudian dapat mengklasifikasi atau memprediksi nilai keluaran. Algoritma Klasifikasi yang dimaksud adalah Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor. Hasil dari proses algoritma tersebut adalah pengetahuan berupa aturan klasifikasi yang dapat dijadikan rujukan pengambilan kebijakan terkait kasus yang diselesaikan.
