Nama Buku
:
Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics Algorithms, Worked Examples, and Case Studies
Penulis
:
John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D’Arcy
Halaman
:
631
Ebook 740 Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics Algorithms, Worked Examples, and Case Studies John D. Kelleher, Brian Mac Namee, Aoife D’Arcy
Buku Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics: Algorithms, Worked Examples, and Case Studies karya John D. Kelleher, Brian Mac Namee, dan Aoife D’Arcy merupakan salah satu referensi komprehensif dalam bidang machine learning yang berfokus pada analitik data prediktif. John D. Kelleher dikenal sebagai akademisi dan penulis di bidang artificial intelligence dan data science, Brian Mac Namee merupakan pakar ilmu komputer dan pembelajaran mesin, sementara Aoife D’Arcy memiliki pengalaman dalam industri analitik data dan penerapan solusi berbasis data. Buku ini membahas konsep dasar hingga penerapan machine learning untuk membangun model prediksi dari data, dengan pendekatan yang memadukan teori, algoritma, contoh terstruktur, dan studi kasus nyata. Materinya mencakup proses dari data menjadi keputusan, eksplorasi data, pendekatan information-based learning, similarity-based learning, probability-based learning, error-based learning, serta teknik evaluasi model prediksi yang dijelaskan melalui contoh matematis dan konteks bisnis yang aplikatif.
Buku ini banyak digunakan dalam berbagai program studi seperti Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Data Science, Statistika, Matematika, Sistem Informasi, Artificial Intelligence, Bioinformatika, Teknik Industri, dan Teknik Elektro. Dalam lingkungan akademik, buku ini menjadi referensi penting untuk mata kuliah seperti Machine Learning, Predictive Analytics, Data Mining, Artificial Intelligence, Data Analytics, serta Computational Intelligence. Penyajian materi yang sistematis dengan worked examples membantu mahasiswa memahami bagaimana algoritma pembelajaran mesin bekerja, bagaimana model dibangun dan dievaluasi, serta bagaimana proses analitik data mendukung pengambilan keputusan yang lebih akurat.
Dalam dunia riset dan pekerjaan profesional, buku ini sangat berguna sebagai landasan untuk mengembangkan kemampuan analisis data dan pemodelan prediktif berbasis kecerdasan buatan. Pengetahuan mengenai algoritma machine learning membantu peneliti dalam melakukan klasifikasi, prediksi, segmentasi, deteksi pola, serta pengolahan data berskala besar di berbagai bidang seperti bisnis, kesehatan, keuangan, dan teknologi. Selain itu, keterampilan yang diperoleh dari buku ini relevan bagi profesi seperti data scientist, machine learning engineer, business analyst, AI researcher, data analyst, dan pengembang sistem cerdas. Dengan pendekatan yang menghubungkan teori, algoritma, dan studi kasus, buku ini mendukung pembaca untuk tidak hanya memahami konsep akademik, tetapi juga mampu menerapkan solusi analitik dan inovasi berbasis data dalam riset maupun dunia kerja modern.
Program Mahasiswa Sabi
Kerjain Tugas Lebih Mudah Sambil Sharing dan Belajar Bareng
Mahasiswa Sabi
©Repository Muhammad Surya Putra Fadillah
