4,9/5 · 1.100 Ulasan
Les Machine Learning di Malang
Les Machine Learning Malang mendampingi mahasiswa dan karyawan menata proyek machine learning dari pertanyaan berlabel sampai portofolio yang selesai, lewat satu tutor satu peserta secara tatap muka atau online.
Jawaban singkat
Apa saja isi Les Machine Learning di Malang?
Les Machine Learning Malang mendampingi mahasiswa dan karyawan menata proyek machine learning dari pertanyaan berlabel sampai portofolio yang selesai, lewat satu tutor satu peserta secara tatap muka atau online.
- Durasi sesi
- 1 jam / 1.5 jam / 2 jam
- Jadwal
- Fleksibel, disesuaikan dengan jadwal peserta
- Jumlah sesi
- 4 sesi - 28 sesi/bulan
- Mode belajar
- Onsite (Tatap Muka) di Malang dan Online
- Profil peserta
- Mahasiswa dan karyawan di Malang yang ingin menuntaskan proyek machine learning pertamanya
Tutor
Pilih tutor Machine Learning Anda
Profil di bawah hanyalah sebagian; tim kami mencocokkan yang paling pas untuk Anda.
Abil A.
Teknik Informatika · UMM
Anjang W.
Teknik Informatika · STIKI Malang
Dillon I.
Teknik Komputer · UB
Helin N.
Manajemen Informatika · STMIK Ppkia Pradnya Paramita Malang
Mengukur Kecocokan Sebelum Mendaftar Les Machine Learning Malang
Kandidat yang Paling Terbantu
- Mahasiswa yang sudah paham istilah dasar tapi proyeknya belum pernah selesai
- Karyawan di Malang yang punya satu masalah nyata di kantor dan ingin mencoba datanya sendiri
- Peserta yang siap meluangkan waktu rutin tiap minggu, bukan sesekali saat ada waktu luang
- Peserta yang ingin tahu alasan di balik tebakan model, bukan sekumpulan kode yang dijalankan tanpa dipahami
- Peserta yang punya data sendiri dari kantor, kampus, atau organisasi dan ingin mencobanya jadi proyek
Hasil belajar
Cakupan Pendampingan Les Machine Learning Malang
Satu Proyek Portofolio yang Benar-Benar Selesai
Satu proyek dikerjakan tuntas dari pertanyaan sampai hasil akhir, bukan sekumpulan latihan yang terpisah-pisah dan tidak saling terhubung.
Catatan Eksperimen yang Bisa Dibuka Ulang
Tiap percobaan dicatat rapi, lengkap dengan perubahan yang dicoba dan hasilnya, sehingga bisa ditelusuri ulang kapan saja dibutuhkan.
Kriteria Perangkat Sebelum Sesi Pertama
Tutor mengirim catatan spesifikasi minimal perangkat yang dibutuhkan, supaya persiapannya jelas sebelum kelasnya dimulai.
Sesi Membaca Kesalahan Model Bersama Tutor
Setiap kali model meleset, waktu khusus dipakai untuk membaca baris yang salah dan menduga sebabnya bersama-sama.
Ringkasan yang Siap Dipresentasikan
Hasil akhir dirangkum jadi cerita singkat yang bisa dibawa ke dosen, atasan, atau komunitas teknologi di Malang Raya.
Penggantian Tutor Tanpa Mengubah Jadwal yang Sudah Terkunci
Kalau penggantian tutor diperlukan, jam dan hari yang sudah kamu pilih di awal tidak perlu diatur ulang dari nol.
Pengantar Ringkas Tiap Pendekatan yang Dipakai
Setiap pendekatan yang dicoba dijelaskan dulu cara kerjanya secara sederhana, sebelum benar-benar dipakai di proyek.
Bukti
4,9/5
rating dari 1.100 ulasan peserta
- tutor terverifikasi
- 1.700+
- siswa didampingi
- 4.500+
- fokus ke satu siswa
- 1-on-1
Perbandingan
Bandingkan cara belajar machine learning di Malang
| Aspek yang dibandingkan | Les Machine Learning Privat EdulobDi tempat pilihan Anda, Malang | Kursus Machine Learning Kelompok | Belajar Machine Learning Sendiri |
|---|---|---|---|
| Perhatian tutor saat belajar machine learning | Tercurah ke satu siswa | Terpecah ke satu kelas | Sendirian saja |
| Materi machine learning disesuaikan level siswa | Disusun dari hasil tes awal | Satu materi untuk satu kelas | Ditebak sendiri |
| Pemetaan kebutuhan machine learning di awal | Sesi pertama dipakai memetakan | Langsung masuk materi | Tidak ada |
| Jadwal menyesuaikan jam kerja Anda | Anda yang menentukan hari dan jamnya | Jadwal ditentukan kelas | Bebas, tetapi mudah tertunda |
| Latihan praktik machine learning terarah | Dipilih dari kelemahan Anda | Seragam | Berburu sendiri |
| Fokus ke bagian machine learning yang paling sulit | Sesi tidak pindah sebelum bagian itu tuntas | Mengekor tempo kelas | Sekuat disiplin sendiri |
Keunggulan
Pembeda les Machine Learning Edulob
Satu Proyek, Satu Target yang Jelas
Tiap sesi Les Machine Learning Malang dimulai dari satu pertanyaan berlabel yang disepakati dulu, supaya arah latihannya jelas sebelum satu baris kode pun ditulis atau satu kolom data pun disentuh.
Tinjauan Kode dan Catatan Progres Tiap Sesi
Hasil latihan dicatat dan ditinjau bersama tutor, sehingga kemajuan terasa dari satu sesi ke sesi berikutnya, bukan dari jumlah video yang sudah ditonton di luar kelas.
Studi Kasus Mengikuti Latar Belakangmu
Tutor menyesuaikan contoh data dengan bidang yang kamu kenal, dari urusan kantor sampai proyek komunitas, supaya setiap konsep terasa relevan dan mudah dibayangkan.
Jadwal Menyesuaikan Rutinitas Kuliah atau Kantor
Sesi Les Machine Learning Malang berlangsung tatap muka atau online, dengan jam yang kamu pilih sendiri lewat pendaftaran, bukan jam baku yang ditetapkan sepihak.
Kesalahan Model Dibahas Sampai Jelas Sebabnya
Begitu tebakan model meleset, tutor mengajak membaca baris yang salah bersama-sama, bukan berhenti di satu angka skor di ujung pelatihan dan menganggapnya selesai.
Suara alumni les machine learning
Yang paling membantu adalah code review dan strategi eksperimen. Aku tidak lagi terjebak coba coba. Proyek rekomendasi sederhana akhirnya rampung dan bisa kupresentasikan di kantor.
Awalnya cemas karena tidak berlatar IT. Tutor memecah materi menjadi langkah kecil. Dalam beberapa sesi aku sudah bisa membuat klasifikasi teks ulasan dan memahami cara memperbaiki hasilnya.
Peta materi
Dari Pertanyaan Berlabel sampai Model yang Diuji
Delapan bagian ini menjadi tulang punggung Les Machine Learning Malang, disusun sebagai urutan kerja yang dipakai tiap kali membangun model baru, dari pertanyaan sampai model yang sudah diuji.
Mengubah Tujuan Jadi Pertanyaan Berlabel
Langkah pertamaMerumuskan satu pertanyaan yang jawabannya sudah diketahui untuk setiap baris data yang ada, sebagai bahan latihan model. Pertanyaan ini menentukan seluruh langkah berikutnya.
Titik rawan
Tanpa jawaban yang sudah diketahui di tiap baris, model tidak punya apa pun untuk dicocokkan, dan latihannya berubah jadi coba-coba tanpa arah.
Cara kami mendampingi
Tutor membantu merumuskan pertanyaannya lebih dulu, lalu memeriksa apakah jawaban yang dibutuhkan memang sudah tersedia di datanya, bukan diasumsikan ada.
Fitur sebagai Keputusan Peserta
Keputusan manusiaMemilih informasi mana dari data mentah yang benar-benar dipakai sebagai bahan pertimbangan model. Informasi yang dipilih bisa berupa angka, kategori, atau waktu.
Titik rawan
Menambah makin banyak kolom data tanpa alasan sering membuat hasilnya malah memburuk.
Cara kami mendampingi
Tutor mengajak memilah informasi yang berhubungan dengan pertanyaannya, baru menuliskannya jadi kolom data yang siap dipakai, satu per satu.
Menjaga Data Latih Tetap Bersih
Sebelum berlatihMemeriksa baris yang kosong, ganda, atau tercatat keliru sebelum data dipakai berlatih. Pemeriksaan ini dilakukan sekali di awal, bukan diulang tiap kali model dilatih.
Titik rawan
Data yang berantakan membuat model belajar pola yang sebenarnya tidak ada, dan hasilnya terlihat buruk padahal yang salah bukan pendekatan modelnya.
Cara kami mendampingi
Bagian ini ditandai sebagai pekerjaan tersendiri yang dikerjakan sebelum pelatihan model dimulai, dengan catatan terpisah dari catatan fitur.
Model Pembanding Paling Sederhana Dulu
PembandingMembangun satu pendekatan paling sederhana yang bisa dibuat sebelum mencoba sesuatu yang lebih rumit. Pendekatan ini bisa berupa aturan paling umum yang terlihat di datanya.
Titik rawan
Melompat ke pendekatan yang rumit tanpa pembanding membuat peserta tak tahu apakah kerumitan itu memang berguna.
Cara kami mendampingi
Tutor meminta pendekatan paling sederhana dicatat skornya dulu, baru pendekatan berikutnya dibandingkan terhadap angka itu, bukan terhadap kesan seberapa rumit kelihatannya.
Membelah Data: yang Dilihat dan yang Disembunyikan
DiagnosisMemisahkan data menjadi bagian yang diperlihatkan ke model dan bagian yang disembunyikan sampai pelatihan selesai. Pembagian ini dilakukan sebelum model mulai dilatih, bukan sesudahnya.
Titik rawan
Menilai model hanya dari data yang sama dengan yang dipakai berlatih membuat hasilnya terlihat lebih baik daripada yang sebenarnya.
Cara kami mendampingi
Tutor meminta dua angka sekaligus dicatat, dan selisih antara keduanya yang dibaca sebagai diagnosis, bukan nilai tunggal di salah satu sisi.
Mengenali Model yang Menghafal
Tanda menghafalMembaca tanda bahwa model menyimpan jawaban tiap baris, padahal yang dibutuhkan adalah pola yang berlaku umum. Tanda ini paling jelas terlihat begitu kedua angka dibandingkan berdampingan.
Titik rawan
Skor yang nyaris sempurna di data latih tapi anjlok begitu diuji dengan baris baru adalah tanda paling jelas.
Cara kami mendampingi
Tutor membandingkan skor di kedua kelompok data setiap kali model selesai dilatih, diulang sepanjang proyek berjalan, bukan sekali saja di penghujung proyek.
Membaca Kesalahan dan Menduga Sebabnya
Kemampuan menjelaskanMenunjukkan baris mana yang tebakannya salah, lalu menduga sebabnya dari label atau fiturnya. Baris yang salah biasanya membentuk pola yang bisa dikenali.
Titik rawan
Berhenti di satu angka skor membuat peserta tidak tahu bagian mana yang sebenarnya perlu diperbaiki.
Cara kami mendampingi
Tutor dan peserta membaca baris yang salah bersama, mencari pola yang sama di antara kesalahan-kesalahan itu, lalu menuliskannya di catatan eksperimen.
Pola yang Diwarisi dari Data Pelanggan Lama
Diperiksa sebelum dipakaiMemeriksa apakah riwayat yang dipakai melatih model mewakili semua kelompok yang nantinya akan dilayani model. Pemeriksaan ini diulang setiap kali data latihnya diperbarui.
Titik rawan
Kelompok yang jarang tercatat di riwayat ikut jarang dikenali model, dan ini tidak kelihatan dari satu angka skor keseluruhan saja.
Cara kami mendampingi
Tutor mengajak memeriksa sebaran label di tiap kelompok yang relevan sebelum model dipakai menentukan apa pun, bukan sesudah hasilnya dipakai.
Cara kerja
Jalan dari Nol Proyek ke Portofolio yang Bisa Dipresentasikan
Peta ini menunjukkan tahapan yang biasanya dilalui peserta Les Machine Learning Malang, dari belum punya proyek yang selesai sampai punya satu cerita data yang bisa dipresentasikan dengan percaya diri.
- Minggu pertama
Menentukan Satu Pertanyaan Berlabel
Topik proyek dipersempit jadi satu pertanyaan yang jawabannya sudah diketahui untuk tiap baris data latihan.
- Sesi awal
Menyusun Fitur dari Data Mentah
Kolom data mentah diubah jadi informasi yang benar-benar berhubungan dengan pertanyaan yang sudah ditentukan.
- Baseline
Membangun Model Pembanding yang Sederhana
Pendekatan paling sederhana dicoba lebih dulu dan skornya dicatat sebagai pembanding.
- Diagnosis
Membelah Data dan Membaca Selisihnya
Data dipisah menjadi bagian yang dilatih dan bagian yang disembunyikan, lalu selisih skor di antara keduanya dibaca sebagai diagnosis.
- Presentasi
Menyusun Cerita Portofolio dari Kesalahan Model
Baris yang salah ditebak dirangkum jadi cerita tentang apa yang berhasil dan apa yang masih bisa diperbaiki di Malang maupun di luar kelas, siap dipresentasikan.
- Opsional
Membagikan Catatan ke Komunitas atau Rekan Kerja
Ringkasan proyek dibagikan dulu ke rekan sekampus atau sekantor untuk mendapat masukan, sebelum dipresentasikan secara resmi.
Keunggulan
Tutor datang ke tempat Anda di Malang
Materi machine learning dipangkas ke yang paling relevan dengan target Anda, tanpa basa-basi.
Kenapa Portofolio Machine Learning Sering Berhenti di Separuh Jalan?
Banyak peserta Les Machine Learning Malang datang sudah menonton puluhan video dan paham istilah dasarnya, tetapi proyek pertamanya belum pernah benar-benar selesai. Pekerjaannya memang berbeda dari menulis program biasa: instruksi yang mendetail untuk tiap kemungkinan diganti dengan contoh yang sudah diberi jawaban benar, lalu pola di antara contoh itu dicari sendiri oleh modelnya. Ekosistem teknologinya ikut tumbuh, komunitas data makin aktif, dan repositori kode contoh menumpuk di mana-mana. Tanpa pendampingan yang menata urutannya, konsep yang sudah dipahami terasa terpisah-pisah dan proyeknya berhenti di tahap mencoba-coba. Kegagalan yang paling sering muncul berasal dari model yang kelihatan bagus di atas kertas karena ia menghafal contoh yang sudah dilihat, padahal pola yang berguna harus tetap bekerja pada data yang belum pernah dilihat. Les Machine Learning Malang menata urutan itu dari langkah pertama: satu pertanyaan berlabel, satu kumpulan fitur yang dipilih sadar, dan satu cara memeriksa apakah modelnya benar-benar belajar. Kebiasaan belajar yang konsisten, dipadukan dengan tahapan yang jelas, membuat proyek lebih mungkin benar-benar tuntas sampai akhir.
Fitur Adalah Keputusan, Bukan Keluaran Otomatis
Istilah fitur di sini berarti informasi apa saja yang dimasukkan sebagai bahan pertimbangan model, dan memilihnya adalah keputusan peserta sendiri, bukan sesuatu yang dihasilkan otomatis oleh programnya. Dari studi kasus menilai ulasan pelanggan, fitur bisa berupa panjang kalimat, kata yang berulang, atau waktu ulasan ditulis. Menambahkan makin banyak kolom data tanpa alasan sering membuat hasilnya malah memburuk, sebab model ikut bingung dengan informasi yang tidak berhubungan dengan pertanyaannya. Sebagian besar perbaikan nyata di Les Machine Learning Malang datang dari menukar fitur yang dipakai, bukan dari mengganti pendekatan model ke sesuatu yang lebih rumit. Begitu pula pada kasus menduga permintaan harian, fitur yang berguna sering berupa hari dalam seminggu atau musim libur, di samping angka penjualan hari-hari sebelumnya. Tutor mengajak peserta memilah dulu informasi mana yang benar-benar berhubungan dengan pertanyaan yang ingin dijawab, baru menuliskannya jadi kolom data yang siap dipakai berlatih.
Keunggulan
Bentuk Pendampingan yang Dipakai Tiap Minggu
Catatan Progres Terbuka
Ringkasan tiap sesi bisa dibaca ulang kapan saja, jadi peserta tahu persis sudah sejauh mana proyeknya berjalan.
Tanya Jawab Singkat di Luar Jadwal Sesi
Pertanyaan kecil yang muncul di antara sesi bisa disampaikan tanpa menunggu pertemuan berikutnya.
Kurikulum yang Diadaptasi dari Latar Belakang Peserta
Materi dan target proyek disesuaikan dari asesmen awal, supaya penerapannya terasa relevan sejak sesi pertama.
Fokus Penuh ke Progres Satu Peserta
Perhatian yang tidak terbagi membuat kesalahan kecil cepat ketahuan dan cepat diperbaiki.
Keunggulan
Yang Dibantu Tutor Saat Model Pertamamu Meleset
Membaca Baris yang Salah Ditebak
Tutor dan peserta memeriksa bersama baris data mana yang tebakannya salah; satu angka skor dibaca sebagai pembanding, bukan sebagai penentu tunggal.
Menduga Sebab di Balik Kesalahan
Dari baris yang salah, dicari pola yang sama: apakah labelnya memang sulit, atau fiturnya belum cukup menjelaskan.
Menyarankan Fitur atau Label yang Perlu Diperbaiki
Perbaikan diarahkan ke bagian yang paling mungkin jadi penyebab, bukan mencoba seluruh kemungkinan sekaligus.
Mencatat Perbandingan di Catatan Eksperimen
Tiap percobaan dicatat, sehingga peserta tahu perubahan mana yang benar-benar membantu dan mana yang tidak.
Mengenali Saat Model Menghafal, Bukan Belajar
Model yang menghafal terlihat meyakinkan di atas kertas: skornya hampir sempurna pada data yang sama dengan yang dipakai berlatih. Masalahnya muncul begitu ia bertemu baris baru yang belum pernah dilihat, dan tebakannya jatuh jauh lebih sering salah. Itu tanda modelnya menyimpan jawaban tiap baris, bukan menangkap pola yang bisa dipakai di luar data latihnya. Cara memeriksanya di Les Machine Learning Malang adalah membagi data sejak awal menjadi dua kelompok: yang diperlihatkan ke model, dan yang disembunyikan sampai pelatihan selesai. Selisih antara nilai di kedua kelompok itulah yang dibaca, bukan nilai tunggal di salah satu sisi saja. Selisih kecil berarti modelnya memang belajar pola; selisih besar berarti ia cuma menghafal, dan bagian mana yang perlu diperbaiki bisa ditelusuri dari situ. Satu cara sederhana mengujinya: coba tunjukkan baris yang sama persis dengan data latih, lalu baris yang sedikit berbeda. Model yang menghafal hanya kuat di baris pertama.
Cara kerja
Dua Cara Memberi Tujuan ke Model
Belajar dengan Jawaban yang Sudah Diberi Tahu
Tiap baris data punya jawaban benar sejak awal, misalnya ulasan pelanggan di Malang yang sudah ditandai puas atau kecewa, dan model belajar mencocokkan pola ke jawaban itu.
Mengelompokkan Tanpa Jawaban Lebih Dulu
Baris data dikelompokkan berdasarkan kemiripannya sendiri, tanpa jawaban benar yang ditentukan di awal, dan peserta yang menafsirkan arti tiap kelompok yang muncul.
Peta materi
Dua Kesalahan Paling Umum Pemula
Menilai Model dari Satu Angka Saja
Skor tunggal tanpa pembanding membuat sulit menilai apakah hasilnya memang bagus atau kebetulan saja.
Melatih dan Menguji dengan Data yang Sama
Tanpa data yang disembunyikan, model yang menghafal dan model yang benar-benar belajar terlihat sama bagusnya di permukaan, bahkan saat ditinjau tutor di Malang.
Pola dari Data Pelanggan Lama Bisa Berat Sebelah
Model belajar dari riwayat yang sudah terjadi, bukan dari aturan yang ditulis ulang dari nol, dan itu berarti kebiasaan lama ikut terbawa. Kalau catatan lama kebetulan jarang memuat satu kelompok pelanggan, misalnya pembeli dari kalangan tertentu atau pengguna baru yang belum banyak terekam, model ikut jarang mengenali pola mereka, dan tebakan untuk kelompok itu jadi lebih sering salah tanpa terlihat dari satu angka skor keseluruhan. Di Les Machine Learning Malang, bagian ini diperlakukan sebagai langkah kerja, bukan catatan tambahan di akhir: sebelum model dipakai menentukan apa pun, sebaran label di tiap kelompok yang relevan diperiksa dulu, supaya kelompok yang jarang tercatat tidak diam-diam dirugikan oleh pola yang dipelajari model. Latihan ini tidak membutuhkan nama undang-undang atau istilah hukum tertentu; cukup kebiasaan memeriksa sebaran data sebelum dipakai, dan mengulang pemeriksaan itu setiap kali datanya diperbarui.
Peta materi
Tiga Hal yang Diperiksa Sebelum Model Dipakai Memutuskan
Sebaran Label di Tiap Kelompok
Memeriksa apakah satu kelompok tercatat jauh lebih sedikit daripada yang lain sebelum datanya dipakai berlatih, lalu mencatat selisihnya.
Baris yang Paling Sering Salah Ditebak
Mengelompokkan kesalahan model untuk melihat apakah kesalahannya menumpuk pada kelompok pelanggan di Malang tertentu, bukan tersebar rata.
Kelompok yang Jarang Muncul di Riwayat
Menandai kelompok yang catatannya sedikit, supaya tebakan model untuknya tidak langsung dipercaya begitu saja tanpa pemeriksaan tambahan.
Mahasiswa di Sekitar Kampus Lowokwaru Menyiapkan Portofolio Sebelum Sidang
Lowokwaru menjadi kecamatan tempat sebagian besar mahasiswa Les Machine Learning Malang tinggal, sebab beberapa kampus besar berdiri di sana. Jarak dari kos ke kampus yang dekat membuat sesi tatap muka mudah diselipkan di antara jadwal kuliah. Peserta yang sedang menyiapkan tugas akhir biasanya mengarahkan proyek latihannya langsung ke data yang dipakai untuk tugas akhir itu, sehingga portofolio yang disusun selama kelas bisa langsung ditunjukkan saat sidang. Beberapa peserta bahkan mengangkat data organisasi kampus atau komunitas mahasiswa sebagai bahan proyek, selama datanya memang bisa diakses secara sah.
Peta materi
Dua Mode Belajar yang Dipakai di Kedungkandang dan Blimbing
Tatap Muka Sesudah Jam Kantor
Tutor datang ke rumah atau kos di sekitar Kedungkandang dan Blimbing pada jam yang disepakati peserta.
Panggilan Video Lewat Jaringan Sendiri
Peserta yang jadwal kerjanya padat memilih sesi online dari meja kerja atau rumah, tanpa harus berpindah tempat.
Peta materi
Tiga Kebiasaan Kerja yang Disiapkan Sendiri
Perangkat Komputer Milik Sendiri
Edulob tidak menyediakan laptop maupun perangkat komputer. Peserta memakai miliknya sendiri sesuai catatan spesifikasi yang dikirim tutor lebih dulu.
Folder Kerja yang Rapi
Data, catatan eksperimen, dan hasil tiap sesi disimpan dalam satu folder yang mudah dibuka ulang kapan saja.
Waktu Rutin Tiap Minggu
Latihan ini lebih terasa hasilnya kalau dikerjakan rutin sedikit demi sedikit, bukan dikumpulkan dalam satu sesi panjang.
Peta materi
Tiga Tanda Proyek Siap Dipresentasikan
Selisih Skor Latih dan Skor Uji Sudah Dibaca
Peserta bisa menyebutkan kedua angka itu dan menjelaskan kenapa selisihnya masuk akal untuk datanya.
Minimal Satu Kesalahan Sudah Ditelusuri Sebabnya
Ada contoh baris yang salah ditebak, lengkap dengan dugaan sebab dan apa yang sudah dicoba untuk memperbaikinya.
Catatan Eksperimen Bisa Diceritakan Urut
Peserta bisa menjelaskan ulang kenapa satu percobaan dipilih dibanding percobaan lain, dari pembanding paling sederhana sampai yang terakhir.
Menjelaskan Hasil ke Orang yang Tidak Membaca Kode
Dosen pembimbing, atasan, atau rekan satu tim di Malang jarang tertarik membaca baris kode; yang mereka butuhkan adalah jawaban atas pertanyaan awal dan alasan kenapa jawabannya bisa dipercaya. Bagian penutup tiap proyek adalah menyusun ringkasan itu: apa pertanyaannya, pendekatan mana yang dicoba, seberapa jauh selisih antara data latih dan data uji, serta satu atau dua contoh kesalahan yang paling banyak mengajarkan sesuatu. Grafik sederhana atau tabel kecil biasanya cukup, dan istilah teknis diterjemahkan ke kalimat yang bisa dipahami tanpa latar belakang data. Kebiasaan ini membuat portofolio terasa seperti cerita yang selesai, bukan kumpulan angka yang hanya dimengerti orang yang menulisnya.
Cara kerja
Cara Mendaftar Les Machine Learning Malang
Sampaikan Tujuan Portofolio dan Latar Belakangmu
Ceritakan masalah yang ingin dipelajari dan sejauh mana pengalamanmu mengolah data sebelumnya.
Kunci Jadwal dan Mode Belajar
Pilih durasi sesi, jumlah pertemuan per bulan, dan mode tatap muka di Malang atau online lewat formulir pendaftaran.
Tutor Dicocokkan dari Jadwal yang Sudah Terkunci
Edulob menelusuri tutor yang kosong tepat di jam yang sudah kamu pilih; prosesnya biasanya memakan waktu antara 5 jam dan 3 hari kerja.
Sesi Pertama Menentukan Pertanyaan Berlabel
Sesi pembuka dipakai menyepakati satu pertanyaan yang ingin dijawab proyek, sebelum satu baris kode pun ditulis.
Portofolio Disusun Bertahap Sampai Siap Dipresentasikan
Tiap sesi menambah satu bagian catatan eksperimen sampai lengkap jadi satu cerita yang bisa dipresentasikan ke dosen atau atasan.
Tanya jawab
Semua keraguan soal les machine learning, dijawab satu-satu
Bagaimana Les Machine Learning Malang menyusun urutan belajarnya?
Apakah Les Machine Learning Malang cocok untuk peserta tanpa latar belakang pemrograman?
Apa bedanya kelas ini dengan menonton video machine learning gratis di internet?
Bagaimana memilih studi kasus untuk portofolio?
Apakah model yang dibangun di Les Machine Learning Malang pasti akurat?
Kalau peserta memerlukan tutor dengan latar data tertentu, bagaimana prosesnya?
Apakah laptop atau perangkat komputer disediakan Edulob?
Apakah jadwal Les Machine Learning Malang bisa menyesuaikan jam kerja kantor?
Apa yang terjadi kalau tutor perlu diganti di tengah program?
Apakah peserta perlu menguasai statistika dulu sebelum mendaftar?
Bagaimana kalau data yang diinginkan peserta ternyata belum tersedia?
Berapa lama biasanya sampai proyek pertama selesai?
Apakah ada ujian atau tes di akhir program?
Kontak
Ceritakan kebutuhanmu, sisanya urusan kami
Cukup ceritakan kebutuhanmu, kami rancang jalur belajar machine learning yang tepat sasaran.