Belajar Data Science Pengenalan Azure Machine Learning Studio
Download Belajar Data Science Pengenalan Azure Machine Learning Studio PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Belajar Data Science Pengenalan Azure Machine Learning Studio book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages.
Belajar Data Science: Pengenalan Azure Machine Learning Studio
**Cara Pembelian** Bagi yang tidak punya kartu kredit, maka pembelian dapat dilakukan dengan potong pulsa jika transaksi dilakukan pada device Android. Buku ini ditujukan bagi pembaca yang telah mengetahui konsep atau teori dari teknik, metode dan algoritma di bidang statistik dan machine learning, dan bagi pembaca yang ingin mencari tool yang dapat memudahkan menggunakan dan menerapkan konsep dan teori tersebut. Microsoft Azure ML Studio adalah tool berupa layanan komputasi awan yang berfungsi untuk membantu mengolah dan mengalisis data dengan berbagai metode konversi dan transformasi data, berbagai fungsi statistik serta bermacam-macam algoritma machine learning. Layanan seperti ini cocok digunakan bagi siapa saja yang bergelut di bidang data science namun tidak memiliki komputer dengan kinerja yang bagus. Atau kendala sumber daya listrik tidak selalu ada setiap waktu sehingga dapat mengganggu atau menghentikan pemrosesan data yang sedang berjalan. Maka dengan adanya layanan seperti Microsoft Azure ML Studio ini akan sangat membantu bagi siapa saja yang memiliki kendala serupa. Buku ini dibuat sebagai rangkuman dan catatan dari hal-hal yang penulis kerjakan dalam melakukan analisis dan pemrosesan data dengan Microsoft Azure ML Studio. Setiap pembahasan yang ditulis akan diberikan penjelesan sederhana tentang langkah-langkah yang dilakukan. Sehingga pembaca dapat mencoba langsung menyelesaikan masalah-masalah umum yang bidang statistik dan machine learning. **Isi Buku** 1 Pendahuluan - Komputasi Awan - Jenis-Jenis Layanan Komputasi Awan Infrastructure as a Service (IaaS) Platform as a Service Software as a Service - Microsoft Azure Program Gratis Mencoba Microsoft Azure Registrasi Portal Virtual Machine - Microsoft Azure Machine Learning Studio 2 Pengantar Azure ML Studio - Antarmuka Utama Projects Experiments Web services Notebooks Datasets Trained models Settings - Mengelola Dataset Menambah Dataset Melihat Dataset Menghapus Dataset - Mengelola Experiment Membuat Experiment Menjalankan Experiment Menyimpan Experiment Menghapus Experiment - Mengelola Modul Port Input & Output Bantuan & Dokumentasi Memberi Deskripsi Memberi Parameter Menghapus Modul 3 Data - Input Data Enter Data Manually Import Data - Missing Value Summarize Data Clean Missing Value - Duplicate Row Memilih & Mengabung Data Select Column in Dataset Add Columns Add Rows - Normalisasi Data Normalize Data - Sampling & Membagi Data Split Data Partition and Sample - Konversi Data 4 Fungsi Statistik - Operasi Matematika - Statistik Dasar - Korelasi Antar Variable - Distribusi Probabilitas - Hipotesis dengan t-Test 5 Machine Learning - Klasifikasi Klasifikasi Dua Class - Split Data Klasifikasi Dua Class - Cross Validation Klasifikasi Multi Class - Regresi Regresi - Split Data Regresi - Cross Validation - Clustering Sumber Data Clustering Hasil 6 Web Service Untuk Prediksi - Web Service - Setup Web Service Penentuan Experiment Membuat Web Service - Akses Web Service Akses dari Website Azure ML Akses dari Aplikasi Client 7 Topik Lanjutan - Modul dengan Bahasa Pemrograman R Versi R Input & Ouput Dataset Output R Device R Package Contoh Kasus - Klasifikasi Data Text dari Twitter Import Data Execute R Script Edit Metadata Feature Hashing Split Data Filter Based Feature Selection Train Model & Two-Class Support Vector Machine Score Model & Evaluate Model - Aplikasi Client Untuk Akses Azure ML Web Service Aplikasi Web Aplikasi Desktop Aplikasi Mobile Source Code 8 Penutup **Source Code & Free Ebook** Terima kasih bagi Anda mau membeli ebook ini. Ebook ini juga tersedia gratis jika Anda belum ingin membeli buku ini sekarang. Ebook gratis dapat diakses di link berikut: https://www.researchgate.net/publication/330184412_Seri_Belajar_Data_Science_Pengenalan_Azure_Machine_Learning_Studio Sedangkan source code contoh kasus paa ebook ini dapat diakses pada link berikut: https://github.com/rezafaisal/AzureMLStudioCodeSamples
Belajar Data Science: Klasifikasi dengan Bahasa Pemrograman R
**Cara Pembelian** Bagi yang tidak punya kartu kredit, maka pembelian dapat dilakukan dengan potong pulsa jika transaksi dilakukan pada device Android. **Isi Buku** Metode atau teknik matematika, statistik atau machine learning yang dibahas pada buku ini adalah telah umum digunakan. Sehingga buku ini tidak akan membahas tentang konsep metode dan teknik tersebut. Buku hanya fokus membahas implementasi setiap metode dan teknik pada lingkungan R. Topik machine learning yang dibahas pada buku ini hanya fokus kepada supervised learning pada umumnya dan klasifikasi pada khususnya. Setiap teknik klasifikasi yang dibahas disertai contoh masalah dan penyelesaian langkah demi langkah sehingga dapat diikuti oleh pembaca dengan mudah. Selain membahas teknik-teknik supervised learning - klasifikasi, buku ini juga membahas teknik yang digunakan untuk mengukur kinerja teknik klasifikasi yang digunakan. Sehingga pembaca dapat memiliki pengetahuan yang lengkap untuk menyelesaikan masalah klasifikasi pada lingkungan R. Daftar isi dari buku ini adalah sebagai berikut: 1. Pendahuluan. Bagaimana manusia belajar mengenali? Kenapa komputer perlu mempunyai kemampuan belajar seperti manusia? Machine learning. Machine learning & data mining. 2. Pengantar Pemrograman R. Installasi. Tool Pemrograman. 3. Fungsi-Fungsi dasar R. Package. Working directory. Dataset. Menulis data ke file. Membaca file text. Membaca file Excel. Akses database. Menampilkan data. Memfilter data. Menggabung data. Eksplorasi data. Visualisasi data. Help. 4. Pengantar Klasifikasi. Definisi. Data. Langkah-langkah pengembangan. 5. Pengenalan & Pembagian Data. Pengenalan data. Pembagian data. 6. Rancangan Aplikasi Klasifikasi. Apakah langkah selanjutnya? Rancangan aplikasi. 7. K-Nearest Neighbors (KNN). Cara kerja. Persiapan. Sintaks. Implementasi. Catatan. 8. Naïve Bayes. Cara kerja. Persiapan. Sintaks. Implementasi. Catatan. 9. Support Vector Machine. Cara kerja. Persiapan. Sintaks. Implementasi. Catatan. 10. Decision Tree. Cara kerja. Persiapan. Sintaks. Implementasi. Catatan. 11. Klasifikasi Kelas Tidak Seimbang Definisi & Efek Kelas Tidak Seimbang Solusi Masalah Dataset Class Tidak Seimbang Solusi Pendekatan Data (Undersampling, Oversampling, Gabungan Undersampling & Oversampling) Solusi Pendekatan Algoritma (Bagging, Boosting & Stacking) Penutup **Source Code & Free Ebook** Terima kasih bagi Anda mau membeli ebook ini. Ebook ini juga tersedia gratis jika Anda belum ingin membeli buku ini sekarang. Ebook gratis dapat di akses di link berikut: https://www.researchgate.net/publication/312160783_Seri_Data_Science_Klasifikasi_dengan_Bahasa_Pemrograman_R.
Azure Data Scientist Associate Certification Guide
Author: Andreas Botsikas
language: en
Publisher: Packt Publishing Ltd
Release Date: 2021-12-03
Develop the skills you need to run machine learning workloads in Azure and pass the DP-100 exam with ease Key FeaturesCreate end-to-end machine learning training pipelines, with or without codeTrack experiment progress using the cloud-based MLflow-compatible process of Azure ML servicesOperationalize your machine learning models by creating batch and real-time endpointsBook Description The Azure Data Scientist Associate Certification Guide helps you acquire practical knowledge for machine learning experimentation on Azure. It covers everything you need to pass the DP-100 exam and become a certified Azure Data Scientist Associate. Starting with an introduction to data science, you'll learn the terminology that will be used throughout the book and then move on to the Azure Machine Learning (Azure ML) workspace. You'll discover the studio interface and manage various components, such as data stores and compute clusters. Next, the book focuses on no-code and low-code experimentation, and shows you how to use the Automated ML wizard to locate and deploy optimal models for your dataset. You'll also learn how to run end-to-end data science experiments using the designer provided in Azure ML Studio. You'll then explore the Azure ML Software Development Kit (SDK) for Python and advance to creating experiments and publishing models using code. The book also guides you in optimizing your model's hyperparameters using Hyperdrive before demonstrating how to use responsible AI tools to interpret and debug your models. Once you have a trained model, you'll learn to operationalize it for batch or real-time inferences and monitor it in production. By the end of this Azure certification study guide, you'll have gained the knowledge and the practical skills required to pass the DP-100 exam. What you will learnCreate a working environment for data science workloads on AzureRun data experiments using Azure Machine Learning servicesCreate training and inference pipelines using the designer or codeDiscover the best model for your dataset using Automated MLUse hyperparameter tuning to optimize trained modelsDeploy, use, and monitor models in productionInterpret the predictions of a trained modelWho this book is for This book is for developers who want to infuse their applications with AI capabilities and data scientists looking to scale their machine learning experiments in the Azure cloud. Basic knowledge of Python is needed to follow the code samples used in the book. Some experience in training machine learning models in Python using common frameworks like scikit-learn will help you understand the content more easily.