Jalur Belajar Terstruktur
Dari nol hingga siap riset — 6 modul yang dirancang mengikuti kurikulum akademik ML.
Modul 01
Fundamental ML
Pelajari apa itu Machine Learning, bedanya dengan pemrograman tradisional, dan mengapa ML relevan saat ini.
5 bab45 menit
Modul 02
Tiga Jenis ML
Pahami perbedaan Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement Learning beserta contoh penerapannya.
5 bab50 menit
Modul 03
Konsep Dasar Supervised Learning
Klasifikasi vs Regresi, anatomi dataset, training/testing split, overfitting & underfitting.
6 bab55 menit
Modul 04
Ensiklopedia Algoritma
Jelajahi 8 algoritma ML utama: Linear Regression, Decision Tree, Random Forest, SVM, KNN, Gradient Boosting, Neural Network, K-Means.
8 bab120 menit
Modul 05
Evaluasi Model
Pelajari metrik evaluasi: akurasi, precision, recall, F1, RMSE, MAE, dan cross-validation.
5 bab50 menit
Modul 06
Studi Kasus Terapan
Studi kasus IoT pertanian presisi: monitoring tanah untuk budidaya kopi dengan Random Forest.
5 bab60 menit