README.md

IF6080 - Pembejalaran Mesin Probabilistik

Repositori ini berisi materi implementasi kode yang digunakan sebagai bahan ajar mata kuliah IF6080: Pembelajaran Mesin Probabilistik, Program Magister STEI ITB.

Materi

1. Matematika pada pembelajaran mesin dengan Python

   • Vektor dan matriks
   • Operasi aljabar linear
   • Fungsi dan distribusi probabilitas
   • Sampling acak

2. Implementasi dasar supervised learning

   • Pengolahan data tabular
   • Training dan regularisasi
   • Regresi linear
   • Klasifikasi: logistic regression

3. Implementasi generative classifier

   • Gaussian Discriminant Analysis (GDA)
   • Naive Bayes

4. Implementasi Bayesian Networks?

5. Deep Learning dengan Tensorflow / Keras

   • Pengantar Tensorflow: tensor, transform, autograd
   • Implementasi arsitektur model, fungsi objektif, dan gradient descent / backpropagation training
   • Implementasi model klasifikasi sederhana: logistic classifier, MLP
   • Use case #2: ?

6. Implementasi Deep Learning pada data tidak terstruktur

   • Convolutional Networks
   • Strategi membangun model Deep Learning dengan performa tinggi
   • Use case #3: penerapan convolutional networks pada klasifikasi objek
   • Use case #4: transfer learning

Kebutuhan Pendukung

• NumPy
• Tensorflow / Keras