4 Rekomendasi Buku Belajar Machine Learning dengan Python

Machine Learning terus berkembang seiring dengan teknologi yang semakin canggih, khususnya teknologi digital. Machine Learning bahkan sudah menjadi bagian dari beberapa perusahaan komersial serta project penelitian. Menariknya, Machine Learning tidak terbatas untuk perusahaan yang besar saja, siapa pun bisa menggunakannya. Dengan memanfaatkan Machine Learning, ada banyak sekali pekerjaan yang bisa diselesaikan lebih mudah serta dalam waktu yang relatif singkat.

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh praktisi data. Selain karena bahasa ini mudah untuk dipahami dan dimengerti, Python juga bersifat fleksibel yang dapat digunakan untuk menyelesaikan banyak hal. Kombinasi antara Python dan Machine Learning menjadi hal yang harus kamu kuasai tanpa harus berpikir panjang karena skill tersebut menjadi salah satu skill yang sangat dibutuhkan.

Salah satu cara untuk belajar yang bisa kamu coba adalah dengan membaca buku. Berikut ini akan dijabarkan mengenai buku-buku yang berhubungan dengan Machine Learning Python. Yuk, simak artikelnya!

1. Introduction to Machine Learning with Python

Penulis: Andreas C. Müller, Sarah Guido

Penerbit : O'Reilly Media

Buku ini cocok digunakan oleh pemula karena membahas hal-hal basic yang ada dalam Machine Learning dengan menggunakan Python serta solusi dari Machine Learning mu. Buku yang ditulis oleh Andreas Müller dan Sarah Guido ini sedikit banyak akan membantumu untuk mempelajari langkah-langkah dalam pembuatan model Machine Learning dengan menggunakan library Scikit-Learn, karena buku ini lebih fokus untuk membahas tentang aspek praktis penggunaan algoritma Machine Learning dibandingkan perhitungan matematis di belakangnya.

Dari buku ini, kamu akan mempelajari beberapa hal berikut:

• Konsep dasar dan aplikasi Machine Learning

• Keuntungan dan kerugian dari algoritma Machine Learning yang banyak digunakan

• Cara merepresentasikan data yang diproses oleh Machine Learning, termasuk aspek data mana yang menjadi fokus

• Metode lanjutan untuk evaluasi model dan penyetelan parameter

• Konsep pipeline untuk model rantai dan enkapsulasi alur kerja mu

• Metode untuk bekerja dengan data teks, termasuk teknik pemrosesan khusus teks

• Saran untuk meningkatkan pembelajaran mesin dan keterampilan ilmu data mu

  
  

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Deep Learning

Penulis: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

Penerbit : MIT Press

Buku ini juga dibilang cukup friendly dengan pemula karena penjelasan yang ada dibuku ini ditulis dalam bahasa yang cukup mudah untuk dimengerti. Meskipun lebih banyak membahas tentang Deep Learning, tapi buku ini akan sangat cocok bagi kamu yang baru terjun ke dunia Machine Learning, mengingat Deep Learning juga merupakan bagian dari Machine Learning.

Buku ini ditulis oleh tiga orang yang sudah sangat ahli di bidang ini, dimana akan membahas tentang Deep Learning serta hal-hal yang terkait dengan Machine Learning. Buku ini juga menjelaskan konsep yang umum digunakan dalam Machine Learning dan Deep Learning seperti aljabar linear, probabilitas, teori informasi, komputasi numerik, algoritma optimasi, convolutional networks, metode Monte Carlo, dan masih banyak lagi.

3. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

Penulis: Aurélien Géron

Penerbit : O'Reilly Media

Jika dua buku sebelumnya cocok untuk beginner, maka untuk kamu yang sudah ada di tingkat advanced, kamu cocok untuk mempelajari buku yang satu ini. Dalam buku ini kamu akan banyak bekerja dengan menggunakan library Scikit-Learn dan juga Tensorflow sehingga kamu mendapatkan pemahaman akan konsep dan alat untuk membangun smart system. Selain itu, kamu juga akan mempelajari beberapa hal berikut:

• Jelajahi Machine Learning, khususnya Neural nets

• Menggunakan scikit-learn untuk melacak contoh proyek Machine Learning secara end-to-end

• Mengenal beberapa training model, termasuk Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, dan lainnya.

• Menggunakan library TensorFlow untuk membangun dan melatih Neural nets 

• Memahami arsitektur Neural nets, termasuk Convolutional Nets, Recurrent Nets, dan Deep Reinforcement Learning

• Menerapkan contoh coding tanpa memperoleh teori Machine Learning atau detail algoritma yang berlebihan

4. Machine Learning with Spark and Python: Essential Techniques for Predictive Analytics

Penulis: Michael Bowles

Penerbit : Wiley

Buku ini termasuk salah satu buku yang bisa kamu pelajari jika kamu tidak memiliki basic akan statistika/matematika sama sekali. Dalam buku ini, pemahaman akan algoritma akan dijelaskan dalam istilah yang sederhana dan tanpa matematika yang rumit. Selain itu, contoh coding juga sudah disediakan sehingga kamu hanya perlu memulainya. Kamu juga akan mempelajari mekanisme dibalik konstruksi, dan mempelajari cara memilih dan menerapkan algoritma yang paling baik untuk memecahkan masalah yang dihadapi, baik yang sederhana maupun yang kompleks

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Pembelajaran saat ini bisa dilakukan dari mana saja, bisa dari membaca buku, artikel yang ada di internet, hingga mengikuti kursus. Untuk pembelajaran yang membutuhkan kurikulum yang cukup jelas, kamu mungkin bisa mempertimbangkan untuk mengikuti kursus atau bootcamp.

Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning, kamu dapat berlangganan sebagai member premium DQLab, karena disana menyediakan pembelajaran yang berhubungan dengan Machine Learning. Selain mendapatkan ilmu tentang Machine Learning, kamu juga bisa mempelajari hal-hal lainnya, karena sekali berlangganan modul premium, maka kamu akan bisa mengakses semua modul premium yang disediakan oleh DQLab.

Modul-modul tersebut dibungkus dalam bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data seperti SQL, R, dan Python. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan nikmati modulnya!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri