Jika berbicara tentang data science, maka ada 2 bahasa pemrograman yang sering dipakai dan dibicarakan, yaitu Python dan R. Dua-duanya sama-sama digunakan secara intensif dan secara umum memberikan output yang sama-sama baik.
Catatan penting : Jika pengunjung benar-benar awam tentang apa itu Python, silakan klik artikel saya ini. Jika Anda awam tentang R, silakan klik artikel ini.
Jika pengunjung belum memahami tentang LDA, ada baiknya membaca artikel saya yang membahas
Sebelumnya saya sudah membahas tentang PCA (Principal Component Analysis), di mana teknik ini mampu mereduksi dimensi yang dimiliki oleh sebuah dataset. Ada teknik lain dengan fungsi yang sama namun dengan pendekatan yang berbeda, yaitu LDA (Linear
Catatan penting : Jika Anda benar-benar awam tentang apa itu Python, silakan klik artikel saya ini. Jika Anda awam tentang R, silakan klik artikel ini.
Di artikel kali ini, kita akan belajar bagaimana PCA (Principal Component Analysis
Jika sebelumnya saya sudah jabarkan tentang metode SOM (Self-organizing maps) sebagai sebuah teknik untuk mereduksi dimensi, maka ada teknik lain yang memiliki fungsi sama yaitu PCA (Principle component analysis). Jika SOM masuk ke dalam wilayah deep
Perkembangan teknologi sangatlah cepat. Setiap tahun selalu muncul inovasi-inovasi baru. Sebagai contoh sederhana, mobile phones (juga disebut dengan HP – hand phone) yang dahulu tidak ada, saat ini kehadirannya mudah ditemukan. Sekarang, rasanya tidak nyaman jika kita pergi kemanapun
Banyak sekali pertanyaan yang ditujukan ke saya, apa kaitan antara data science dengan AI (artificial intelligence)?
Untuk menjawab pertanyaan tersebut, di video kali ini saya banyak membahas tentang data science, data scientist, apa saja tugasnya, skills apa saja yang diperlukan,
Seperti yang kita ketahui sebelumnya, deep learning bisa dibagi ke dalam 2 jenis, yaitu supervised dan unsuperviseddeep learning. Di artikel-artikel sebelumnya, saya sudah sempat membahas tentang jenis-jenis dari supervised deep learning. Kali ini saya akan bahas salah
