Kudus moly, kami berhasil.
Itu tidak terlalu buruk, bukan?
Maksud saya, ada banyak konsep baru dan pembelajaran mesin adalah topik besar yang bisa menjadi
pelajaran tersendiri.
Tapi saya harap saya bisa mempersempit esensi pembelajaran mesin.
Jadi Anda mengerti apa yang terjadi ketika orang berbicara tentang Amelle.
Kami hanya melakukan langkah-langkah ini dan kami telah mempelajari semua langkah ini sehingga sekarang Anda
dapat mulai meningkatkannya dan mempelajari bagaimana mungkin meningkatkan di setiap langkah.
Sekarang, saya telah membuat buku catatan kecil di sini yang benar-benar dapat Anda ikuti.
Saya bahkan telah melakukan beberapa visualisasi untuk Anda di sini menggunakan matplotlib untuk menunjukkan kepada Anda beberapa set data
iris dan menjelajahinya sendiri.
Tapi kuncinya di sini adalah Anda menggunakan notebook Jupiter untuk memvisualisasikan data, memanipulasi data, membersihkan data, dan kemudian
perlahan-lahan, saat Anda mulai mempelajari data Anda, Anda mulai membuat prediksi untuk menguji data Anda, untuk melatih
model Anda dalam hal ini. dataset dan mudah-mudahan sampai pada titik di mana Anda dapat membuat beberapa keputusan
bisnis yang penting.
Sekarang, kumpulan data iris ini tidak selalu berguna untuk seseorang seperti Amazon atau Google,
tetapi dengan menggunakan prinsip-prinsip dasar ini, Anda sekarang memiliki kemampuan untuk meningkatkan kemampuan model dari hanya mendeteksi
jenis bunga hingga mendeteksi semua jenis gambar.
Pengenalan citra, mobil self-driving semuanya menggunakan prinsip yang sama.
Tetapi pada akhirnya, yang kita lakukan hanyalah membuat model atau fungsi ini dengan memberi mereka input dan beberapa
output untuk melihat seberapa baik kita dapat membuat fungsi itu.
Dan semua yang kami lakukan adalah menjauh dari penulis fungsi menjadi agregator data dan orang-orang yang
mengubah input di sana-sini untuk mencoba dan membuat fungsi sebaik mungkin.
Sekarang, topik pembelajaran mesin sangat, sangat luas, ada berbagai topik yang dapat kita
jelajahi, tetapi kuncinya adalah ada banyak alat.
Dan agar Anda dapat melakukan pembelajaran mesin dengan sangat baik, Anda memerlukan kumpulan data yang besar.
Jadi perusahaan yang kita bicarakan, seperti Microsoft, Amazon, Netflix, dapat melakukan pembelajaran mesin dengan sangat
baik dan menginvestasikan banyak uang untuk pembelajaran mesin karena mereka memiliki kumpulan data ini.
Sekarang, Anda dapat membuat model khusus, tetapi perusahaan besar ini juga menawarkan hal-hal seperti model yang dapat dilatih.
Itu adalah model yang sangat umum seperti visi auto vision yang dapat Anda latih.
Tetapi mereka pada awalnya setidaknya telah menciptakan model terbaik untuk Anda, atau Anda bahkan dapat menggunakan model pra-latihan
yang pada dasarnya melakukan segalanya untuk Anda.
Model itulah yang dapat Anda pasang dan mainkan dan gunakan dan Anda mendapatkan manfaat dari semua data yang
dikumpulkan Google.
Mereka hanya memberi Anda model yang ingin Anda gunakan.
Anda ingin melakukan terjemahan.
Nah, Anda hanya mengirimi mereka teks dan mereka akan merespons dengan teks yang diterjemahkan untuk Anda.
Karena ingat apa yang saya katakan, nilainya tidak harus dalam model, tetapi dalam data yang kita gunakan dalam
membuat model itu.
Ini adalah topik besar.
Kuharap kepalamu tidak sakit.
Dan jika Anda tidak mendapatkan semuanya 100 persen, jangan khawatir.
Ini adalah topik besar yang terus berkembang.
Dan ada begitu banyak kemajuan yang terjadi setiap hari sehingga bahkan para ahli pun kewalahan.
Ide bagian ini hanya untuk memperkenalkan Anda pada topik sehingga mungkin jika gambar ini menarik, Anda
dapat menjelajahi topik ini sendiri.
Selanjutnya, saya akan meninggalkan beberapa sumber, beberapa sumber favorit saya untuk Anda sehingga Anda dapat menjelajahi ini sedikit
lebih jauh.
Tapi untuk saat ini, pekerjaan bagus sudah sejauh ini.
Aku benar-benar bangga padamu.
Sampai jumpa di yang berikutnya.
Sampai jumpa.