Mahir Data Analyst Series: Regularization, Hyperparameter, and Optimization of Deep Learning (Part 9)

Deskripsi Pelatihan:
Pelatihan ini adalah Bagian Kesembilan dari rangkaian “Mahir Data Analyst Series”. Pelatihan dirancang untuk memperdalam pemahaman peserta tentang Teknik Regularisasi, Tuning Hyperparameter, dan Optimisasi dalam konteks Deep Learning. Dengan fokus pada peningkatan kinerja model dan penanganan tantangan praktis dalam training model deep learning, peserta akan belajar bagaimana mengoptimalkan hasil dan efisiensi model mereka.

Kamu bisa mengikuti Pelatihan Mahir Data Analyst Series lainnya:
1. Mahir Data Analyst Series: All about Python (Part 1)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-1
2. Mahir Data Analyst Series: Data Wrangling (Part 2)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-2
3. Mahir Data Analyst Series: Data Visualization (Part 3)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-3
4. Mahir Data Analyst Series: Statistics for Data Science (Part 4)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-4
5. Mahir Data Analyst Series: Structured Query Language (SQL) (Part 5)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-5
6. Mahir Data Analyst Series: Business Acumen, Presentation, and Storytelling (Part 6)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-6
7. Mahir Data Analyst Series: Introduction to Deep Learning and Python for Deep Learning (Part 7)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-7
8. Mahir Data Analyst Series: Supervised and Unsupervised Learning (Part 8)
https://pijarmahir.id/course/mahir-data-analyst-series-part-8


Apa yang Akan Dipelajari:
1. Regularization & Hyperparameter.
2. Optimize Training Procedure​ - Mini Batch Gradient Descent​.
3. Optimize Training Procedure​ - Gradient Descent with momentum​.
4. Optimize Training Procedure​ - Learning Rate Decay​.
5. Optimize Training Procedure​ - Break Local Optima​​.
6. Optimize Network Architecture and Parameter​.
7. Penutup.

Apa yang Akan Kamu Dapatkan:
1. Mampu menerapkan teknik regularisasi pada model deep learning.
2. Implementasi teknik tuning hyperparameter menggunakan pustaka Python.
3. Implementasi teknik optimisasi dalam pelatihan model untuk mencapai konvergensi yang lebih cepat dan hasil yang lebih baik.
4. Mampu menerapkan teknik regularisasi, tuning hyperparameter, dan optimisasi dalam studi kasus nyata.
5. Mampu menggunakan dataset yang bervariasi untuk mengimplementasikan teknik-teknik yang dipelajari dan memperoleh hasil yang optimal.

Cocok untuk Kamu yang:
1. Peserta yang memiliki ketertarikan di bidang Pemrograman dan Statistik.
2. Peserta yang ingin pindah karir menjadi seorang Data Analyst.
3. Data Analyst pemula.

Karir yang Bisa Kamu Tempuh:
1. Junior Data Scientist.
2. Data Science Analyst.
3. Konsultan Data Analyst.

Total Durasi:
30 menit.

Expert:
Muhammad Abdul Jabbar - Artificial Intelligence Engineer Telkom Indonesia.