Dasar-Dasar Menginterpretasikan Model Machine Learning dan Implementasinya Menggunakan Python
Yaya Heryadi, Haryono Soeparno, Ilvico Sonata

Informasi Umum

Kode

24.01.376

Klasifikasi

006.31 - Machine Learning

Jenis

Buku - Circulation (Dapat Dipinjam)

Subjek

Machine Learning, Phyton,

No. Rak

Dilihat

464 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Model machine learning (ML) yang dapat diinterpretasikan semakin diperlukan karena teknologi machine learning telah terbukti berhasil mengatasi beberapa masalah komputasi pada berbagai bidang aplikasi yang semula dilakukan manusia seperti klasifikasi, regresi, klastering, dan deteksi anomali dengan kinerja yang sangat tinggi. Kemajuan ini telah merevolusi sejumlah industri mulai dari pendidikan dan keuangan hingga perawatan kesehatan dan hiburan.

Namun, karena model machine learning yang dipergunakan menjadi semakin kompleks maka model tersebut menjadi semakin sulit dipahami dan diinterpretasikan penggunanya. Hal ini menjadi kendala dalam penggunaan teknologi machine learning pada beberapa bidang aplikasi yang bersifat safety critical seperti kesehatan, keuangan, keamanan, dan hukum.

Pada bidang-bidang tersebut, model machine learning dituntut tidak saja harus akurat tetapi harus dapat diinterpretasikan penggunanya untuk membangun kepercayaan, memastikan keadilan, mematuhi peraturan, mendiagnosis kesalahan, berkolaborasi dengan manusia, dan mengelola risiko yang terkait dengan penerapan model machine learning di berbagai bidang. 006.31 HER d

Machine learning yang dapat ditafsirkan (Interpretable Machine Learning, IML) adalah sebuah cabang dari ilmu Kecerdasan Artifisial (Artificial Intelligence) yang berupaya mengatasi tantangan ini. Tujuan IML adalah merancang model machine learning yang tidak saja menghasilkan hasil prediksi yang akurat tetapi juga dapat memberikan penjelasan tentang bagaimana hasil prediksi tersebut diperoleh, bersifat lebih transparan, dapat dipercaya, dan lebih tahan terhadap berbagai serangan yang bertujuan untuk merusak kinerja dan integritas model.

Buku ini disusun bagi para pembaca dengan latar belakang pemula di bidang machine learning namun memberikan detail teknis bagi mereka yang ingin mendalami topik tertentu dengan lebih mendalam.

• - Machine Learning & Analisis Prediktif
• ACK3BAB3 - KECERDASAN BUATAN
• CCK4FBB3 - REKAYASA PERANGKAT LUNAK UNTUK SISTEM CERDAS
• CKB2KAB3 - SISTEM CERDAS
• ABK3FAB3 - KECERDASAN BUATAN
• BBK3HAB3 - KECERDASAN ARTIFISIAL DAN PENERAPANNYA
• CCK2LAB3 - KECERDASAN BUATAN
• CAK2HAB3 - DASAR KECERDASAN ARTIFISIAL
• CAK3DAB3 - KECERDASAN ARTIFISIAL
• IFC31I3 - MACHINE/DEEP LEARNING
• IFC41I3 - HYBRID MACHINE LEARNING
• CAK4OBB3 - Pengolahan Bahasa Alami
• ACK4MBB3 - DEEP LEARNING
• ABK4ABB3 - Pembelajaran Mesin dan Aplikasi
• AAK4FEB6 - Machine Learning And Application (MBKM)
• CCK2LAB3 - Kecerdasan Buatan
• CAK3DAB3 - Kecerdasan Artifisial
• ACK3BAB3 - KECERDASAN BUATAN
• ABK3FAB3 - Kecerdasan Buatan
• CDK2FAB3 - Kecerdasan Buatan
• BBK3HAB3 - Kecerdasan Artifisial dan Penerapannya
• CAK3DAB3 - Kecerdasan Artifisial
• CAK3DAB3 - Kecerdasan Artifisial
• AAK4FEB6 - Machine Learning And Application (MBKM)
• CAK3JAB3 - Pembelajaran Mesin
• CAK3JAB3 - Pembelajaran Mesin
• CBK3FAB3 - Rekayasa Perangkat Lunak
• CBK2KAB3 - Sistem Cerdas
• ACK4EBB3 - Pembelajaran Mesin
• CDK2MAB3 - Pembelajaran Mesin
• AEK2HAB3 - Kecerdasan Buatan
• CDK2FAB3 - Kecerdasan Buatan
• GHK2DAB4 - Kecerdasan Buatan

Koleksi & Sirkulasi

Tersedia 15 dari total 15 Koleksi

Pengarang

Nama	Yaya Heryadi, Haryono Soeparno, Ilvico Sonata
Jenis	Perorangan
Penyunting
Penerjemah

Penerbit

Nama	Penerbit Gava Media
Kota	Yogyakarta
Tahun	2024

Sirkulasi

Harga sewa	IDR 0,00
Denda harian	IDR 1.000,00
Jenis	Sirkulasi

Download / Flippingbook