Seri Belajar Data Science: Pengenalan Azure Machine Learning Studio | M Reza Faisal

reza

full-time(software-developer,lecturer); part-time(traveller, food-tester);

Seri Belajar Data Science: Pengenalan Azure Machine Learning Studio

Jan 1, 2019 by     No Comments    Posted under: I am Software Developer

Buku ini ditujukan bagi pembaca yang telah mengetahui konsep atau teori dari teknik, metode dan algoritma di bidang statistik dan machine learning, dan bagi pembaca yang ingin mencari tool yang dapat memudahkan menggunakan dan menerapkan konsep dan teori tersebut.

Microsoft Azure ML Studio adalah tool berupa layanan komputasi awan yang berfungsi untuk membantu mengolah dan mengalisis data dengan berbagai metode konversi dan transformasi data, berbagai fungsi statistik serta bermacam-macam algoritma machine learning. Layanan seperti ini cocok digunakan bagi siapa saja yang bergelut di bidang data science namun tidak memiliki komputer dengan kinerja yang bagus. Atau kendala sumber daya listrik tidak selalu ada setiap waktu sehingga dapat mengganggu atau menghentikan pemrosesan data yang sedang berjalan. Maka dengan adanya layanan seperti Microsoft Azure ML Studio ini akan sangat membantu bagi siapa saja yang memiliki kendala serupa.

Buku ini dibuat sebagai rangkuman dan catatan dari hal-hal yang penulis kerjakan dalam melakukan analisis dan pemrosesan data dengan Microsoft Azure ML Studio. Setiap pembahasan yang ditulis akan diberikan penjelesan sederhana tentang langkah-langkah yang dilakukan. Sehingga pembaca dapat mencoba langsung menyelesaikan masalah-masalah umum yang bidang statistik dan machine learning.

 

cover

 

Daftar Isi:

  1. Pendahuluan
    • Komputasi Awan
    • Jenis-Jenis Layanan Komputasi Awan
      • Infrastructure as a Service (IaaS)
      • Platform as a Service
      • Software as a Servic
    • Microsoft Azure
      • Program Gratis Mencoba Microsoft Azure
      • Registrasi
      • Portal
      • Virtual Machine
    • Microsoft Azure Machine Learning Studio
  2. Pengantar Azure ML Studio
    • Antarmuka Utama
      • Projects
      • Experiments
      • Web services
      • Notebooks
      • Datasets
      • Trained models
      • Settings
    • Mengelola Dataset
      • Menambah Dataset
      • Melihat Dataset
      • Menghapus Dataset
    • Mengelola Experiment
      • Membuat Experiment
      • Menjalankan Experiment
      • Menyimpan Experiment
      • Menghapus Experiment
    • Mengelola Modul
      • Port Input & Output
      • Bantuan & Dokumentasi
      • Memberi Deskripsi
      • Memberi Parameter
      • Menghapus Modul
  3. Data
    • Input Data
      • Enter Data Manually
      • Import Data
    • Missing Value
      • Summarize Data
      • Clean Missing Value
    • Duplicate Row
      • Memilih & Mengabung Data
      • Select Column in Dataset
      • Add Columns
      • Add Rows
    • Normalisasi Data
      • Normalize Data
    • Sampling & Membagi Data
      • Split Data
      • Partition and Sample
    • Konversi Data
  4. Fungsi Statistik
    • Operasi Matematika
    • Statistik Dasar
    • Korelasi Antar Variable
    • Distribusi Probabilitas
    • Hipotesis dengan t-Test
  5. Machine Learning
    • Klasifikasi
      • Klasifikasi Dua Class – Split Data
      • Klasifikasi Dua Class – Cross Validation
      • Klasifikasi Multi Class
    • Regresi
      • Regresi – Split Data
      • Regresi – Cross Validation
    • Clustering
      • Sumber Data
      • Clustering
      • Hasil
  6. Web Service Untuk Prediksi
    • Web Service
    • Setup Web Service
      • Penentuan Experiment
      • Membuat Web Service
    • Akses Web Service
      • Akses dari Website Azure ML
      • Akses dari Aplikasi Client
  7. Topik Lanjutan
    • Modul dengan Bahasa Pemrograman R
      • Versi R
      • Input & Ouput Dataset
      • Output R Device
      • R Package
      • Contoh Kasus
    • Klasifikasi Data Text dari Twitter
      • Import Data
      • Execute R Script
      • Edit Metadata
      • Feature Hashing
      • Split Data
      • Filter Based Feature Selection
      • Train Model & Two-Class Support Vector Machine
      • Score Model & Evaluate Model
    • Aplikasi Client Untuk Akses Azure ML Web Service
      • Aplikasi Web
      • Aplikasi Desktop
      • Aplikasi Mobile
      • Source Code
  8. Penutup

 

Buku ini dapat diunduh pada link berikut: https://play.google.com/store/books/details/M_Reza_Faisal_Seri_Belajar_Data_Science_Pengenalan?id=Bp2CDwAAQBAJ

Sedangkah source code contoh pada buku ini dapat diunduh pada link berikut: https://github.com/rezafaisal/AzureMLWebServiceAccess

Sebagai informasi bahwa buku ini bersifat gratis, tetapi hanya bagi orang-orang yang sabar dan rajin membaca saja Smile

Got anything to say? Go ahead and leave a comment!

XHTML: You can use these tags: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>

Fotolia

Fotolia

ShutterStock


Fotolia
© 2013 eSevens
%d bloggers like this: