Slide DevCoach

DevCoach 144 : Machine Learning | Strategi Pengembangan Sistem Machine Learning yang Efektif

Transcript

2. Dicoding Slides Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Sed do eiusmod tempor incididunt ut labore. Front-End Web
3. Strategi Pengembangan Sistem Machine Learning yang Efektif Machine Learning Mochamad Rafy Ardhanie Curriculum Developer
4. Key Point Machine Learning • Pengenalan Machine Learning System Design • Data Industri vs Akademik • Persyaratan ML System Design • Alur Proyek Machine Learning di Industri • Strategi Deployment
5. Pengenalan Machine Learning System Design Machine Learning
6. Data Collection & Labeling Pengumpulan data berpotensi untuk memberi keterangan dengan kebenaran dasar, tergantung pada sumber spesifik dari mana data tersebut berasal. Machine Learning 01 02 03 04 Project Planning & Setup Tentukan masalah yang akan dikerjakan, tentukan persyaratan dan tujuan, serta cari tahu cara mengalokasikan sumber daya dengan benar. Deployment & Monitoring Menerapkan model ke dalam produksi, menulis perangkat lunak yang diperlukan untuk menjalankan model, dan membuat prediksi. Model Training & Debugging Menerapkan model dasar dengan cepat, menemukan dan menggunakan metode mutakhir untuk domain masalah, men-debug hasil implementasi, dan meningkatkan kinerja model untuk tugas-tugas tertentu. Lifecycle of an ML Project
7. Machine Learning Reliable Scalable Adaptable Maintainable
8. Machine Learning
9. Machine Learning
10. Machine Learning Tujuan Data Performa model yang tinggi/kepentingan yang terpenuhi? Industri atau Akademik? Machine Learning System Design
11. Machine Learning Tujuan Machine Learning
12. Machine Learning
13. Machine Learning Data yang Digunakan
14. Akademik Vs Industri Machine Learning
15. Machine Learning
16. Machine Learning
17. Machine Learning
18. Persyaratan ML System Design Machine Learning
19. Machine Learning Reliable
20. Machine Learning Scalable
21. Machine Learning Adaptable
22. Machine Learning Maintainable
23. Alur Proyek Machine Learning di Industri Machine Learning
24. Machine Learning
25. Machine Learning
26. Machine Learning
27. Strategi Deployment Machine Learning
28. Machine Learning
29. Machine Learning Centralize model Distribute model Model Deployment
30. Machine Learning Model Deployment Batch Prediction Real Time Prediction
31. Machine Learning Model Deployment
32. Machine Learning Model Deployment
33. Machine Learning Model Deployment
34. Feedback! Hadiah: • 2 Token Langganan Academy (30 Hari) *untuk pengisi feedback terpilih! dicoding.id/devcoachfeedback
35. Thank You Rafyardhani Rafy@dicoding.com Rafyardhani RafyArdhanie Machine Learning