XGBoost dengan Python: Dari Decision Tree ke Gradient Boosting yang Cepat dan Akurat
Bangun model klasifikasi dengan XGBoost, bandingkan dengan baseline, baca feature importance, lalu tuning sampai modelnya stabil.
Pengenalan kecerdasan buatan dan machine learning.
Bangun model klasifikasi dengan XGBoost, bandingkan dengan baseline, baca feature importance, lalu tuning sampai modelnya stabil.
Dari prompt engineering ke loop engineering: desain sistem yang menemukan kerja, menyerahkannya ke agen, memverifikasi hasil, dan menyimpan state — alih-alih mengetik prompt manual.
Berhenti menebak-nebak parameter. Cari kombinasi hyperparameter terbaik secara otomatis dengan optimasi Bayesian dan contoh kode lengkap.
Dari notebook Jupyter ke demo yang bisa dibagikan lewat link, tanpa menulis HTML.
Cara mencatat parameter, metrik, dan model dari setiap eksperimen scikit-learn, membandingkan run, lalu mendaftarkan model ke registry.
Kustomisasi model open-source agar menjawab sesuai gaya dan domainmu, cukup satu GPU 16 GB.
Dari membaca gambar sampai deteksi wajah dengan Haar cascade, lengkap dengan kode yang bisa langsung kamu jalankan.
Herdr adalah terminal workspace manager untuk coding agent — detach tanpa menghentikan kerja, pantau status tiap agent, dan kendalikan semuanya lewat CLI.
Pelajari cara membangun chatbot, sistem RAG, dan AI agent dengan framework LangChain menggunakan Python — lengkap dengan kode yang bisa langsung dijalankan.
Jev mengubah keputusan terstruktur jadi output bertipe yang bisa langsung dipakai kode — lebih cepat, murah, dan andal dibanding memaksa LLM menulis JSON.
Panduan lengkap dari nol: pahami embedding, simpan data ke vector database, dan bangun pencarian yang memahami makna, bukan sekadar kata kunci.
Pelajari cara memakai model canggih seperti BERT dan GPT untuk analisis sentimen, NER, text generation, hingga fine-tuning model klasifikasi teks sendiri — hanya dengan beberapa baris Python.