Tuning Hyperparameter Model Machine Learning dengan Optuna (Python)
Berhenti menebak-nebak parameter. Cari kombinasi hyperparameter terbaik secara otomatis dengan optimasi Bayesian dan contoh kode lengkap.
Artikel dengan tag #machine-learning
Melacak Eksperimen Machine Learning dengan MLflow: Log Parameter, Metrik, dan Model
Cara mencatat parameter, metrik, dan model dari setiap eksperimen scikit-learn, membandingkan run, lalu mendaftarkan model ke registry.
Fine-Tuning LLM dengan LoRA & QLoRA: Panduan Lengkap dari Nol (PEFT + TRL)
Kustomisasi model open-source agar menjawab sesuai gaya dan domainmu, cukup satu GPU 16 GB.
Membangun Semantic Search dengan Vector Database (ChromaDB) di Python
Panduan lengkap dari nol: pahami embedding, simpan data ke vector database, dan bangun pencarian yang memahami makna, bukan sekadar kata kunci.
Tutorial Hugging Face Transformers: Panduan Lengkap NLP dengan Model Pre-trained di Python
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.
Roadmap Menjadi AI Engineer 2026: Skill, Tools, dan Langkah Belajar dari Nol
Panduan lengkap jadi AI Engineer — skill yang dibutuhkan, urutan belajar, tools penting, dan estimasi waktu untuk setiap tahap.
Membangun Dashboard Data Interaktif dengan Streamlit: Panduan Lengkap dari Nol
Ubah skrip Python menjadi aplikasi web interaktif dalam hitungan menit — tanpa menulis satu baris HTML, CSS, atau JavaScript pun.
Membangun LLM Sendiri dari Nol dengan Python & NumPy: Tutorial Lengkap Tanpa Framework
Pelajari cara kerja GPT dari dalam: kita menulis tokenizer, arsitektur transformer, dan backpropagation manual murni dengan NumPy — tanpa PyTorch atau TensorFlow.
Membuat Model Klasifikasi Pertama dengan Python (Scikit-learn)
Langkah demi langkah melatih model klasifikasi sederhana dengan scikit-learn.
Apa Itu Machine Learning dan Bagaimana Cara Kerjanya?
Konsep dasar machine learning dijelaskan dengan bahasa sederhana untuk pemula.