Forum Replies Created
-
Posts
-
Hallo Jerry,
Terima kasih atas bantuannya yaa..
Hallo Edith,
Secara singkat AI itu adalah teknologi yg menyerupai manusia.
Machine learning adalah bagian dari AI yg dapat belajar dr history utk prediksi masa depan
ML membentuk model utk memprediksi Masa Depan.Regards
WilliamHi Jerry,
Betul tidak ada panduan khusus mengenai angka set seed, sehingga kamu bisa gunakan angka brapapun.. namun jika menggunakan angka yg sama, seharusnya hasilmya akan selalu sama.. sedangkan jika dibedakan hasilnya bisa berbeda.
Tampaknya krn datanya sedikit atau sample sizenya terlalu besar, jd perbedaan set seed spt tidak ada efeknya.
Regards
WilliamHalo Sobat Digital,
Terkait dengan fasilitas pembelajaran dapat diskusi dengan tim ITbox yah, sebab coach tidak melakukan setting apapun terkait quiz
Regards
WilliamHalo Sobat Digital,
Boleh di copy kesini log nya ketika menjalankan scriptnya?
Atau pada saat sesi konsultasi bisa join agar bs share screenRegards,
WilliamHalo Nada,
Tampaknya tidak mungkin error jika hanya memberikan x=5. Setelah kamu run apakah yg keluar di log nya?
Regards
WilliamHi Abelherl,
Untuk file dataset dapat kamu download di bagian bawah video berkenalan dengan R yaa
Regards,
WilliamHai Gelard,
Untuk semua data dan script yg dibutuhkan sudah tersedia untuk di download yah..
Lokasinya bs kamu lihat di bawah salah satu video pelajaranRegards
WilliamHai Hanif,
Sayangnya k means memang tidak menyediakan fasilitas untuk dengan mudah membedakan cluster, kecuali centroidnya. Nah satu2nya cara untuk membedakannya adalah dengan meng-export data tersebut, kemudian dibuka menggunakan excel / sql server, dan kemudian kita lihat distribusi dari setiap kolom data pada semua cluster, untuk diperbandingkan.
Jadi bisa saja misalnya ternyata cluster 1 itu yang umurnya antara 17-25 th, cluster 2 itu umurnya antara 25 – 35 tahun, namun cluster 1 memiliki income 2 – 6 juta, sedangkan cluster 2 memiliki income 6 – 10 juta.Nah, namun perlu diingat, setiap cluster akan memiliki jumlah data untuk semua tiering distribusi kamu. Misalnya jika data yang kamu masukan umurnya 5 – 60 tahun, maka di cluster 1 tetap akan ada 5 – 60 tahun, cuma yang paling banyak ada di rentang 17-25th.
demikian penjelasannya
Regards.
WilliamHai Anggy,
Berikut jawaban dari saya.
1. Data train dan test yang digunakan untuk training machine learning wajib memiliki struktur dan data yang sama. dan memiliki pola yang sama, jika tidak sama makan keduanya tidak dapat digunakan bersamaan. Saran saya sebaiknya gunakan dataset yang memiliki value target saja, kemudian pecah secara random menjadi training set dan test set baru.2. Tidak ada ketentuan kamu mau memberikan label apapun pada variabel kategori, seingga kamu bebas menaruh label apapun.
Demikian,
Regards,
WilliamHai Rizki,
Tidak ada kata terlambat untuk belajar dan berusaha yaa, selama kamu mau belajar dan berusaha pasti bisa.. pasti banyak orang yang bilang jalan kamu akan lebih berat karena biasa perusahaan memandang gelar sarjana sebagai syarat perekrutan, namun jika kamu memiliki sertifikasi dengan nilai yang baik, ikut kursus, dan belajar dengan tekun, pasti akan bisa berhasil.
Regards,
WilliamHai Anggy,
Dalam credit risk memang secara defaultbada 5 tingkat kolektabilitas, dihitung dari umur tunggakan.
Kolek 1 artinya lancar, kolek 2 artinya tunggakan 1-90 hari, kolek 3 sampai 5 sudah disebut macet.Nah mungkin di tmpt kamu kerja ada definisi yang berbeda hingga ada 6 level.
Tapi secara umum ada bbrp pendekatan yg bisa dilakukan.
Misalnya, kolek 3 ke atas dianggap target 1 dan di bawah 3 dianggap 0.
Sehingga mesin learning kita di train untuk memprediksi nasabah mana yg akan macet dalam x bulan kedepan,
Regardless menjadi 3 / 4 / 5. Yang penting begitu tembus 3 ya kita jadikan target 1.Nah cara lain, namun rasanya dpt mengurangi akurasi, adalah memasukkan 6 target tsb ke machine learning sehingga machine learning akan membuat prediksi menjadi 6 target. Cara codingnya sama persis kok. Bisa kamu coba.
Semoga jawaban saya dpt membantu.
Silaukan jika ada yg mau ditanyakan kembaliRegards
Hai Heribertus,
Ada kemungkinan karena kamu create nya di database yg berbeda. Coba perhatikan diatas kiri ada database yg dirujuk oleh Sheet sel kamu.
Biasa defaultnya tulisannya master, artinya ke database masterRegards
Hai Elsa,
Tampaknya ini pertanyaan wkt konsultasi kemarin yah?
Tinggal install.package dplyr yah. Tidak perlu ke cranRegards
WilliamHi Edith,
Ketika kita memberikan data kepada machine learning, kita harus memastikan bahwa data yang kita berikan dapat merepresentasikan populasi. artinya memiliki kesamaan dengan populasi. Misalnya ketika quick qount pemilu, mengapa hasil sampel yang diambil hanya sekian sampel, dapat hampir sama dengan 100 juta pemilih? karena sampelnya itu memang harus dipastikan merepresentasikan populasi.
Oleh karena itu semakin banyaknya data, dan diambil dengan random sample yang benar, akan semakin merepresentasikan populasi.
Demikian
Coach WilliamHi Sobat Digital,
Dataset yang di download sama persis dengan yang digunakan pada video,
namun ada banyak hal yang dapat membuat hasil training memberikan result sedikit berbeda.Misalnya akibat set.seed dengan nomor yang berbeda sehingga random sampling yang terambil juga ikut berbeda,
ataupun beberapa logic algoritma seperti random forest dan association rule memang dapat menghasilkan hasil yang sedikit berbeda setiap ditraining ulang.Perbedaan versi package yang digunakan juga dapat mempengarui perbedaan tersebut.
Apakah hal ini normal?
Jawabannya adalah iya, saya sering membandingkan model yang dibuat melalui platform berbeda dan hasilnya sedikit berbeda, namun jika perbedaannya terlalu signifikan (dapat kamu analisa dengan hasil akurasi), maka ada sesuatu yang salah disana.Regards,
Coach William