Machine Learning

Algoritma supervised & unsupervised: klasifikasi, regresi, clustering, reduksi dimensi.

14 simulator · 14 konsultasi

Metode dengan simulasi

Linear Regression Simulasi

Linear Regression (Gradient Descent)

Regresi dengan penurunan gradien, tampilkan konvergensi loss.

Buka

Logistic Regression Simulasi

Logistic Regression (Gradient Descent)

Klasifikasi biner dengan optimasi log-loss.

Buka

KNN Simulasi

K-Nearest Neighbors

Klasifikasi instance-based.

Buka

Naive Bayes Simulasi

Gaussian Naive Bayes

Klasifikasi probabilistik.

Buka

Decision Tree Simulasi

Decision Tree

Pohon keputusan dengan impurity Gini/entropy.

Buka

K-Means Simulasi

K-Means Clustering

Partisi data ke k cluster via iterasi centroid.

Buka

K-Medoids Simulasi

K-Medoids (PAM)

Clustering berbasis medoid yang tahan outlier.

Buka

Hierarchical Simulasi

Agglomerative Hierarchical Clustering

Penggabungan cluster bertahap + dendrogram.

Buka

DBSCAN Simulasi

Density-Based Spatial Clustering

Clustering berbasis kepadatan dengan deteksi noise.

Buka

PCA Simulasi

Principal Component Analysis

Reduksi dimensi via eigen-decomposition kovarians.

Buka

Q-Learning Simulasi

Q-Learning (Grid kecil)

Reinforcement learning tabular pada grid kecil.

Buka

JST Backpropagation Simulasi

Jaringan Saraf Tiruan — Backpropagation

Multilayer perceptron 1 hidden layer, dilatih dengan backpropagation; tampilkan konvergensi error per epoch.

Buka

Fuzzy C-Means Simulasi

Fuzzy C-Means Clustering

Clustering lunak; tiap data punya derajat keanggotaan ke setiap cluster.

Buka

SVM Simulasi

Support Vector Machine (Linear)

Klasifikasi margin maksimum dengan soft-margin (hinge loss).

Buka

Metode lanjutan (konsultasi)

CNN Konsultasi

Convolutional Neural Network

Jaringan konvolusi untuk citra.

Buka

RNN Konsultasi

Recurrent Neural Network

Jaringan untuk data sekuensial.

Buka

LSTM Konsultasi

Long Short-Term Memory

RNN dengan memori jangka panjang.

Buka

GRU Konsultasi

Gated Recurrent Unit

Varian RNN yang lebih ringan.

Buka

Transformer Konsultasi

Transformer / Attention

Arsitektur attention untuk sequence.

Buka

Autoencoder / VAE Konsultasi

Autoencoder / Variational Autoencoder

Representasi laten & generatif.

Buka

GAN Konsultasi

Generative Adversarial Network

Model generatif adversarial.

Buka

GNN Konsultasi

Graph Neural Network

Pembelajaran pada graf.

Buka

Diffusion Konsultasi

Diffusion Models

Model generatif berbasis difusi.

Buka

DQN Konsultasi

Deep Q-Network

RL dengan aproksimasi nilai jaringan dalam.

Buka

PPO Konsultasi

Proximal Policy Optimization

Policy gradient RL.

Buka

DDPG Konsultasi

Deep Deterministic Policy Gradient

RL aksi kontinu.

RL maximum-entropy.

XGBoost / LightGBM / CatBoost

Gradient boosting full-train.

Buka