Mata kuliah ini bertujuan memberikan pengetahuan dan keterampilan dalam mengimplementasikan Algoritma Machine Learning untuk menyelesaikan permasalahan sesuai dengan program studinya.
Materi Pembelajaran terdiri atas: (1).Pengantar: Machine Learning dan Perangkat lunak. (2).Supervised Learning: Linier Regression, Logistic Regression, GLM, Naive Bayes, Decision Tree, Neural Network; dan Scoring. (3).Unsupervised Learning: Corrrelations, Clustering, FP Growth Feature Engineering. (4).Auto Model. (5).Sertifikasi (internasional) dari Rapidminer.
- Teacher: Dr. Erik Iman Heri Ujianto, M.Kom