Applied Machine Learning: Building Models for an Amazon Use Case (Indonesian)

Ikhtisar

Selamat datang di Applied Machine Learning: Building Model untuk lab Kasus Penggunaan Amazon di mana Anda akan membangun, melatih, dan menguji model machine learning dari awal! Di lab ini Anda membersihkan data, melakukan rekayasa fitur, membandingkan algoritma, dan melihat secara langsung bagaimana karyawan Amazon bekerja dengan alur ML pendekatan machine learning.

Untuk tujuan lab ini:

Anggaplah Anda seorang ilmuwan data utama pada tahun 2005 dan Anda dihadapkan dengan tantangan: Amazon Studios ingin memproduksi film pemenang penghargaan dan, oleh karena itu, memfokuskan anggaran pada proyek dengan kesempatan terbaik untuk memenangkan penghargaan tersebut. Dengan menggunakan kumpulan data yang sebenarnya dari IMDb, sebuah anak perusahaan Amazon, untuk film yang dibuat antara 1990 dan 2005, Anda mulai penyelidikan Anda.

Kumpulan data IMDb adalah daftar lengkap yang kaya fitur dari semua film yang dirilis selama periode waktu tersebut; kumpulan data ini meliputi data penting seperti pemeran dan kru, sinopsis, serta data produksi lainnya.

Tugas Anda di lab ini adalah memprediksi film mana yang kemungkinan besar akan dinominasikan untuk penghargaan selama musim penghargaan 2005 “mendatang” dengan membangun model prediksi analisis penghargaan.

Prasyarat

Lab ini memerlukan:

• Akses ke komputer notebook dengan Wi-Fi dan Microsoft Windows, macOS X, atau Linux (Ubuntu, SuSE, atau Red Hat)

  Catatan Lingkungan lab tidak dapat diakses menggunakan perangkat iPad atau tablet, namun Anda dapat menggunakan perangkat ini untuk mengakses panduan pelajar

• Untuk pengguna Microsoft Windows: Akses Administrator ke komputer

• Penelusur internet seperti Chrome, Firefox, atau Internet Explorer 9 (versi lama Internet Explorer tidak lagi didukung)

Durasi

Lab ini membutuhkan sekitar 4 jam untuk menyelesaikannya.

Layanan AWS tidak digunakan di lab ini

Layanan AWS yang tidak digunakan di lab ini dinonaktifkan di environment lab. Selain itu, kemampuan layanan yang digunakan di lab ini terbatas pada kebutuhan lab. Eror bisa terjadi saat mengakses layanan lain atau melakukan tindakan selain yang diberikan dalam panduan lab ini.