Pemodelan Prediktif Berbasis Machine Learning dan Deep Learning membahas konsep, metode, dan implementasi pemodelan prediktif untuk memahami pola data serta menghasilkan prediksi yang dapat mendukung pengambilan keputusan berbasis data.
Pembahasan disusun secara sistematis dengan menguraikan tahapan pemodelan, mulai dari pemahaman data, preprocessing, feature engineering, pemilihan algoritma, pembangunan model, evaluasi, hingga interpretasi hasil. Berbagai pendekatan Machine Learning dibahas, meliputi regresi, klasifikasi, ensemble learning, dan pemodelan berbasis probabilitas. Selain itu, dibahas pula pendekatan Deep Learning, termasuk jaringan saraf, CNN, RNN, LSTM, dan GRU.
Pembahasan tidak terbatas pada data numerik dan tabular, tetapi juga mencakup pemanfaatan data multimodal, time series, knowledge graph, serta simulasi Monte Carlo untuk mendukung pemodelan dan analisis ketidakpastian. Berbagai konsep dilengkapi dengan ilustrasi, formulasi, contoh kasus, dan implementasi menggunakan Python sehingga pembaca dapat memahami keterkaitan antara konsep teoretis dan penerapannya.
Buku ini ditujukan bagi mahasiswa, dosen, peneliti, praktisi data, serta pembaca yang ingin mempelajari pemodelan prediktif secara sistematis. Dengan memadukan teori, algoritma, eksperimen, dan implementasi, buku ini dapat menjadi referensi dalam pengembangan solusi prediktif yang akurat, adaptif, dan relevan untuk berbagai bidang, termasuk bisnis, kesehatan, pertanian, dan ketahanan pangan.
