Proyek Akhir
Proyek akhir memberi Anda kesempatan untuk menguji pengetahuan bootcamp dan keterampilan yang baru Anda peroleh dalam lingkungan yang dinamis dan langsung. Ini adalah kesempatan untuk menciptakan sesuatu yang nyata, menunjukkan kemampuan teknis Anda, dan mengembangkan proyek yang akan menjadi bagian penting dari portofolio profesional Anda. Ini memungkinkan Anda untuk mengekspresikan kreativitas Anda dan menyoroti seberapa banyak Anda telah berkembang sepanjang pengalaman bootcamp Anda.
Selain itu, proyek akhir ini dirancang untuk mereplikasi tantangan yang akan Anda hadapi dalam pekerjaan teknologi nyata, memungkinkan Anda menunjukkan keahlian Anda dalam memecahkan masalah kompleks dan membekali Anda untuk memenuhi harapan karir masa depan Anda.
- Identifikasi Masalah: Pilih masalah dunia nyata yang relevan dengan industri atau bidang minat Anda. Tentukan dengan jelas ruang lingkup dan tujuan proyek, soroti bagaimana teknik pembelajaran mendalam yang canggih dapat meningkatkan solusi.
- Pengumpulan & Pemrosesan Data: Kumpulkan data dari berbagai sumber, bersihkan, dan proses terlebih dahulu hingga menjadi menangani nilai yang hilang, outlier, dan inkonsistensi. Pastikan data sesuai untuk model pembelajaran mendalam, termasuk normalisasi dan augmentasi jika diperlukan.
- Analisis Data Eksplorasi (EDA): Lakukan visualisasi data dan analisis statistik untuk mengidentifikasi tren, korelasi, dan wawasan. Sempurnakan arah proyek Anda berdasarkan temuan EDA, sambil mempertimbangkan kesesuaian untuk arsitektur pembelajaran mendalam seperti CNN, RNN, atau transformator.
- Pembangunan & Evaluasi Model: Kembangkan dan latih model pembelajaran mesin, menggabungkan teknik pembelajaran mendalam tingkat lanjut seperti Convolutional Neural Networks (CNNs) untuk data gambar, Recurrent Neural Networks (RNNs) atau LSTM untuk data deret waktu atau urutan, atau model transformator untuk tugas NLP. Evaluasi performa model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, perolehan, atau AUC, dan terapkan penyesuaian hyperparameter untuk mengoptimalkan model pembelajaran mendalam.
- Penerapan & Presentasi: Terapkan model akhir menggunakan kerangka web, API, atau layanan berbasis cloud, memastikan skalabilitas untuk model pembelajaran mendalam. Presentasikan temuan Anda, performa model, dan dampak bisnis atau dunia nyata kepada pemangku kepentingan dalam lingkungan profesional.