Buku referensi “Ekstraksi dan Seleksi Fitur dalam Pembelajaran Mesin” membahas secara komprehensif tentang teknik dan metode dalam proses ekstraksi dan seleksi fitur dalam pembelajaran mesin. Buku ini memberikan pemahaman mendalam tentang pentingnya fitur dalam pengolahan data dan bagaimana memilih fitur yang relevan dan informatif untuk meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin.
Buku ini menguraikan berbagai pendekatan untuk ekstraksi fitur, termasuk teknik statistik, transformasi linear dan non-linear, dan pendekatan berbasis model. Selain itu, buku ini juga membahas metode seleksi fitur, termasuk pendekatan berbasis informasi, pembelajaran penguatan, pengoptimalan, pengawasan, dan pemahaman konten.
Penulis buku ini memberikan contoh aplikasi nyata dari ekstraksi dan seleksi fitur dalam berbagai bidang, seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan citra, analisis data, dan lain-lain. Buku ini juga membahas tantangan dan kendala yang mungkin muncul selama proses ekstraksi dan seleksi fitur, serta solusi yang dapat diterapkan. Dengan gaya penulisan yang jelas dan jelas, buku ini cocok untuk para peneliti, praktisi, dan mahasiswa yang tertarik dalam pengolahan data dan pembelajaran mesin. Buku ini menyajikan pemahaman yang mendalam tentang proses ekstraksi dan seleksi fitur dalam pembelajaran mesin dan memberikan panduan praktis untuk mengoptimalkan penggunaan fitur dalam model pembelajaran mesin.