Sinopsis
Buku ini mengupas sepuluh algoritma paling populer dan fundamental dalam dunia Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning, mulai dari model klasik seperti Linear Regression dan Logistic Regression, hingga metode modern seperti Random Forest dan K-Means Clustering. Setiap algoritma dijelaskan secara konseptual, disertai contoh penerapan nyata dan implementasi sederhana menggunakan Python. Melalui pendekatan sistematis dan mudah dipahami, pembaca diajak mengenal perbedaan antara algoritma supervised dan unsupervised learning, memahami logika di balik setiap model, serta mengetahui kelebihan dan keterbatasannya. Buku ini dirancang untuk mahasiswa, dosen, dan praktisi yang ingin membangun dasar kuat dalam pembelajaran mesin dan menerapkannya pada berbagai bidang seperti analisis data, prediksi, dan kecerdasan buatan terapan.