Buku Machine Learning: Konsep, Implementasi, dan Aplikasi membahas secara komprehensif dasar-dasar hingga penerapan praktis pembelajaran mesin dalam berbagai bidang. Diawali dengan pengenalan konsep fundamental seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning, buku ini menjelaskan prinsip kerja algoritma populer seperti regresi linear, k-nearest neighbors, decision tree, support vector machine, dan neural network secara sistematis dan intuitif.
Pembahasan dilengkapi dengan penjelasan matematis yang proporsional, ilustrasi studi kasus, serta contoh implementasi menggunakan bahasa pemrograman Python dan pustaka terkait. Pembaca juga diperkenalkan pada tahapan penting dalam proyek machine learning, termasuk pengolahan data (data preprocessing), pemilihan fitur (feature selection), evaluasi model, hingga optimasi dan deployment.
Selain aspek teknis, buku ini menyoroti tantangan nyata dalam penerapan machine learning di dunia industri, seperti overfitting, bias data, interpretabilitas model, serta isu etika dan privasi. Berbagai aplikasi nyata di bidang bisnis, kesehatan, pendidikan, dan teknologi informasi disajikan untuk memberikan gambaran konkret tentang dampak dan potensi machine learning.
Ditujukan bagi mahasiswa, peneliti, dan praktisi, buku ini menjadi panduan menyeluruh untuk memahami, membangun, dan mengimplementasikan solusi machine learning secara efektif dan bertanggung jawab.