Bahasan mencakup:

1. Mengenal Machine Learning
2. Alat dan Bahan
3. Algoritma, Data Set, Bahasa Program
4. Regression dan Classification
5. Non Linear Model
6. Clustering
7. Statistika dan Probabilitas
8. Algoritma Machine Learning
9. K-NN dan K-means
10. Decision Tree dan Random Forest
11. Q-Learning
12. Deep Learning

Buku ini merupakan salah satu kontribusi Penulis kepada dunia pendidikan di Indonesia, khususnya di bidang teknik Machine Learning yang saat ini sedang booming. Berbagai konsep dasar
yang terkait dengan Machine Learning, seperti: linear regression, logistic regression, classification, support vector, nave bayes, neural network, clustering, reinforcement learning, q-learning,
deep learning, dikupas secara sederhana namun masih tetap berbobot. Contoh contoh
program dalam bahasa Python atau
ini juga dilengkapi dengan aplikasi-aplikasi serta file-file pendukung yang dapat
dijumpai pada DVD Pendamping.

Beberapa konsep dan persamaan matematika teori
probabilitas, statistika, data science, juga dijelaskan
secara gamblang. Sehingga buku ini cocok
dijadikan sebagai bahan acuan sekaligus bahan
ajar. Di sisi lain, buku ini pun masih cukup pantas
untuk dibaca oleh pemula di bidang Machine
Learning. Setiap bab disajikan dengan mudah
dan dapat dipahami oleh semua kalangan.