Konsep-konsep NumPy menjadi semakin berarti ketika diterapkan pada persoalan nyata. Section ini menampilkan pola penerapan NumPy di berbagai bidang: eksplorasi data, implementasi machine learning dari nol, dasar deep learning, pengolahan gambar sebagai array, simulasi, dan analisis deret waktu. Bagian penutup membahas batasan NumPy ketika data tumbuh melebihi memori dan alternatif yang tersedia.

# NumPy untuk Data Science

Melihat pola penggunaan NumPy dalam alur data science: eksplorasi, pembersihan, dan ringkasan data.

Buka → # NumPy untuk Machine Learning

Membangun model machine learning sederhana, regresi linear dengan gradient descent, hanya dengan NumPy.

Buka → # NumPy untuk Deep Learning

Memahami komponen deep learning: forward pass, fungsi aktivasi, dan backpropagation dalam bentuk NumPy.

Buka → # NumPy untuk Pemrosesan Gambar

Mengolah gambar sebagai array: membaca piksel, mengubah kecerahan, memangkas, dan merotasi citra sederhana.

Buka → # NumPy untuk Simulasi

Menyusun simulasi berbasis angka acak untuk memodelkan proses yang mengandung ketidakpastian.

Buka → # NumPy untuk Analisis Deret Waktu

Menghitung statistik bergerak, perubahan persentase, dan korelasi antar deret waktu menggunakan NumPy.

Buka → # Batasan NumPy untuk Data Besar

Mengenali batas memori dan skala data yang menuntut pustaka lain, serta strategi mengaturnya.

Buka →