### 1.11 Tips

Jujur, pengarang sendiri belum menguasai bidang ini secara penuh, tetapi
berdasarkan pengalaman pribadi (+membaca) dan beberapa rekan; ada beberapa
materi wajib yang harus dipahami untuk mengerti bidangmachine
_learning_. Sederhananya, kamu harus menguasai banyak teori matematika dan
probabilitas agar dapat mengerti _machine learning_ sampai tulang dan jeroannya.
Kami tidak menyebutkan bahwa mengerti _machine learning_ secara intuitif
(atau belajar dengan pendekatan deskriptif) itu buruk, tetapi untuk
mengerti sampai dalam memang perlu mengerti matematika (menurut pengalaman
kami). Disa _rank_ an untuk belajar materi berikut:

1. Matematika Diskrit dan Teori Bilangan


```
1.12 Contoh Aplikasi 19
```
2. Aljabar Linier dan Geometri ( _vektor_, matriks, skalar, dekomposisi, trans-
    formasi, tensor, dsb)
3. Kalkulus (diferensial dan integral)
4. Teori Optimasi (Lag _range_ multiplier, Convex Iptimization, Gradient De-
    scent, Integer Linear Problem,dsb)
5. Probabilitas dan Statistika (probabilitas, _probability densities_,hypothesis
    testing, _inter-rater agreement_, Bayesian, _sampling_ )
6. Teori Fuzzy

Mungkin kamu sudah tahu, tetapi penulis ingin mengingatkan ada dua
buku yang sangat terkenal (“kitab”) sebagai materi belalajar _machine learning_ dan _deep_
_learning_ :

1. Patten Recognition and Machine Learning, oleh Christopher M. Bishop [8]
2. Deep Learning, oleh Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville [11]

Apabila pembaca memiliki kesempatan, penulis sangat menya _rank_ an membaca
kedua buku tersebut.

