Buku ini merupakan panduan komprehensif bagi akademisi, peneliti, dan praktisi yang ingin memahami serta menerapkan neural networks dalam pengolahan data tabular. Dengan pendekatan yang sistematis, buku ini membahas konsep dasar hingga implementasi praktis menggunakan bahasa pemrograman Python, menjadikannya referensi yang ideal bagi mereka yang tertarik mengembangkan teknologi kecerdasan buatan di bidang analisis data.
Diawali dengan pengenalan Python dan berbagai library pendukung seperti NumPy, Pandas, dan Matplotlib, buku ini kemudian membahas teknik pengolahan data tabular, termasuk penanganan data hilang, deteksi outlier, serta normalisasi dan eksplorasi data. Selanjutnya, pembaca akan dipandu dalam ekstraksi fitur untuk meningkatkan performa model, mencakup seleksi fitur, reduksi dimensi, dan teknik ekstraksi fitur lainnya.
Bagian utama buku ini mengulas penerapan neural networks dalam data tabular, dimulai dari konsep pembelajaran mesin, supervised learning, hingga pembahasan mendalam tentang perceptron, multi-layer perceptron (MLP), dan recurrent neural networks (RNN). Setiap konsep disertai dengan contoh implementasi nyata dalam Python, sehingga pembaca dapat langsung mengaplikasikannya dalam proyek mereka.
Sebagai referensi yang menghubungkan teori dengan praktik, buku ini diharapkan dapat membantu pembaca memahami kompleksitas neural networks dan mengoptimalkan penggunaannya dalam analisis data tabular.
