Buku ini mengupas secara mendalam tentang Latent Dirichlet Allocation (LDA), salah satu algoritma populer dalam topik pemodelan teks yang digunakan untuk menemukan struktur tersembunyi dalam kumpulan data teks besar. LDA memungkinkan kita mengidentifikasi tema-tema utama dalam dokumen tanpa harus membaca keseluruhan isi teks secara manual. Buku ini dirancang untuk menjadi jembatan antara teori dasar dan penerapan praktis LDA, khususnya dalam bidang Natural Language Processing (NLP).

Pada bagian awal, pembaca akan diperkenalkan pada dasar-dasar NLP dan pentingnya analisis topik dalam memahami data teks yang tidak terstruktur. Pembahasan kemudian berlanjut pada konsep probabilistik yang mendasari LDA, termasuk distribusi Dirichlet, asumsi bag-of-words, dan proses generatif dari model. Penjelasan disusun secara sistematis dengan ilustrasi yang membantu pemahaman pembaca, baik dari latar belakang teknis maupun non-teknis.

Buku ini juga menyajikan implementasi LDA menggunakan berbagai pustaka populer seperti Gensim, Scikit-learn, dan spaCy. Setiap bab praktik dilengkapi dengan studi kasus nyata, mulai dari analisis ulasan dataset. Dengan pendekatan ini, pembaca tidak hanya memahami teori LDA tetapi juga mampu menerapkannya dalam proyek-proyek NLP sehari-hari.

Dengan bahasa yang mudah dipahami dan pendekatan yang aplikatif, buku ini cocok bagi mahasiswa, peneliti, praktisi data, serta siapa pun yang tertarik untuk menggali wawasan tersembunyi dari data teks. Buku ini menjadi panduan komprehensif bagi mereka yang ingin menguasai LDA sebagai salah satu alat penting dalam NLP dan eksplorasi data modern.

Penulis :  Dr. Ahmad Musyafa., M. Kom

Halaman buku : 138

DOWNLOAD

PRE-ORDER | Rp. 58.000