Buku “Pengantar Machine Learning” membahas fondasi dan ruang lingkup machine learning sebagai pendekatan membuat sistem “belajar” dari data untuk membantu pengambilan keputusan atau prediksi. Pembaca diajak memahami perbedaan Machine Learning (ML) dengan pemrograman tradisional, gambaran alur kerja proyek ML, serta area penerapannya mulai dari bisnis, kesehatan, hingga teknologi sehari-hari. Di bagian jenis pembelajaran, buku menjelaskan supervised learning (belajar dari data berlabel), unsupervised learning (mencari pola tanpa label), dan pengantar pendekatan lain seperti semi-supervised atau reinforcement secara konseptual.

Bagian data menekankan bahwa kualitas model bergantung pada kualitas input. Pembaca mempelajari konsep data, fitur, dan label, termasuk bagaimana memilih fitur yang relevan dan memahami target yang ingin diprediksi. Selanjutnya dibahas pra-pemrosesan data: pembersihan data, penanganan nilai hilang, normalisasi/standarisasi, encoding kategori, pembagian data latih–uji, serta dasar feature engineering untuk meningkatkan sinyal pada data. Buku juga menguraikan tantangan umum seperti overfitting, kebutuhan validasi, serta pentingnya metrik evaluasi yang sesuai dengan tujuan.

Pada sisi metode, buku mengulas klasifikasi untuk memetakan data ke kelas tertentu, serta clustering sebagai teknik unsupervised untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan. Support Vector Machine (SVM) diperkenalkan sebagai model kuat untuk klasifikasi dengan ide margin maksimum dan penggunaan kernel untuk data non-linear. Lalu, pembaca dikenalkan pada deep learning sebagai pendekatan berbasis jaringan saraf yang efektif untuk data kompleks, termasuk penerapannya pada computer vision (mis. pengenalan objek/gambar) dan time series & forecasting untuk memprediksi pola berurutan seperti penjualan atau sensor. Bagian penutup menyoroti etika, bias, dan tantangan (privasi, fairness, transparansi, dampak sosial) serta tren teknologi modern seperti MLOps, model fondasi, otomatisasi pipeline, dan kebutuhan tata kelola agar ML dapat diterapkan secara bertanggung jawab dan berkelanjutan.