@author : Mohamad Nafis
Dataset : "weatherinfoweek"
Sumber : Kaggle
Link Dataset : https://www.kaggle.com/code/davidbnn92/weather-data

Dataset memiliki minimal memiliki 1000 sampel.

Harus menggunakan LSTM dalam arsitektur model.

Validation set sebesar 20% dari total dataset

Model harus menggunakan model sequential.

Harus menggunakan Learning Rate pada Optimizer.

MAE < 10% skala data.

Selain menggunakan helper function windowed_dataset, kamu juga dapat mempelajari penggunaan TimeSeriesGenerator untuk mempersiapkan data time series agar dapat diterima oleh model Kamu juga dapat menggunakan fungsi TimeSeriesSplit untuk membagi dataset Kamu dapat memberikan insight terhadap dataset dengan melakukan visualisasi data timeseries time series data visualizations Untuk menurunkan MAE, kamu dapat Mengatur Hyperparameter LSTM pada Time Series dan Menggunakan Bidirectional LSTM Kamu dapat download dataset dari Kaggle dengan menggunakan Kaggle API dan download datasets from Kaggle to Google Colab dan cara menghubungkan drive ke colab Kamu juga dapat mempelajari model yang kamu buat apakah sudah good fit atau belum Perbedaan Goodfit, Overfit dan Underfit Kamu bisa mempelajari beberapa hal berikut untuk memperluas pengetahuan tentang machine learning: Menerapkan Custom Callback Memahami Impact Learning Rate