Category Archives: Deep Learning
Klasifikasi Jenis Penyakit Pada Daun Kopi Menggunakan Convolutional Neural Network Densenet
Daun kopi adalah salah satu komoditas pertanian yang memiliki peran penting dalam industri kopi. Namun, serangan penyakit pada daun kopi dapat mengancam produksi dan kualitas biji kopi. Oleh karena itu, pengembangan metode pengolahan citra yang canggih seperti Convolutional Neural Network (CNN) menjadi kunci dalam mengidentifikasi dan mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi. Dalam penelitian ini, kami menjelaskan bagaimana pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network Densenet-201 telah berhasil mengklasifikasikan jenis penyakit pada daun kopi, termasuk daun bercak, daun karat, daun kering, dan daun sehat.
Pengolahan citra telah mengubah cara kita menghadapi berbagai tantangan dalam pertanian. Identifikasi penyakit pada tanaman secara dini menjadi lebih mungkin berkat penggunaan teknologi seperti Convolutional Neural Network (CNN). Dalam kasus daun kopi, identifikasi penyakit dengan cepat dan akurat dapat membantu para petani mengambil tindakan yang diperlukan untuk mencegah penyebaran penyakit dan mengoptimalkan produksi.
-read more->Mengenal Arsitektur AlexNet dalam Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) telah mengubah lanskap pengolahan citra dan tugas-tugas pengenalan pola dengan kemampuan yang luar biasa dalam memahami fitur-fitur visual kompleks. Salah satu tonggak penting dalam perkembangan CNN adalah arsitektur AlexNet. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang arsitektur AlexNet, bagaimana ia bekerja, dan dampaknya terhadap perkembangan dunia deep learning.
AlexNet, yang dinamai berdasarkan peneliti Alex Krizhevsky, bersama dengan Geoffrey Hinton dan Ilya Sutskever, memenangkan kompetisi ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge) tahun 2012 dengan perbedaan yang mencolok. Ini merupakan momen penting dalam sejarah deep learning karena menunjukkan bahwa arsitektur CNN yang dalam bisa digunakan untuk tugas-tugas pengenalan citra kompleks.
Memahami Algoritma You Only Look Once (YOLO) dan Penerapannya Menggunakan MATLAB
Dalam dunia komputer vision, deteksi objek merupakan salah satu tantangan utama. Algoritma You Only Look Once (YOLO) telah memperkenalkan pendekatan yang revolusioner dalam melakukan deteksi objek secara cepat dan akurat. Artikel ini akan membahas tentang algoritma YOLO, prinsip kerjanya, dan bagaimana kita dapat menerapkannya menggunakan MATLAB.
Pengenalan Algoritma YOLO
Algoritma You Only Look Once (YOLO) adalah pendekatan deteksi objek real-time yang memungkinkan kita untuk mendeteksi objek dalam satu kali pengamatan sekaligus, tanpa perlu proses komputasi yang berulang-ulang. YOLO memahami tampilan gambar sebagai masalah regresi dan menerapkan deep learning untuk menghasilkan bounding box (kotak batas) yang mengelilingi objek-objek yang ada dalam gambar, berserta dengan label dan tingkat keyakinan (confidence score).
-read more->Memahami Dasar Perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning
Dalam era digital yang semakin maju, bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) telah menjadi perhatian utama. Di dalamnya, dua konsep yang sangat penting adalah Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL). Kedua teknik ini telah mengubah cara kita memahami dan menganalisis data, serta memberi kita kemampuan untuk membuat model prediksi dan pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Artikel ini akan membantu Anda, sebagai pemula, memahami dasar perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning.
Jenis-jenis Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk Image Recognition dan Computer Vision
Convolutional Neural Network (CNN) telah menjadi pilar utama dalam revolusi pengenalan gambar (image recognition) dan penglihatan komputer (computer vision). Arsitektur CNN telah menghasilkan perkembangan luar biasa dalam berbagai tugas seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, segmentasi gambar, dan banyak lagi. Artikel ini akan membahas beberapa jenis arsitektur CNN yang telah mendominasi dalam beberapa tahun terakhir.
Penerapan Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Citra
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu teknik utama dalam bidang pengolahan citra dan kecerdasan buatan. CNN telah membuktikan kemampuannya yang luar biasa dalam memahami dan mengklasifikasikan citra dengan akurasi tinggi. Artikel ini akan membahas tentang penerapan Convolutional Neural Network dalam klasifikasi citra, mengapa teknik ini efektif, serta beberapa contoh aplikasi praktis yang telah mengubah cara kita memproses dan memahami citra.
Segmentasi Semantik Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN)
Segmentasi semantik adalah salah satu cabang penting dalam dunia komputer vision, di mana tujuannya adalah untuk memahami struktur dan makna dari gambar dengan cara membaginya menjadi beberapa bagian atau wilayah yang saling terkait. Salah satu teknik yang paling efektif dalam mencapai tujuan ini adalah dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), yang merupakan salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang telah merevolusi industri komputer vision. Artikel ini akan membahas secara rinci konsep segmentasi semantik menggunakan CNN dan mengapa teknik ini sangat efektif dalam mengatasi tugas ini.
Memahami Deep Learning: Revolusi Teknologi yang Membentuk Masa Depan
Deep Learning merupakan salah satu cabang utama dari pembelajaran mesin (machine learning) yang telah merevolusi dunia teknologi dan mendefinisikan masa depan berbagai bidang, mulai dari kecerdasan buatan (AI) hingga pengenalan wajah dan bahasa alami. Teknik ini menggunakan jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) yang mendalam untuk mengenali pola yang kompleks dalam data dan mempelajari representasi yang lebih abstrak dari informasi tersebut. Artikel ini akan membahas konsep dasar Deep Learning, sejarahnya, dan beberapa aplikasi yang luar biasa yang telah mengubah cara kita melihat teknologi.
Pemrograman Matlab 