Blog Archives
Penerapan Deep Learning dalam Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital merupakan salah satu bidang yang berkembang pesat dalam beberapa dekade terakhir. Dengan semakin banyaknya data citra yang dihasilkan dari berbagai sumber seperti kamera digital, pemindaian medis, dan sensor satelit, diperlukan metode yang efektif untuk menganalisis dan memproses citra tersebut. Salah satu pendekatan terkini yang telah menunjukkan kinerja yang luar biasa dalam berbagai tugas pengolahan citra adalah deep learning.
Deep learning merupakan cabang dari machine learning yang menggunakan jaringan neural yang dalam (deep neural networks) untuk memodelkan dan memahami data yang kompleks. Dalam konteks pengolahan citra digital, deep learning telah digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari klasifikasi objek hingga restorasi citra, deteksi anomali, segmentasi, dan banyak lagi. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari berbagai aplikasi deep learning dalam pengolahan citra digital serta teknik-teknik yang digunakan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi.
-read more->Arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk Pengolahan Citra Digital
Pengolahan citra digital adalah cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan / Artificial Intelligence (AI) yang bertujuan untuk memahami, menganalisis, dan memanipulasi citra digital. Dalam beberapa tahun terakhir, Convolutional Neural Network (CNN) telah menjadi fondasi utama dalam pengolahan citra digital, menghasilkan kemajuan luar biasa dalam aplikasi seperti pengenalan objek, segmentasi citra, dan pengolahan citra medis. Artikel ini akan membahas secara mendalam arsitektur CNN dan peran krusialnya dalam pengolahan citra digital.
Konsep Dasar CNN
CNN adalah jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang terinspirasi oleh cara kerja visual manusia dan struktur jaringan saraf biologis. Salah satu fitur utama CNN adalah lapisan konvolusi, yang memungkinkan jaringan untuk secara otomatis mempelajari fitur-fitur penting dari citra melalui proses konvolusi dan pooling.
-read more->Apa itu Artificial Intelligence, Deep Learning, Dan Convolutional Neural Network??
Dalam era di mana teknologi semakin merajalela, Artificial Intelligence (AI) telah menjadi pusat perhatian dunia. Salah satu cabang utama dari AI yang telah mengubah lanskap teknologi secara fundamental adalah deep learning. Dalam artikel ini, kita akan membongkar rahasia di balik kecerdasan buatan dan deep learning, menggali lebih dalam untuk memahami konsep, aplikasi, dan dampaknya dalam berbagai bidang kehidupan.
Apa itu Kecerdasan Buatan?
Kecerdasan buatan (AI) merupakan cabang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan mesin atau sistem yang mampu mengeksekusi tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Tujuan utama dari AI adalah untuk membuat mesin dapat “berpikir” seperti manusia, melakukan tugas-tugas yang membutuhkan pemahaman, pembelajaran, dan pemecahan masalah.
-read more->Deteksi Tepi Dalam Pengolahan Citra Digital
Dalam dunia pengolahan citra digital, deteksi tepi merupakan salah satu teknik yang paling penting dan sering digunakan. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep deteksi tepi citra, metode-metode yang digunakan, serta aplikasi dan pentingnya teknik ini dalam berbagai bidang.
Apa itu Deteksi Tepi Citra?
Deteksi tepi adalah proses mengidentifikasi dan menyoroti perubahan tajam dalam intensitas piksel dalam sebuah citra. Tepi dalam citra merujuk pada batas atau perubahan signifikan dalam warna atau kecerahan antara objek dan latar belakang. Teknik ini penting dalam pengolahan citra karena tepi sering kali mencerminkan batas antara objek dalam citra, dan deteksi tepi membantu dalam segmentasi objek dan ekstraksi fitur.
-read more->Perbaikan Kualitas Citra (Image Enhancement)
Dalam dunia modern yang dipenuhi dengan citra digital, kualitas citra menjadi sangat penting. Baik itu untuk keperluan pribadi, profesional, maupun komersial, citra yang jelas, tajam, dan menarik dapat membuat perbedaan besar dalam bagaimana informasi disampaikan dan diterima. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari teknik-teknik yang digunakan untuk meningkatkan kualitas citra digital serta aplikasi dan dampaknya dalam berbagai bidang.
Penerapan GPT untuk Pemrosesan Bahasa Alami dengan MATLAB
Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing atau NLP) telah menjadi bidang penelitian yang mendalam dan terus berkembang, terutama dengan kemunculan model-model generatif seperti GPT (Generative Pre-trained Transformer). Artikel ini akan membahas secara rinci penerapan GPT untuk NLP menggunakan perangkat lunak MATLAB, yang memberikan landasan yang kokoh untuk menggabungkan kecanggihan model generatif ini dalam aplikasi komputasi dan analisis teks.
1. Pengantar ke Generative Pre-trained Transformer (GPT)
GPT adalah model bahasa yang dikembangkan oleh OpenAI, berdasarkan arsitektur Transformer yang revolusioner. Model ini terkenal karena kemampuannya menghasilkan teks yang nyaris manusiawi, bahkan untuk tugas-tugas generatif yang kompleks. Dengan pendekatan pre-trained yang kuat, GPT telah membuka pintu bagi berbagai aplikasi dalam pemrosesan bahasa alami.
-read more->
Penerapan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dengan MATLAB
Dalam era digital yang semakin maju, pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing atau NLP) menjadi penting dalam berbagai aplikasi, mulai dari pencarian web hingga chatbot cerdas. Salah satu inovasi terkini yang membawa dampak besar dalam dunia NLP adalah algoritma BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Dikembangkan oleh Google AI pada tahun 2018, BERT telah membuka pintu menuju pemahaman konteks yang lebih dalam dalam teks, menghasilkan kemajuan signifikan dalam berbagai tugas bahasa alami. Artikel ini akan mengeksplorasi penerapan BERT menggunakan perangkat lunak MATLAB, membahas keunggulan algoritma ini, langkah-langkah implementasinya, serta dampaknya dalam meningkatkan kinerja model NLP.
Pengolahan Video Untuk Mendeteksi Dan Menghitung Kendaraan Di Jalan Tol Menggunakan Metode YOLOv3
Deteksi dan penghitungan kendaraan di jalan tol adalah langkah penting dalam pemantauan dan pengelolaan lalu lintas. Dalam artikel ilmiah ini, dijelaskan penggunaan metode YOLOv3 (You Only Look Once version 3) dalam pengolahan video untuk mendeteksi dan menghitung kendaraan di jalan tol. YOLOv3 adalah salah satu model deep learning yang telah terbukti efektif dalam deteksi objek real-time, termasuk kendaraan.
Klasifikasi Jenis Buah Mangga Menggunakan Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis arsitektur jaringan syaraf tiruan yang umumnya digunakan dalam bidang Computer Vision. CNN digunakan untuk memproses data dengan topologi grid, seperti gambar atau video. Dalam algoritmanya, CNN menggunakan operasi matematika yang disebut konvolusi untuk menggantikan perkalian matriks umum pada setidaknya satu lapisannya. Lapisan (layer) dalam CNN yang umumnya digunakan antara lain Convolutional Layer, Batch Normalization Layer, ReLU (Rectified Linear Activation) Layer, Max Pooling Layer, Fully Connected Layer, dan Softmax Layer. CNN banyak diterapkan pada berbagai bidang pengolahan citra salah satunya untuk klasifikasi jenis buah mangga.
Klasifikasi Jenis Jambu Biji Menggunakan Convolutional Neural Network AlexNet
Jambu biji adalah buah tropis yang populer dan memiliki berbagai variasi jenis. Klasifikasi jenis jambu biji menjadi penting dalam mengidentifikasi varietas dan mengelola persediaan buah. Dalam upaya ini, pengolahan citra dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) khususnya AlexNet telah membuktikan efektivitasnya dalam mengklasifikasikan jenis jambu biji, termasuk jambu biji kristal dan jambu biji lokal.
Teknologi pengolahan citra telah menghadirkan terobosan signifikan dalam berbagai industri, termasuk pertanian dan produksi pangan. Identifikasi jenis jambu biji dengan akurasi tinggi adalah langkah penting dalam memastikan kualitas dan diversitas produk buah.
-read more->
Pemrograman Matlab 