Blog Archives

Linear Discriminant Analysis (LDA) adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk klasifikasi dan reduksi dimensi data. Berikut adalah beberapa konsep penting terkait LDA:

Teorema Bayes: LDA didasarkan pada teorema Bayes, yang digunakan untuk menghitung probabilitas kondisional. Teorema Bayes menyatakan bahwa probabilitas suatu hipotesis atau kelas tertentu, diberikan data yang diamati, dapat dihitung dari probabilitas data yang diamati, diberikan hipotesis atau kelas tertentu.
Reduksi dimensi: LDA digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan memproyeksikan data ke dalam ruang dimensi yang lebih rendah. Proyeksi dilakukan dengan mencari kombinasi linear dari fitur yang memaksimalkan pemisahan antara kelas.
Klasifikasi: LDA juga dapat digunakan untuk klasifikasi data. Setelah dimensi data direduksi, LDA membangun model klasifikasi dengan menghitung probabilitas kondisional untuk setiap kelas.
Canonical Discriminant Analysis (CDA): CDA adalah variasi dari LDA yang mencari sumbu (koordinat kanonik) yang terbaik memisahkan kelas-kelas data. Sumbu-sumbu ini tidak berkorelasi satu sama lain dan mendefinisikan ruang optimal yang memisahkan kelas-kelas data.

Klasifikasi Jenis Jambu Biji Menggunakan Convolutional Neural Network AlexNet

Aug 15

Posted by adi pamungkas

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.