Blog Archives
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.
Pengenalan Sandi Morse Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
Jaringan syaraf tiruan backpropagation adalah algoritma supervised learning yang meniru prinsip kerja jaringan syaraf manusia. Algoritma ini menghitung gradien dari fungsi kerugian untuk setiap bobot dengan aturan rantai. Backpropagation adalah inti dari pelatihan jaringan syaraf dan merupakan metode penyetelan bobot jaringan berdasarkan tingkat kesalahan yang diperoleh pada epoch sebelumnya. Penyetelan bobot yang tepat memungkinkan pengurangan tingkat kesalahan dan membuat model lebih dapat diandalkan dengan meningkatkan generalisasi. Jaringan syaraf tiruan backpropagation telah banyak diterapkan pada berbagai bidang pengolahan citra salah satunya untuk pengenalan sandi morse.
Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)
Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ) adalah jenis jaringan syaraf tiruan yang digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam beberapa kategori atau kelas yang telah ditentukan. LVQ adalah metode yang termasuk dalam kelompok algoritma “competitive learning”, yang berarti bahwa neuron-neuron dalam jaringan bersaing untuk memenangkan vektor input yang diberikan dan belajar untuk mewakili kelas tertentu.
Klasifikasi Citra Ikan Koi Menggunakan Algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS)
I. Pendahuluan
Penggunaan teknologi pengolahan citra dan kecerdasan buatan semakin luas diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk dalam pengenalan dan klasifikasi citra ikan koi. Klasifikasi citra ikan koi memiliki potensi besar dalam meningkatkan pemahaman dan manajemen ikan koi berdasarkan ciri-ciri tertentu. Dalam penelitian ini, dilakukan klasifikasi ikan koi menggunakan algoritma Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) dengan fokus pada ekstraksi ciri warna.
Klasifikasi Citra Beras Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation
I. Pendahuluan
Dalam era teknologi informasi dan pertanian yang semakin berkembang pesat, penggunaan metode pengolahan citra dan kecerdasan buatan menjadi semakin penting dalam berbagai bidang, termasuk dalam klasifikasi citra beras. Klasifikasi citra beras memiliki potensi besar untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam mengenali jenis-jenis beras berdasarkan ciri-ciri tertentu. Penelitian ini difokuskan pada klasifikasi beras menggunakan algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan metode pembelajaran Backpropagation. Ciri-ciri bentuk yang digunakan adalah panjang, lebar, luas, dan keliling.
Pengolahan Citra untuk Deteksi Kanker Paru Berdasarkan Citra Thorax CT Scan
Penggunaan teknologi citra dalam dunia kedokteran terus berkembang pesat, memberikan metode yang lebih akurat dan efisien dalam diagnosis penyakit. Salah satu aplikasi penting adalah deteksi kanker paru menggunakan citra CT scan pada area thorax. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan bagaimana pengolahan citra digunakan untuk mendeteksi kanker paru berdasarkan citra thorax CT scan.
Kanker paru adalah salah satu penyakit yang paling sering mematikan di seluruh dunia. Deteksi dini sangat penting untuk meningkatkan peluang kesembuhan pasien. Citra Thorax CT scan adalah metode pencitraan medis yang kuat dalam mendeteksi kanker paru pada tahap awal, sehingga memungkinkan intervensi lebih dini dan pengobatan yang lebih berhasil.
-read more->Pengenalan Wajah Menggunakan Metode Principal Component Analysis (PCA)
Pengenalan wajah adalah bidang yang mendapat perhatian besar dalam pengolahan citra dan kecerdasan buatan. Metode Principal Component Analysis (PCA) adalah salah satu teknik yang kuat dan umum digunakan dalam pengenalan wajah. Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana PCA bekerja dalam pengenalan wajah dan mengapa metode ini menjadi pilihan populer dalam tugas ini.
Pengenalan wajah adalah proses identifikasi individu berdasarkan ciri-ciri wajah yang unik. Dalam kasus sistem otomatis, tujuan utamanya adalah mengidentifikasi atau mengautentikasi seseorang menggunakan citra wajah mereka. Metode PCA adalah salah satu pendekatan yang dapat mengurangi dimensi data citra wajah dan mengekstraksi informasi penting untuk pengenalan.
-read more->Memahami Algoritma Naive Bayes: Konsep dan Penerapan
Algoritma Naive Bayes adalah pendekatan klasifikasi yang populer dalam dunia kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami. Artikel ini akan menjelaskan konsep dasar algoritma Naive Bayes, mengapa algoritma ini penting, serta bagaimana mengimplementasikannya dalam berbagai aplikasi.
Algoritma Naive Bayes didasarkan pada teorema probabilitas Bayes dan digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori yang sesuai. Meskipun memiliki asumsi “naif” (sederhana) tentang independensi fitur, algoritma ini sering memberikan hasil yang memuaskan dalam berbagai konteks. Naive Bayes telah sukses diterapkan dalam spam filtering, analisis sentimen, klasifikasi dokumen, dan banyak aplikasi lainnya.
-read more->Memahami Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization (LVQ)
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) telah menjadi salah satu pilar utama dalam dunia kecerdasan buatan, memungkinkan kita untuk memodelkan dan memahami pola-pola dalam data. Learning Vector Quantization (LVQ) adalah salah satu algoritma JST yang memiliki aplikasi khusus dalam tugas-tugas klasifikasi dan pengenalan pola. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari konsep dasar LVQ, cara kerjanya, dan penerapannya dalam pengenalan pola.
Pemrograman Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) Menggunakan MATLAB
Algoritma Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) adalah metode yang menggabungkan kecerdasan buatan (artificial intelligence) dan logika fuzzy untuk memodelkan hubungan antara input dan output data yang kompleks. ANFIS mengadopsi karakteristik adaptif dari jaringan saraf tiruan (neural network) dan keunggulan interpretasi logika fuzzy untuk membuat model prediksi yang akurat dan dapat diinterpretasikan. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang pengertian, prinsip kerja, dan langkah-langkah pemrograman ANFIS menggunakan MATLAB.
Pemrograman Matlab 