Blog Archives
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->Prediksi Status Kelulusan Mahasiswa dengan Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN)
Pendidikan tinggi adalah salah satu tahapan penting dalam perjalanan menuju karir yang sukses. Namun, banyak faktor yang dapat mempengaruhi apakah seorang mahasiswa akan lulus tepat waktu, terlambat, atau bahkan drop out. Dalam upaya untuk membantu mahasiswa dan perguruan tinggi dalam memahami faktor-faktor tersebut, penelitian prediksi status kelulusan mahasiswa menjadi semakin penting. Dalam artikel ini, akan dijelaskan bagaimana algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) dapat digunakan untuk memprediksi status kelulusan mahasiswa berdasarkan beberapa variabel kunci, yaitu Indeks Prestasi Sementara (IPS), Status Pernikahan, Status Pekerjaan, dan Jumlah SKS (Satuan Kredit Semester).
Deteksi Kanker Paru Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan pada Citra CT Scan
Kanker paru-paru adalah salah satu jenis kanker yang paling mematikan di seluruh dunia. Deteksi dini kanker paru-paru sangat penting untuk meningkatkan tingkat kelangsungan hidup pasien. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk deteksi kanker paru-paru adalah dengan menggunakan teknologi pengolahan citra medis dengan modalitas CT scan. Dalam penelitian ini, akan dijelaskan bagaimana pengolahan citra, khususnya ekstraksi fitur Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM), dan penggunaan jaringan syaraf tiruan (neural networks) dapat digunakan untuk deteksi kanker paru-paru pada citra CT scan.
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.
Penerapan Algoritma Self-Organizing Maps (SOM) Menggunakan MATLAB
Self-Organizing Maps (SOM), juga dikenal sebagai Kohonen maps, adalah salah satu algoritma dalam bidang jaringan saraf tiruan yang mampu melakukan pemetaan dan pengelompokan data kompleks dalam ruang multidimensional. Dalam artikel ini, kita akan menjelaskan konsep dasar algoritma SOM dan bagaimana mengimplementasikannya menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Penerapan Algoritma Support Vector Machine dalam Klasifikasi Citra menggunakan MATLAB
Klasifikasi citra adalah salah satu aplikasi penting dalam bidang pengolahan citra yang bertujuan untuk mengenali dan membedakan objek atau pola tertentu dalam citra. Algoritma Support Vector Machine (SVM) adalah metode pembelajaran mesin yang efektif untuk melakukan klasifikasi dengan membangun model yang dapat memisahkan data dengan jelas ke dalam beberapa kategori. Artikel ini akan membahas penerapan algoritma Support Vector Machine dalam klasifikasi citra menggunakan perangkat lunak MATLAB.
Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor (KNN) dalam Pengolahan Citra menggunakan MATLAB
Pengolahan citra merupakan salah satu bidang yang penting dalam dunia komputer dan teknologi informasi. Pada era di mana data citra semakin melimpah, metode pengolahan citra yang efisien dan akurat menjadi kunci untuk mendapatkan informasi yang berarti. Salah satu metode yang sering digunakan dalam pengolahan citra adalah algoritma K-Nearest Neighbor (KNN). Artikel ini akan membahas konsep dasar KNN dan bagaimana kita dapat menerapkannya dalam pengolahan citra menggunakan perangkat lunak MATLAB.
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.
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.
Pemrograman Matlab 