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->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 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.
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.
Langkah demi Langkah Algoritma Backpropagation untuk Pemula dalam MATLAB
Jaringan saraf tiruan (Neural Networks) telah menjadi bagian integral dari kecerdasan buatan dalam beberapa dekade terakhir. Dengan kemampuannya untuk belajar dari data dan menjalankan tugas-tugas kompleks, jaringan saraf tiruan telah mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi. Salah satu teknik kunci dalam melatih jaringan saraf tiruan adalah algoritma backpropagation. Artikel ini akan memberikan panduan praktis langkah-demi-langkah tentang cara algoritma backpropagation beroperasi dan bagaimana mengimplementasikannya secara efektif dalam bahasa pemrograman MATLAB, terutama bagi para pemula yang tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang teknologi ini.
Pemrograman Matlab 