Blog Archives
Metode Ekstraksi Fitur Dalam Pengolahan Citra
Pada era digital saat ini, pengolahan citra telah menjadi bidang yang semakin penting dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan pola, deteksi objek, komputer vision, dan banyak lagi. Salah satu aspek penting dalam pengolahan citra adalah ekstraksi fitur, di mana informasi yang relevan diekstraksi dari citra untuk tujuan analisis lebih lanjut. Dalam artikel ini, kita akan mempelajari metode-metode ekstraksi fitur citra, mulai dari pendekatan sederhana hingga teknik-teknik kompleks yang digunakan dalam penelitian terkini.
Ekstraksi fitur citra adalah proses mengubah data citra menjadi representasi fitur yang lebih sederhana dan informatif. Fitur-fitur ini mencerminkan karakteristik penting dari citra yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola, membedakan objek, atau mengklasifikasikan citra. Dalam banyak aplikasi, ekstraksi fitur merupakan langkah awal yang penting sebelum analisis lebih lanjut, seperti pengenalan pola atau deteksi objek.
-read more->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.
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.
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.
Pemrograman Matlab 