Klasifikasi Citra Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui

DOWNLOAD
Download Klasifikasi Citra Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Klasifikasi Citra Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages. If the content not found or just blank you must refresh this page
Klasifikasi Citra Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : id
Publisher: TURIDA PUBLISHER
Release Date :
Klasifikasi Citra Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui written by Hamzan Wadi and has been published by TURIDA PUBLISHER this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Buku ini merupakan kasus keempat dari seri implementasi jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan PYTHON GUI. Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku “Step By Step Neural Networks for Image Classification using Python GUI: A practical approach to understand the neural networks algorithm for image classification with project based example” yang telah ditulis oleh Hamzan Wadi. Buku ini menyajikan penjelasan praktis tentang jaringan syaraf tiruan Backpropagation dan bagaimana implementasinya untuk klasifikasi data citra, dimana dalam buku ini kasus yang digunakan adalah klasifikasi kualitas buah apel. Buku ini juga menyajikan pembahasan tentang bagaimana melakukan ekstraksi fitur data citra dengan menggunakan metode GLCM (Grey Level Co-occurrence Matrix) dan menggunakan fitur-fitur tersebut sebagai masukan dari jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Pembahasan dalam buku ini disajikan secara bertahap dan langkah demi langkah sehingga akan membantu pembaca memahami setiap konsep dan tahapan dari algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Buku ini sangat cocok untuk pelajar, mahasiswa, dan peneliti yang ingin mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dengan menggunakan PYTHON GUI. Pembahasan dalam buku ini akan memberikan pemahaman pada pembaca tentang arsitektur JST Backpropagation dan parameter-parameter yang terdapat didalamnya. Pembaca akan dibantu memahami setiap langkah untuk melakukan klassifikasi data melalui contoh kasus dan perhitungan matematisnya. Selain itu, pembaca juga dibimbing secara bertahap dan langkah demi langkah untuk mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan PYTHON GUI. Pembaca akan dibimbing untuk merealisasikan setiap tahapan dalam algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation ke dalam kelas dan fungsi-fungsi yang diciptakan sendiri. Hasil akhir dari buku ini adalah pembaca mampu merealisasikan sendiri setiap tahapan dalam algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk mengklasifikasi kualitas buah apel menggunakan PYTHON menjadi aplikasi yang berbasis Command Windows dan aplikasi yang berbasis GUI.
Prediksi Harga Emas Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Matlab Gui
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : id
Publisher: Turida Publisher
Release Date : 2023-05-12
Prediksi Harga Emas Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Matlab Gui written by Hamzan Wadi and has been published by Turida Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-05-12 with Computers categories.
Buku ini merupakan versi MATLAB dari buku yang berjudul “Prediksi Harga Emas Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan PYTHON GUI”. Buku ini merupakan kasus keempat dari seri implementasi jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan MATLAB GUI. Buku ini menyajikan penjelasan praktis tentang jaringan syaraf tiruan Backpropagation dan bagaimana implementasinya untuk memprediksi harga emas. Pembahasan dalam buku ini disajikan secara bertahap dan langkah demi langkah sehingga akan membantu pembaca memahami setiap konsep dan tahapan dari algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation. Buku ini sangat cocok untuk pelajar, mahasiswa, dan peneliti yang ingin mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation dengan menggunakan MATLAB GUI. Pembahasan dalam buku ini akan memberikan pemahaman pada pembaca tentang arsitektur jaringan syaraf tiruan Backpropagation dan parameter-parameter yang terdapat didalamnya. Pembaca akan dibantu memahami setiap langkah untuk melakukan prediksi melalui contoh kasus dan perhitungan matematisnya. Selain itu, pembaca juga dibimbing secara bertahap dan langkah demi langkah untuk mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation menggunakan MATLAB GUI. Pembaca akan dibimbing untuk merealisasikan setiap tahapan dalam algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation ke dalam kelas dan fungsi-fungsi yang diciptakan sendiri. Hasil akhir dari buku ini adalah pembaca mampu merealisasikan sendiri setiap tahapan dalam algoritma jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk memprediksi harga emas menggunakan MATLAB menjadi aplikasi yang berbasis Command Windows dan aplikasi yang berbasis GUI.
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Klasifikasi Data Gempa
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : id
Publisher: TURIDA Publisher
Release Date :
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Klasifikasi Data Gempa written by Hamzan Wadi and has been published by TURIDA Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
Buku ini merupakan pengembangan dari buku sebelumnya, dimana pada buku ini Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation digunakan untuk memprediksi/mengklasifikasi data gempa. Buku ini menyajikan penjelasan praktis tentang Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan bagaimana implementasinya untuk memprediksi data data gempa. Pembahasan dalam buku ini disajikan secara bertahap dan langkah demi langkah sehingga akan membantu pembaca memahami setiap konsep dan tahapan dari JST Backpropagation. Buku ini sangat cocok untuk pelajar, mahasiswa, dan peneliti yang ingin mengimplementasikan JST Backpropagation dengan menggunakan PYTHON GUI. Pembahasan dalam buku ini akan memberikan pemahaman pada pembaca tentang arsitektur JST Backpropagation dan parameter-parameter yang terdapat didalamnya. Pembaca akan dibantu memahami setiap langkah untuk melakukan prediksi melalui contoh kasus dan perhitungan manualnya. Selain itu, pembaca juga dibimbing secara bertahap dan langkah demi langkah untuk mengimplementasikan JST Backpropagation menggunakan PYTHON GUI. Pembaca akan dibimbing untuk merealisasikan setiap tahapan JST Backpropagation ke dalam kelas dan fungsi-fungsi PYTHON yang dibuat sendiri. Hasil akhir dari buku ini adalah pembaca mampu merealisasikan sendiri setiap tahapan JST Backpropagation untuk memprediksi/mengklasifikasi data gempa menggunakan PYTHON yang berbasis Command Windows dan PYTHON yang berbasis GUI.
Klasifikasi Citra Berbasis Deep Learning Menggunakan Scikit Learn Tensorflow Dan Keras Dengan Python Gui
DOWNLOAD
Author : Vivian Siahaan
language : id
Publisher: BALIGE PUBLISHING
Release Date : 2021-07-16
Klasifikasi Citra Berbasis Deep Learning Menggunakan Scikit Learn Tensorflow Dan Keras Dengan Python Gui written by Vivian Siahaan and has been published by BALIGE PUBLISHING this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-07-16 with Computers categories.
Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “Project-Based Approach On DEEP LEARNING Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan klasifikasi citra. Pada Bab 1, Anda akan menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy danb sejumlah pustaka lain untuk klasifikasi cuaca menggunakan dataset Multi-class Weather Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/pratik2901/multiclass-weather-dataset/download). Pada Bab 2, Anda akan menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mengenali jenis bunga menggunakan dataset Flowers Recognition dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 3, Anda akan menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi plat nomor kendaraan menggunakan dataset Car License Plate Detection yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/andrewmvd/car-plate-detection/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 4, Anda akan belajar bagaimana menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk melakukan pengenalan bahasa isyarat menggunakan Sign Language Digits Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/ardamavi/sign-language-digits-dataset/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 5, Anda akan belajar bagaimana menerapkan pustaka TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi keretakan permukaan beton menggunakan dataset Surface Crack Detection yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/arunrk7/surface-crack-detection/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini.
Step By Step Neural Networks For Image Classification Using Python Gui
DOWNLOAD
Author : Hamzan Wadi
language : en
Publisher: Turida Publisher
Release Date :
Step By Step Neural Networks For Image Classification Using Python Gui written by Hamzan Wadi and has been published by Turida Publisher this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with Computers categories.
This book provides a practical explanation of the backpropagation neural networks algorithm and how it can be implemented for image classification. The discussion in this book is presented in step by step so that it will help readers understand the fundamental of the backpropagation neural networks and its steps. This book is very suitable for students, researchers, and anyone who want to learn and implement the backpropagation neural networks for image classification using PYTHON GUI. The discussion in this book will provide readers deep understanding about the backpropagation neural networks architecture and its parameters. The readers will be guided to understand the steps of the backpropagation neural networks for image classification through case example. The readers will be guided to create their own neural networks class and build their complete applications for data image classification. The final objective of this book is that the readers are able to realize each step of the multilayer perceptron neural networks for image classification. In Addition, the readers also are able to create the neural networks applications which consists of two types of applications which are command window based application and GUI based application. Here are the material that you will learn in this book. CHAPTER 1: This chapter will guide you in preparing what software are needed to realize the backpropagation neural networks using Python GUI. The discussion in this chapter will start from installing Python and the libraries that will be used, installing Qt Designer, understanding and using Qt Designer to design the application UI, and the last is about how to create a GUI program using Python and Qt Designer. CHAPTER 2: This chapter discusses the important parts in the backpropagation neural networks algorithm which includes the architecture of the backpropagation neural networks, the parameters contained in the backpropagation neural networks, the steps of the backpropagation neural networks algorithm, and the mathematical calculations of the backpropagation neural networks. CHAPTER 3: This chapter discusses in detail the mathematical calculations of fruit quality classification using the backpropagation neural networks which includes the feature extraction process of fruit images, data normalization, the training process, and the classification process. The feature extraction method used in this case is GLCM (Gray Level Co-occurrence Matrix). The image features that will be used in this case are energy, contrast, entropy, and homogeneity. CHAPTER 4: This chapter discusses how to implement the backpropagation neural networks algorithm for fruit quality classification using Python. This chapter will present the steps to create your backpropagation neural networks class and to define the functions that represent each process of the backpropagation neural networks. This chapter will also present the steps to create a class for image processing. And in final discussion you will be guided to create your backpropagation neural networks application from scratch to classify the quality of fruit. CHAPTER 5: This chapter will discuss how to create a GUI based application for fruit quality classification using the backpropagation neural networks algorithm. This chapter will discuss in detail the steps for designing the application UI by using Qt Designer, the steps for creating a class for the backpropagation neural networks GUI based application, and how to run the GUI based application to classify the fruit data.
Tutorial Object Detection People With Faster Region Based Convolutional Neural Network Faster R Cnn
DOWNLOAD
Author : Eko Cahyono Putro
language : id
Publisher: Kreatif
Release Date : 2020-09-01
Tutorial Object Detection People With Faster Region Based Convolutional Neural Network Faster R Cnn written by Eko Cahyono Putro and has been published by Kreatif this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-09-01 with Computers categories.
Dalam istilah praktis, deep learning merupakan bagian dari machine learning. Sebuah model machine learning perlu 'diberitahu' untuk bagaimana ia menciptakan prediksi akurat, dengan terus diberikan data. Sementara model deep learning dapat mempelajari metode komputasinya sendiri, dengan 'otaknya' sendiri, apabila diibaratkan. Sebuah model deep learning dirancang untuk terus menganalisis data dengan struktur logika yang mirip dengan bagaimana manusia mengambil keputusan. Untuk dapat mencapai kemampuan itu, deep learning menggunakan struktur algoritma berlapis yang disebut artificial neural network (ANN).