Klasifikasi Citra Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan PYTHON GUI

Name: Klasifikasi Citra Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan PYTHON GUI
Rating: 4.636363506317139 (11 reviews)

Hamzan Wadi

TURIDA PUBLISHER

4.6

11 reviews

Ebook

205

Pages

Ratings and reviews aren’t verified Learn More

About this ebook

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.

Ratings and reviews

4.6

11 reviews

About the author

Hamzan Wadi lahir di Turida pada 1990. Setelah menamatkan kuliah dengan minat Kriptografi, ia mendirikan Lembaga Pendidikan dan Pelatihan Pemrograman yang diproyeksikan mampu untuk menampung minta generasi muda di Nusa Tenggara Barat untuk mengembangkan bakatnya dalam dunia komputasi dan informatika. Selain aktif mengajar, ia juga menjadi konsultan IT dan web developer. Ia telah mengembangkan beberapa situs web perhotelan dan UKM (Usaha Kecil dan Menengah) berbasis ASP.NET, PHP, dan JSP. Penulis sedang mengembangkan aplikasi-aplikasi database tingkat korporasi menggunakan ORACLE, MySQL, dan SQLServer. Penulis juga aktif menulis buku-buku pemrograman praktis berbahasa Indonesia dan berbahasa inggris yang diterbitkan dan dijual di Google Play/Google Books dan Amazon. Penulis juga aktif melakukan penelitian tentang pengolahan sinyal, citra dan video digital. Selain menulis, kegemaran penulis lainnya adalah berenang dan membaca novel.

Rate this ebook

Tell us what you think.

Reading information

Smartphones and tablets

Install the Google Play Books app for Android and iPad/iPhone. It syncs automatically with your account and allows you to read online or offline wherever you are.

Laptops and computers

You can listen to audiobooks purchased on Google Play using your computer's web browser.

eReaders and other devices

To read on e-ink devices like Kobo eReaders, you'll need to download a file and transfer it to your device. Follow the detailed Help Center instructions to transfer the files to supported eReaders.

Report illegal content