Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Data Penjualan Air Minum Dalam Kemasan
Download Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Data Penjualan Air Minum Dalam Kemasan PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui Langkah Demi Langkah Memahami Dan Mengimplementasikan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Untuk Prediksi Data Penjualan Air Minum Dalam Kemasan 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.
Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python GUI : Langkah demi langkah memahami dan mengimplementasikan jaringan syaraf tiruan Backpropagation untuk prediksi data penjualan air minum dalam kemasan
Buku ini menyajikan penjelasan praktis tentang Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation dan bagaimana implementasinya untuk memprediksi data penjualan air minum dalam kemasan. 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 sebuah kelas dan fungsi-fungsi Python yang dibuat sendiri. Hasil akhir dari buku ini adalah pembaca mampu merealisasikan sendiri setiap tahapan JST Backpropagation untuk memprediksi data penjualan air minum dalam kemasan menggunakan Python yang berbasis Command Windows dan Python yang berbasis GUI.
Step By Step Neural Networks for Image Classification using Python GUI
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.
Prediksi Harga Emas Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan MATLAB GUI
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.