Klasifikasi Citra Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan Python Gui
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.
Klasifikasi Citra Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Menggunakan PYTHON GUI
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
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
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.