Model Klasifikasi Terumbu Karang Menggunakan Metode Convolutional Neural Network
Teks penuh
Dokumen terkait
Tujuan dari penelitian adalah sebagai media pembelajaran untuk masyarakat dan pembudidaya tanaman aglaonema, membuat sistem identifikasi tanaman aglaonema menggunakan
Pada Gambar 1 pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan data citra yang akan digunakan pada proses pelatihan dan pengujian model arsitektur Convolutional Neural
Dalam model neural network terdapat berbagai jenis arsitektur, seperti Deep Neural Network (DNN), Convolutional Neural Netwok (CNN), dan Recurrent Neural Netwok (RNN). CNN
Klasifikasi merupakan tahapan pelatihan model menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur GoggLeNet yang bertujuan untuk melakukan pelatihan
Pada penelitian ini akan mencoba mengolah data sentiment analysis dari Amazon dan Yelp dengan menggunakan model deep learning seperti CNN (Convolutional Neural
Dari penelitian yang sudah dilakukan ditarik kesimpulan bahwa CNN terbukti mampu mengklasifikasikan dengan baik untuk studi kasus spesies tanaman anthurium dengan akurasi yang cukup
Pada percobaan pertama dataset diimplementasikan menggunakan arsitektur Alexnet dengan dropout 20%, 30% dan 40%.Dilakukan proses pada dataset bunga anggrek genus
Setelah melakukan penelitian ini dan hasil dari penerapan implementasi metode Convolutional Neural Network (CNN), proses klasifikasi burung kenari , memiliki kesimpulan
