Klasifikasi Citra menggunakan Tensorflow

Aenu Rizqiana

Sosial Media


0 orang menyukai ini
Suka

Summary

Kodingan yang diberikan adalah implementasi dasar untuk melakukan klasifikasi citra menggunakan dataset CIFAR-10 dengan menggunakan TensorFlow. Dataset CIFAR-10 terdiri dari 60.000 citra berwarna dengan resolusi 32x32 piksel yang terbagi menjadi 10 kelas yang berbeda.Langkah-langkah dalam kodingan tersebut mencakup pemrosesan data, seperti normalisasi dan pemisahan data latih dan uji, serta pembentukan arsitektur model menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Model kemudian diinisialisasi, dikonfigurasi dengan fungsi loss dan optimizer, dan dilatih menggunakan data latih CIFAR-10. Setelah pelatihan, model dievaluasi menggunakan data uji untuk mengukur akurasi dan loss. Selanjutnya, model digunakan untuk melakukan prediksi pada data baru, dan hasilnya dianalisis dan divisualisasikan menggunakan kurva loss dan akurasi selama pelatihan. Dengan demikian, kodingan tersebut memberikan dasar untuk memahami dan mengimplementasikan klasifikasi citra dengan menggunakan dataset CIFAR-10 dan TensorFlow.

Description

Import Librarry Yang Diperlukan

Muat Dataset Cifar-10

Pra-Pemrosesan Data

Tentukan Arsitektur Model

Inisialisasi Model, Konfigurasi Loss dan Optimizer

Latih Model

Evaluasi Model

Lakukan Prediksi pada Data Baru

Analisis Hasil dan Visualisasi Performa Model

Kesimpulan:

  1. Kinerja Model: Model yang dibangun berhasil mengurangi kesalahan prediksi (loss) baik pada data pelatihan maupun data validasi. Hal ini menunjukkan bahwa model dapat belajar dan menggeneralisasi dengan baik, sehingga mampu melakukan klasifikasi citra dengan akurasi yang tinggi.
  2. Tidak Terjadi Overfitting: Jika grafik akurasi pada data pelatihan dan data validasi meningkat secara sejalan, ini menandakan bahwa model tidak mengalami overfitting. Overfitting terjadi ketika model "menghafal" data pelatihan dan tidak mampu menggeneralisasi dengan baik pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dalam kasus ini, peningkatan akurasi pada data validasi menunjukkan bahwa model mampu mengenali pola dan fitur yang relevan dalam citra yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Dengan demikian, kesimpulannya adalah bahwa model yang dibangun mampu belajar dari data pelatihan dan secara efektif menerapkan pembelajaran tersebut pada data validasi. Model tersebut mampu mengklasifikasikan citra dengan baik, dengan kemampuan mengurangi loss dan meningkatkan akurasi. Ini menunjukkan bahwa model tersebut memiliki performa yang baik dalam klasifikasi citra menggunakan dataset CIFAR-10.

Informasi Course Terkait
  Kategori: Artificial Intelligence
  Course: Deep Learning dengan TensorFlow