Belajar Coding Arsip - Page 22 of 46

Optimalkan hasil Deteksi Objek dengan Non max suppression

June 11, 2021March 11, 2021 by

3,825 Views

Optimalkan hasil Deteksi Objek dengan Non max suppression – merupakan algoritma yang dikembangkan untuk menghasilkan solusi ketika hasil object detection yang overlapping. Cerita ini dimulai ketika saya bekerja untuk sebuah project yang melibatkan proses object detection menggunakan deep learning yaitu untuk menentukan lokasi plate number pada sebuah vendor parking management. Setelah melakukan urusan data enginer yang bertugas melakukan labeling satu-persatu menggunakan format PASCALVOC

Machine Learning dengan PlaidML

March 19, 2021March 9, 2021 by

1,535 Views

Machine Learning dengan PlaidML – PlaidML adalah kompiler tensor canggih dan portabel untuk memungkinkan kalian melakukan deep machine learning keberagam device pada laptop, perangkat tertanam-embedded, atau perangkat lain

Plaid ML merupakan favorit saya saat ini, karena sangat menjengkelkan sekali ketika menggunakan tensorflow! Tensorflow dari versi 1 loncat ke versi 2 banyak sekali perubahan! Sehingga beberapa project saya tidak bisa digunakan lagi (kecuali coding ulang bila perlu) Bayangin saja hal tersebut! Machine Learning pool banyak depencies nya, pusing kalau banyak versi.

Manajemen File dan Folder di R

March 13, 2021March 9, 2021 by

2,110 Views

Manajemen File dan Folder di R seringkali kita temui pada saat membuat aplikasi – algoritma, misalkan saja untuk menyimpan file pada suatu folder khusus sehingga diperlukannya operasi untuk cek exists suatu folder terlebih dahulu atau langsung create sehingga aplikasi tidak mengalami error.

Perkembangan R saat ini sangat luas digunakan oleh hal tersebut untuk mempermudah saya akan bahas beberapa perintah pada R yang berkaitan dengan manajemen File dan Folder di R.

Manajemen File menggunakan Python

October 23, 2021March 4, 2021 by

6,216 Views

Manajemen File menggunakan Python sangat penting untuk memudahkan kita dalam melakukan otomatisasi file seperti pengecekan direktori kerja, membuat direktori/folder, cek keberadaan file. Bahkan saya sering menggunakan python untuk melakukan tersebut jauh lebih baik daripada menggunakan file explorer bawaan windows, pernah suatu kali saya menghapus ratusan ribu file lebih cepat menggunakan python lho! hal ini dikarenakan bila menggunakan file explorer diperlukan mekanisme recycle bin jadi agak lama prosesnya. OK langsung saja, saya akan bahas beberapa perintah manajemen file menggunakan Python yang sering digunakan dalam kegiatan sehari-hari.

Model Simulasi Monte Carlo

February 25, 2021 by

3,977 Views

Jika suatu sistem mengandung elemen yang mengikut sertakan faktor kemungkinan,
model yang digunakan adalah model Monte Carlo. Dasar dari simulasi Monte Carlo adalah percobaan elemen kemungkinan dengan menggunakan sampel random (acak). Metode ini terbagi dalam 5 tahapan:

Text Preprocessing dan text minning

October 23, 2021February 21, 2021 by

5,893 Views

Text Minning – atau dialih bahasakan menjadi penambangan teks yaitu proses ekstraksi informasi dan pengetahuan yang berguna dari sejumlah besar sumber data teks, seperti dokumen Word, PDF, kutipan teks, dll

Tujuan dari text minning yaitu untuk mendapatkan konten inti dari sebuah dokumen teks menjadi sebuah data kuantitatif secara cepat. Misalkan saja ketika kita membaca sebuah artikel/koran yang berisi teks yang panjang maka dengan text minning akan menghasilkan kesimpulannya berupa hightlight – text summarization nya. Saya rangkum dari beberapa sumber mengenai tujuan dari text minning yaitu (Milkha Harlian Ch. Referensi: Raymond J. Mooney. CS 391L: Machine Learning Text Categorization. Univerisity of Texas as Austin, 2006)

Membuat Document Term Matrix

October 23, 2021February 16, 2021 by

5,660 Views

Document Term Matrix merupakan algoritma – Metode perhitungan yang sering kita temui dalam text minning. Document Term Matrix merupakan sebuah representasi numerik dari dokumen dalam corpus. Corpus hanyalah kumpulan dokumen. Dengan kumpulan kata yang “lebih besar” ini,

Melalui Document Term Matrix, kita dapat melakukan analisis yang lebih menarik. Mudah untuk menentukan jumlah kata individual untuk setiap dokumen atau untuk semua dokumen. Misalkan untuk menghitung agregat dan statistik dasar seperti jumlah istilah rata-rata, mean, median, mode, varians, dan deviasi standar dari panjang dokumen, serta dapat mengetahui istilah mana yang lebih sering dalam kumpulan dokumen dan dapat menggunakan informasi tersebut untuk menentukan istilah mana yang lebih mungkin “mewakili” dokumen tersebut.

Penggunaan Document Term Matri adalah cara yang cukup sederhana untuk merepresentasikan dokumen sebagai struktur numerik. Merepresentasikan teks sebagai struktur numerik adalah titik awal umum untuk penambangan teks dan analitik seperti pencarian dan peringkat, membuat taksonomi, kategorisasi, kesamaan dokumen, dan pembelajaran mesin berbasis teks. Misalkan

Function apply(), lapply(), sapply(), tapply()

February 12, 2021 by

5,663 Views

Function apply(), lapply(), sapply(), tapply() – Merupakan function yang sangat berguna sekali ketika kita bekerja dengan operasi yang bersifat looping.

Tulisan ini bertujuan untuk memperkenalkan kumpulan fungsi apply() yang merupakan fungsi yang paling dasar dari semua kumpulan fungsi pengganti looping. Selain itu ada fungsi: sapply(), lapply() dan tapply().

Shiny-Aplikasi R berbasis Web

July 30, 2024February 7, 2021 by

6,461 ViewsShiny-Aplikasi R berbasis Web – Shiny adalah kerangka kerja /framework untuk membuat aplikasi web menggunakan kode R yang dirancang untuk pada data science tanpa pengetahuan HTML, CSS, atau JavaScript. Di sisi lain, Shiny tidak membatasi kita untuk membuat aplikasi sederhana namun Shiny telah dilengkapi dengan komponen antarmuka penggunanya dapat dengan mudah disesuaikan atau diperluas, … Read more

Teori Normal Distribution

July 30, 2024January 30, 2021 by

5,399 ViewsNormal Distribution adalah salah satu hal paling mendasar di alam semesta kita. Itu muncul hampir di mana-mana, di alam, sains, matematika. Bahkan fenomena paling gila seperti proton yang saling bertabrakan, aksi kerumunan orang, dll. Dapat dimodelkan menggunakan distribusi normal. Rumus umum mengenai teori normal distribution yaitu dengan bilangan natural dan adalah standar … Read more