COVID-19: Analisis, Klasifikasi, dan Deteksi Menggunakan Scikit-Learn, Keras, dan TensorFlow dengan Python GUI PDF Download

Author: Vivian Siahaan
Publisher: BALIGE PUBLISHING
ISBN:
Category : Computers
Languages : en
Pages : 209

View

Book Description
Karena penyebaran COVID-19, pengembangan vaksin dituntut sesegera mungkin. Terlepas dari pentingnya analisis data dalam pengembangan vaksin, tidak banyak dataset sederhana yang dapat ditangani oleh pada analis data menggunakan data science. Kumpulan data dan kode sampel telah dikumpulkan untuk prediksi epitop Bcell, salah satu topik penelitian utama dalam pengembangan vaksin, tersedia secara gratis. Dataset ini dikembangkan selama proses penelitian dan data yang terkandung di dalamnya diperoleh dari IEDB dan UniProt. Sel B yang menginduksi respon imun spesifik antigen in vivo menghasilkan sejumlah besar antibodi spesifik antigen dengan mengenali subregion (wilayah epitop) protein antigen. Sel B ini dapat menghambat fungsinya dengan mengikat antibodi ke protein antigen. Memprediksi daerah epitop bermanfaat untuk desain dan pengembangan vaksin yang bertujuan untuk menginduksi produksi antibodi spesifik antigen. Sel B inilah menjadi dataset utama yang dipakai pada proyek ini. Dataset ini memuat kolom: parent_protein_id, protein_seq, start_position, end_position, peptide_seq, chou_fasman, emini, kolaskar_tongaonkar, parker, hydrophobicity, isoelectric_point, aromacity, stability, dan target. Selanjutnya, Anda akan belajar menggunakan Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, NumPy, Pandas, Seaborn, dan sejumlah Pustaka lain untuk memprediksi COVID-19 Epitope menggunakan dataset COVID-19/SARS B-cell Epitope Prediction yang disediakan di Kaggle. Model-model machine learning yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor, Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, Adaboost, Gradient Boosting, XGB classifier, dan MLP classifier. Kemudian, Anda akan mempelajari cara menerapkan model deep learning, CNN sekuensial dan VGG16, untuk mendeteksi dan memprediksi Covid-19 X-RAY menggunakan COVID-19 Xray Dataset (Train & Test Sets) yang disediakan di Kaggle. Folder itu sendiri terdiri dari dua subfolder: test dan train. Terakhir, Anda akan mengembangkan GUI menggunakan PyQt5 untuk menampilkan batas-batas keputusan tiap model, ROC, distribusi fitur, keutamaan fitur, skor validasi silang, nilai-nilai prediksi versus nilai-nilai sebenarnya, matriks confusion, rugi pelatihan, dan rugi akurasi.

Author: Vivian Siahaan
Publisher: BALIGE PUBLISHING
ISBN:
Category : Computers
Languages : id
Pages : 435

View

Book Description
KASUS 1: COVID-19 Karena penyebaran COVID-19, pengembangan vaksin dituntut sesegera mungkin. Terlepas dari pentingnya analisis data dalam pengembangan vaksin, tidak banyak dataset sederhana yang dapat ditangani oleh pada analis data. Kumpulan data dan kode sampel telah dikumpulkan untuk prediksi epitop Bcell, salah satu topik penelitian utama dalam pengembangan vaksin, tersedia secara gratis. Dataset ini dikembangkan selama proses penelitian kami dan data yang terkandung di dalamnya diperoleh dari IEDB dan UniProt. Sel B yang menginduksi respon imun spesifik antigen in vivo menghasilkan sejumlah besar antibodi spesifik antigen dengan mengenali subregion (wilayah epitop) protein antigen. Sel B ini dapat menghambat fungsinya dengan mengikat antibodi ke protein antigen. Memprediksi daerah epitop bermanfaat untuk desain dan pengembangan vaksin yang bertujuan untuk menginduksi produksi antibodi spesifik antigen. Sel B inilah menjadi dataset utama yang dipakai pada proyek ini. Dataset ini memuat kolom: parent_protein_id, protein_seq, start_position, end_position, peptide_seq, chou_fasman, emini, kolaskar_tongaonkar, parker, hydrophobicity, isoelectric_point, aromacity, stability, dan target. Selanjutnya, Anda akan belajar menggunakan Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, NumPy, Pandas, Seaborn, dan sejumlah Pustaka lain untuk memprediksi COVID-19 Epitope menggunakan dataset COVID-19/SARS B-cell Epitope Prediction yang disediakan di Kaggle. Model-model machine learning yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor, Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, Adaboost, Gradient Boosting, XGB classifier, dan MLP classifier. Kemudian, Anda akan mempelajari cara menerapkan model CNN sekuensial dan VGG16 untuk mendeteksi dan memprediksi Covid-19 X-RAY menggunakan COVID-19 Xray Dataset (Train & Test Sets) yang disediakan di Kaggle. Folder itu sendiri terdiri dari dua subfolder: test dan train. Terakhir, Anda akan mengembangkan GUI menggunakan PyQt5 untuk menampilkan batas-batas keputusan tiap model, ROC, distribusi fitur, keutamaan fitur, skor validasi silang, nilai-nilai prediksi versus nilai-nilai sebenarnya, matriks confusion, rugi pelatihan, dan rugi akurasi. KASUS 2: STROKE Menurut Organisasi Kesehatan Dunia (WHO), stroke adalah penyebab kematian ke-2 secara global, yang bertanggung jawab atas sekitar 11% dari total kematian. Dataset yang digunakan pada penelitian ini berguna untuk memprediksi kemungkinan seorang pasien terkena stroke berdasarkan parameter masukan seperti jenis kelamin, usia, berbagai penyakit, dan status merokok. Setiap baris dalam data memberikan informasi yang relevan tentang pasien. Informasi tiap kolom: id: Pengenal unik; gender: "Male", "Female" atau "Other"; age: Usia pasien; hypertension: 0 jika pasien tidak memiliki hipertensi, 1 jika pasien memiliki hipertensi; heart_disease: 0 jika pasien tidak memiliki penyakit jantung, 1 jika pasien memiliki penyakit jantung; ever_married: "No" atau "Yes"; work_type: "children", "Govt_jov", "Never_worked", "Private" atau "Self-employed"; Residence_type: "Rural" atau "Urban"; avg_glucose_level: Rata-rata kadar glukosa dalam darah; bmi: body mass index; smoking_status: "formerly smoked", "never smoked", "smokes" atau "Unknown"*; stroke: 1 jika pasien mengalami stroke atau 0 jika tidak. Selanjutnya, Anda akan belajar menggunakan Scikit-Learn, Keras, TensorFlow, NumPy, Pandas, Seaborn, dan sejumlah Pustaka lain untuk menganalisa dan memprediksi stroke menggunakan dataset yang disediakan di Kaggle. Model-model yang digunakan adalah K-Nearest Neighbor, Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, Adaboost, Gradient Boosting, LGBM classifier, XGB classifier, MLP classifier, dan CNN 1D. Terakhir, Anda akan mengembangkan GUI menggunakan Qt Designer dan PyQt5 untuk ROC, distribusi fitur, keutamaan fitur, menampilkan batas-batas keputusan tiap model, diagram nilai-nilai prediksi versus nilai-nilai sebenarnya, matriks confusion, rugi pelatihan, rugi akurasi, kurva pembelajaran model, skalabilitas model, dan kinerja model.

Author: Vivian Siahaan
Publisher: BALIGE PUBLISHING
ISBN:
Category : Computers
Languages : id
Pages : 221

View

Book Description
Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “Project-Based Approach On DEEP LEARNING Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan klasifikasi citra. Pada Bab 1, Anda akan menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy danb sejumlah pustaka lain untuk klasifikasi cuaca menggunakan dataset Multi-class Weather Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/pratik2901/multiclass-weather-dataset/download). Pada Bab 2, Anda akan menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mengenali jenis bunga menggunakan dataset Flowers Recognition dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/alxmamaev/flowers-recognition/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 3, Anda akan menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi plat nomor kendaraan menggunakan dataset Car License Plate Detection yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/andrewmvd/car-plate-detection/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 4, Anda akan belajar bagaimana menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk melakukan pengenalan bahasa isyarat menggunakan Sign Language Digits Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/ardamavi/sign-language-digits-dataset/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada Bab 5, Anda akan belajar bagaimana menerapkan pustaka TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi keretakan permukaan beton menggunakan dataset Surface Crack Detection yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/arunrk7/surface-crack-detection/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini.

Author: Vivian Siahaan
Publisher: BALIGE PUBLISHING
ISBN:
Category : Computers
Languages : id
Pages : 262

View

Book Description
Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “The Practical Guides On Deep Learning Using SCIKIT-LEARN, KERAS, and TENSORFLOW with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan deep learning dalam mengenali rambu lalu lintas menggunakan dataset GTSRB, mendeteksi tumor otak menggunakan dataset MRI Brain Image, mengklasifikasikan gender, dan mengenali ekspresi wajah menggunakan dataset FER2013. Pada bab 1, Anda akan belajar membuat aplikasi GUI untuk menampilkan grafik garis menggunakan PyQt. Anda juga akan belajar bagaimana mengkonversi citra menjadi keabuan, menjadi ruang warna YUV, dan menjadi ruang warna HSV. Bab ini juga mengajarkan bagaimana menampilkan citra dan histogramnya dan merancang GUI untuk mengimplementasikannya. Pada bab 2, Anda akan belajar menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk memprediksi digit-digit tulisan tangan menggunakan dataset MNIST. Pada bab 3, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, PIL, Pandas, NumPy, dan pustaka lain untuk mengenali rambu lalu lintas menggunakan dataset GTSRB dari Kaggle. Ada beberapa jenis rambu lalu lintas seperti batas kecepatan, dilarang masuk, rambu lalu lintas, belok kiri atau kanan, anak-anak menyeberang, tidak ada kendaraan berat yang lewat, dll. Klasifikasi rambu lalu lintas adalah proses untuk mengidentifikasi kelas rambu lalu lintas tersebut. Pada proyek Python ini, Anda akan membangun model jaringan saraf tiruan (deep neural network) yang dapat mengklasifikasikan rambu lalu lintas dalam citra ke dalam kategori yang berbeda. Dengan model ini, Anda akan dapat membaca dan memahami rambu lalu lintas yang merupakan pekerjaan yang sangat penting bagi semua kendaraan otonom. Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 4, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy dan pustaka lainnya untuk melakukan pendeteksian tumor otak menggunakan dataset Brain Image MRI yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 5, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan library lain untuk melakukan klasifikasi gender menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/cashutosh/gender-classification-dataset). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 6, Anda akan mempelajari cara menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan pustaka lain untuk melakukan pengenalan ekspresi wajah menggunakan dataset FER2013 yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/nicolejyt/facialexpressionrecognition). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini.

Author: Vivian Siahaan
Publisher: BALIGE PUBLISHING
ISBN:
Category : Computers
Languages : id
Pages : 247

View

Book Description
Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “STEP BY STEP TUTORIALS ON DEEP LEARNING USING SCIKIT-LEARN, KERAS, AND TENSORFLOW WITH PYTHON GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Dalam buku ini, Anda akan mempelajari cara menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy, dan library lainnya untuk mengimplementasikan deteksi wajah, mata, dan mulut menggunakan Haar Cascades, klasifikasi/prediksi buah, klasifikasi/prediksi kucing/anjing, klasifikasi/prediksi mebel, klasifikasi/prediksi mode (fashion). Pada bab 1, Anda akan belajar bagaimana menggunakan pustaka OpenCV, PIL, NumPy dan pustaka lain untuk melakukan deteksi wajah, mata, dan mulut menggunakan Haar Cascades dengan Python GUI (PyQt). Pada bab 2, Anda akan mempelajari bagaimana memanfaatkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan pustaka-pustaka lain untuk mengimplementasikan klasifikasi buah menggunakan dataset Fruits 360 yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/moltean/fruits/code). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 3, Anda akan belajar menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk klasifikasi kucing/anjing menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/chetankv/dogs-cats-images). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 4, Anda akan belajar menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan pustakan lain untuk mendeteksi atau mengklasifikasi mebel menggunakan dataset Furniture Detector yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/akkithetechie/furniture-detector). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 5, Anda akan memanfaatkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah modul lain untuk melakukan klasifikasi terhadap citra-citra mode menggunakan dataset Fashion MNIST yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist/code). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini.

Author: Rismon Hasiholan Sianipar
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 266

View

Book Description
In this book, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to implement deep learning on recognizing traffic signs using GTSRB dataset, detecting brain tumor using Brain Image MRI dataset, classifying gender, and recognizing facial expression using FER2013 datasetIn Chapter 1, you will learn to create GUI applications to display line graph using PyQt. You will also learn how to display image and its histogram.In Chapter 2, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy and other libraries to perform prediction on handwritten digits using MNIST dataset with PyQt. You will build a GUI application for this purpose.In Chapter 3, you will learn how to perform recognizing traffic signs using GTSRB dataset from Kaggle. There are several different types of traffic signs like speed limits, no entry, traffic signals, turn left or right, children crossing, no passing of heavy vehicles, etc. Traffic signs classification is the process of identifying which class a traffic sign belongs to. In this Python project, you will build a deep neural network model that can classify traffic signs in image into different categories. With this model, you will be able to read and understand traffic signs which are a very important task for all autonomous vehicles. You will build a GUI application for this purpose.In Chapter 4, you will learn how to perform detecting brain tumor using Brain Image MRI dataset provided by Kaggle (https: //www.kaggle.com/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection) using CNN model. You will build a GUI application for this purpose.In Chapter 5, you will learn how to perform classifying gender using dataset provided by Kaggle (https: //www.kaggle.com/cashutosh/gender-classification-dataset) using MobileNetV2 and CNN models. You will build a GUI application for this purpose.In Chapter 6, you will learn how to perform recognizing facial expression using FER2013 dataset provided by Kaggle (https: //www.kaggle.com/nicolejyt/facialexpressionrecognition) using CNN model. You will also build a GUI application for this purpo

Author: Vivian Siahaan
Publisher: BALIGE PUBLISHING
ISBN:
Category : Computers
Languages : id
Pages : 204

View

Book Description
Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “BRAIN TUMOR: Analysis, Classification, and Detection Using Machine Learning and Deep Learning with Python GUI”. Anda dapat menemukannya di Google Books dan Amazon. Tentu, Anda telah banyak menjumpai buku-buku yang memberikan pemahaman fundamental dan teoritis yang berkaitan dengan Machine Learning dan Deep Learning. Berbeda dari buku-buku tersebut, buku ini diperuntukkan bagi Anda yang ingin mengupas data science, khususnya Machine Learning dan Deep Learning, dengan secara langsung mempraktekkannya dalam sebuah proyek. Hal ini akan meningkatkan kemampuan pemrograman Anda ketika Anda nantinya berniat untuk menjadi seorang Data Scientist. Pada proyek ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan Scikit-Learn, TensorFlow, Keras, NumPy, Pandas, Seaborn, dan pustaka lainnya untuk menerapkan analisis, klasifikasi dan deteksi tumor otak dengan pembelajaran mesin (Machine Learning) dan Deep Learning menggunakan dataset Brain Tumor yang disediakan di Kaggle. Dataset ini berisi lima fitur orde pertama: Mean (kontribusi intensitas piksel individu untuk seluruh gambar), Variance (digunakan untuk menemukan bagaimana setiap piksel bervariasi dari piksel tetangga 0, Standard Deviation (deviasi nilai terukur atau data dari mean), Skewness (ukuran simetri), dan Kurtosis (menggambarkan puncak, misalnya, distribusi frekuensi). Dataset ini juga berisi delapan fitur orde kedua: Contrast, Energy, ASM (Angular second moment), Entropy, Homogeneity, Dissimilarity, Correlation, dan Coarseness. Model machine learning yang digunakan dalam proyek ini adalah K-Nearest Neighbor, Random Forest, Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, dan Support Vector Machine. Model deep learning yang digunakan dalam proyek ini adalah MobileNet dan ResNet50. Pada proyek ini, Anda akan mengembangkan GUI menggunakan PyQt5 untuk menampilkan decision boundary, ROC, distribusi fitur, feature importance, skor validasi silang, dan nilai terprediksi versus nilai sebenarnya, confusion matrix, rugi pelatihan, dan akurasi pelatihan.

Author: Rismon Hasiholan Sianipar
Publisher: Independently Published
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 228

View

Book Description
In this book, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to implement deep learning on classifying fruits, classifying cats/dogs, detecting furnitures, and classifying fashion.In Chapter 1, you will learn to create GUI applications to display line graph using PyQt. You will also learn how to display image and its histogram. Then, you will learn how to use OpenCV, NumPy, and other libraries to perform feature extraction with Python GUI (PyQt). The feature detection techniques used in this chapter are Harris Corner Detection, Shi-Tomasi Corner Detector, and Scale-Invariant Feature Transform (SIFT).In Chapter 2, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform classifying fruits using Fruits 360 dataset provided by Kaggle (https: //www.kaggle.com/moltean/fruits/code) using Transfer Learning and CNN models. You will build a GUI application for this purpose.In Chapter 3, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform classifying cats/dogs using dataset provided by Kaggle (https: //www.kaggle.com/chetankv/dogs-cats-images) using Using CNN with Data Generator. You will build a GUI application for this purpose.In Chapter 4, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform detecting furnitures using Furniture Detector dataset provided by Kaggle (https: //www.kaggle.com/akkithetechie/furniture-detector) using VGG16 model. You will build a GUI application for this purpose.In Chapter 5, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform classifying fashion using Fashion MNIST dataset provided by Kaggle (https: //www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist/code) using CNN model. You will build a GUI application for this purp

Author: Vivian Siahaan
Publisher: BALIGE PUBLISHING
ISBN:
Category : Computers
Languages : id
Pages : 207

View

Book Description
Buku ini merupakan versi bahasa Indonesia dari buku kami yang berjudul “Step by Step Tutorials Image Classification Using Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow with Python GUI” yang dapat dilihat di Amazon maupun Google Books. Pada bab 1, Anda akan belajar dasar-dasar penggunaan PyQt untuk pemrosesan citra digital. Sejumlah projek Python GUI yang diimplementasikan di sini adalah mengkonversi citra RGB menjadi keabuan, mengkonversi citra RGB menjadi citra YUV, mengkonversi citra RGB menjadi citra HSV, menapis citra, menampilkan histogram citra, menampilkan histogram citra tertapis, dan memanfaatkan widget checkbox untuk penapisan citra, dan menerapkan ambang batas citra. Pada bab 2, Anda akan memanfaatkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mengklasifikasi spesies monyet menggunakan dataset 10 Monkey Species yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/slothkong/10-monkey-species/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 3, Pada tutorial ini, Anda akan belajar menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustakan lain untuk mengklasifikasi batu, kertas, dan gunting menggunakan dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/sanikamal/rock-paper-scissors-dataset/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 4, Anda akan belajar menerapkan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mengklasifikasi pesawat, mobil, dan kapal menggunakan dataset Multiclass-image-dataset-airplane-car-ship yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/abtabm/multiclassimagedatasetairplanecar). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini. Pada bab 5, Anda akan belajar menggunakan TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy dan sejumlah pustaka lain untuk mendeteksi face mask menggunakan dataset Face Mask Detection Dataset yang disediakan oleh Kaggle (https://www.kaggle.com/omkargurav/face-mask-dataset/download). Anda juga akan membangun sebuah GUI untuk tujuan ini.

Author: Vivian Siahaan
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : en
Pages : 141

View

Book Description
This book implements deep learning-based image classification on classifying monkey species, recognizing rock, paper, and scissor, and classify airplane, car, and ship using TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries. In Chapter 1, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform how to classify monkey species using 10 Monkey Species dataset provided by Kaggle (https://www.kaggle.com/slothkong/10-monkey-species/download). In Chapter 2, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform how to recognize rock, paper, and scissor using 10 Monkey Species dataset provided by Kaggle (https://www.kaggle.com/sanikamal/rock-paper-scissors-dataset/download). In Chapter 3, you will learn how to use TensorFlow, Keras, Scikit-Learn, OpenCV, Pandas, NumPy and other libraries to perform how to classify airplane, car, and ship using Multiclass-image-dataset-airplane-car-ship dataset provided by Kaggle (https://www.kaggle.com/abtabm/multiclassimagedatasetairplanecar).