Page 39 - Learning Mahasiswa
P. 39
(Rectifer Linear Unit). Setelah keluar dari proses fungsi aktivasi
kemudian melalui proses pooling. Proses ini diulang beberapa kali
sampai diperoleh peta fitur yang cukup untuk dilanjutkan pada
fully connected neural network, dan dari fully connected neural
network diperoleh output class. Untuk lebih jelasnya mengenai
konsep CNN dapat dilihat penjelasan pada Video 2.
Video 2 Konsep CNN
Pada modul ini pemrograman menggunakan bahasa
pemrograman python. Library yang digunakan pada
pemrograman ANN dan CNN yaitu library keras dan sklearn.
Fasilitas GPU pada google colaboratory digunakan untuk
mempercepat komputasi. Pada umumnya library matplotlib dan
opencv digunakan sebagai visualisasi data. Pemrograman ANN
dan CNN memiliki tahap sebagai berikut:
1. Pengumpulan dataset (data acquired)
2. Mentransformasikan data menjadi matriks
3. Pembuatan model arsitektur jaringan
4. Pelatihan dan evaluasi
5. Prediksi (model testing)
32
