Artikel

Hi Rekan Makers, Apa kabar? kali ini kita akan melanjutkan series tentang VisionSkills. Jika rekan-rekan belum tahu apa itu windows VisionSkills silakan baca artikel terdahulu disini. Nah kali ini kita akan mencoba membangun sendiri skill kita dengan memanfaatkan model ML neural-style yang bisa mengombinasikan konten dari 1 gambar dengan pola …

Read More »

Hi Makers, Gimana kemarin lebaran idul adha, semoga kolesterol dan gula tetap dikontrol ya.. ;D Oke kali ini kita mulai series baru tentang Windows Vision Skills.  Nah, Windows Vision Skills ini adalah framework yang memudahkan rekan-rekan developer untuk menggunakan computer vision pada aplikasinya yang berjalan di windows, ini akan menjadi …

Read More »

Hi Rekan Makers, Alhamdulillah earthhour telah berakhir, tentunya rekan-rekan bisa beraktivitas dengan lancar kembali. Baiklah kali ini kita akan mencoba membuat contoh aplikasi sederhana yang memanfaatkan WinML untuk menjaga keamanan rumah. Jika rekan-rekan belum tahu apa itu WinML silakan baca artikel terdahulu disini. Tujuan dari artikel ini adalah rekan-rekan bisa …

Read More »

Hi Rekan Makers, Bertemu lagi di seri kita yang baru yaitu Windows ML atau disingkat dengan WinML. Kali ini mungkin kita akan fokus sama rekan-rekan pengguna windows ya. Seperti kita tahu library, tools dan environment pengembangan Machine Learning kebanyakan lahir di dunia linux. Tapi jangan khawatir model ML ini tetap …

Read More »

Hi Rekan Makers, Bertemu lagi di series ML.NET, kali ini kita akan mencoba fitur AutoML dari ML.NET. Seperti rekan-rekan ketahui proses pembuatan model ML banyak memakan waktu saat persiapan dataset, pemilihan algoritma ML dan optimasi hyper-parameter agar memperoleh model yang memiliki akurasi tinggi. Nah, AutoML ini akan membuat hidup rekan-rekan …

Read More »

Hi rekan-rekan Makers, Bertemu lagi di seri ML.NET, saat kita ingin memilih features sebagai input untuk algoritma ML kita perlu tahu seberapa besar kontribusi suatu feature (kolom input) terhadap hasil prediksi. Hal ini dapat dilakukan dengan fitur PFI (Permutation Feature Importance). Dalam use case sehari-hari sebagai contoh seorang montir saat …

Read More »

Hi rekan-rekan Makers, Bertemu lagi di seri ML.NET, jika rekan-rekan ingin melakukan klasifikasi gambar, deteksi objek, mengubah teks dari audio atau sebaliknya biasanya kita gunakan deep learning, yaitu subset dari Machine Learning yang secara khusus menggunakan algoritma neural network multi-layer untuk melakukan training dengan data yang sangat besar, jaringan ini …

Read More »

Hi rekan-rekan Makers, Bertemu lagi di seri ML.NET, kali ini kita akan mencoba menggunakan ML.NET untuk memberikan rekomendasi berdasarkan data history. Untuk rekan-rekan yang belum mengikuti seri ini dari awal silakan baca dari artikel ini. Adapun beberapa hal yang sebelumnya dibahas antara lain regression, binary classification, multiclass classification, clustering, time-series …

Read More »

Hi rekan-rekan Makers, Bertemu lagi di seri ML.NET, kali ini kita akan mencoba menggunakan ML.NET untuk memberikan rekomendasi berdasarkan data history. Untuk rekan-rekan yang belum mengikuti seri ini dari awal silakan baca dari artikel ini. Adapun beberapa hal yang sebelumnya dibahas antara lain regression, binary classification, multiclass classification, clustering, dan …

Read More »

Hi rekan-rekan Makers, Bertemu lagi di seri ML.NET, kali ini kita akan mencoba menggunakan ML.NET untuk mengelompokan data berdasarkan karakteristik data tanpa dibantu dengan data label (unsupervised learning). Untuk rekan-rekan yang belum mengikuti seri ini dari awal silakan baca dari artikel ini. Adapun beberapa hal yang sebelumnya dibahas antara lain …

Read More »