Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
PENERAPAN MACHINE LEARNING UNTUK MENGATEGORIKAN SAMPAHPLASTIK RUMAH TANGGA…
PENERAPAN MACHINE LEARNING UNTUK MENGATEGORIKAN SAMPAHPLASTIK RUMAH TANGGA
Latar Belakang
Jenis-jenis sampah rumah tangga
Memisahkan sampah yang dapat didaur ulang
Pengkategorian sampah plastik untuk memisahkan sampah sesuai dengan tempatnya
Landasan Teori
Klasifikasi
Machine Learning
Deep Learning
Convolutional Neural Network
Python
Pythorch
Metode Penelitian
Arsitektur ResNet50 atau Residual Network
Hasil Penelitian
Semakin tinggi nilai epoch menunjukkan bahwa semakin banyak neuron yang digenerate.
Denganjumlah banyaknya jumlah neuron yang digenerate, akurasi secara A/B pada saat prediksi akan meningkat. Hal ini ditunjukkan oleh epoch 2.000 hingga 10.000 yang menunjukkan meningkatnya volatilitas dari validation loss.
Pada saat pengujian secara nyata menunjukkan hasi lyang paling memuaskan dimiliki oleh epoch nomor 10.000
Kata Kunci
Machine Learning
Deep Learning
Plastic Waste
ResNet50