loading...

Rabu, 12 Desember 2018

Buku Belajar Mudah Python dengan Package Open Source



Ulasan Singkat

Kemarin banyak yang nanya2 mengenai ulasan singkatan buku ini
Buku Belajar Mudah Python dengan Package Open Source
Buku ini saya buat berdasarkan pengalaman menangani beragam project yang meliputi topik bahasan seperti machine learning, computer vision yang biasanya menggunakan Matlab, biasanya kami sarankan menggunakan Python karena lebih kepada lisensi serta

Buku ini membahas dasar-dasar Python mulai dari instalasi menggunakan Anaconda Navigator (pada buku-buku terbitan lain, tidak membahas mengenai Anaconda Navigator) padahal dengan Anaconda Navigator sudah tersedia banyak sekali package-package untuk komputasi teknis, olah data, serta grafik!

Anda cukup menggunakan Spyder yang merupakan Editor canggih saat ini untuk menulis kode di Python tidak perlu menggunakan Visual Code, JetBrain, Netbeans untuk mencoba menulis kode Python.

Pada bab selanjutnya dikenalkan Numpy, Pandas, Matlotlib, Scipy, serta OpenCV. Itu adalah package yang sering menjadi topik dasar pada saat ini yaitu AI, Machine Learning, serta Deep Learning kalau anda menginginkan topik diatas.

Jadi anda tidak perlu menggunakan PIP Package Manager atau repot-repot melakukan install package tersendiri lho!

Jadi buku kecil ini menjadi semakin menarik dan bermanfaat untuk anda beli dan koleksi!!

Penulis menerbitkan di penerbit Graha Ilmu (www.grahailmu.id) yang merupakan penerbit yang sudah dikenal dengan terbitan buku-buku yang bermutu yang bekerjsama dengan thesimplybook
https://www.bukalapak.com/u/thesimplybook

Cek Katalog di www.GrahaIlmu.id
http://grahailmu.id/Katalog-GrahaIlmu.xls
per 23 November 2018

Dapatkan buku terbaru dari kami di
https://www.bukalapak.com/p/hobi-koleksi/buku/komputer-487/wco01c-jual-belajar-mudah-python-dengan-package-open-source-mulkan-syarif-graha-ilmu

Buku Belajar Mudah Python dengan Package Open Source



ISBN : 978-602-5759-74-1

Sinopis

Python merupakan bahasa intrepreter yang banyak digunakan untuk kepentingan akademis, riset, bahkan para praktisi umum dikarenakan tersedianya package-package yang siap pakai mulai dari untuk komputasi numerik, array, olah grafik, sinyal, machine learning, dan computer vision. Kemudahan managemen instalasi package tersebut dikarenakan adanya Anaconda Navigator yang mampu mengintegrasikan semua package dengan lebih mudah bagi pemula sekalipun.

Buku ini memfokuskan diri tidak hanya membahas dasar-dasar bahasa Python tapi lebih luas lagi yaitu mengajak pembaca menggunakan package-package yang sudah default terinstal di Anaconda Navigator dan beberapa package tambahan terpisah yaitu
  1. Python
  2. IDE Spyder sebagai Editor
  3. Package Numpy untuk perhitungan array
  4. Package Matplolib untuk visualisasi grafis
  5. Package Pandas untuk pengolahan data terstruktur
  6. Package Scipy untuk pengolahan data statistika
  7. Package OpenCV (instal tersendiri)

https://www.bukalapak.com/p/hobi-koleksi/buku/komputer-487/wco01c-jual-belajar-mudah-python-dengan-package-open-source-mulkan-syarif-graha-ilmu


Buku Belajar Mudah Python dengan Package Open Source



Buku Belajar Mudah Python dengan Package Open Source
tutorial basic python
tutorial bahasa python

Selasa, 11 Desember 2018

Python-Hierarchical Data Format

Bila anda yang menangani big data, pasti akan berkutat pada data yang sangat besar, bagaimana menyimpan data tersebut agar efektif? Yaitu format HDF (Hierarchical Data Format) yang sekarang sudah mencapai versi ke 5 yaitu HDF5 yang mempunyai perbedaan yang cukup signifikan dari sebelumnya.
Struktur HDF5 terdiri 2 tipe utama yaitu
Dataset yaitu multidimensional array
Group yaitu berisi data yang terstruktur
https://en.wikipedia.org/wiki/Hierarchical_Data_Format
Beberapa benefit penggunaan HDF5  https://www.hdfgroup.org/
  1. Heterogeneous Data
  2. Easy Sharing
  3. Cross Platform
  4. Fast I/O
  5. Big Data
  6. Keep Metadata with Data
Nah Python mempunyai interfacing yaitu http://www.h5py.org/, untuk dokumentasinya http://docs.h5py.org/en/stable/index.html
Format h5py tersebut sangat efektif sekali daripada menggunakan format JSON dan YAML

Jumat, 07 Desember 2018

python-Handwriting Recognition in Action


Pengenalan tulisan tangan yang dibuat kali ini menggunakan deep learning dengan library tensorflow dan keras. Adapun dataset terdiri dari angka 0-9 dari MNIST

Selasa, 27 November 2018

BAB 4 - WinForm

Selain kita menggunakan CLI dalam demo framework Aforge dan Accord net, sesekali menggunakan WINFORM untuk menghasilkan efek secara langsung, dengan memanfaatkan slider sebagai pengganti nilai brightness dari -100 s.d +100

Minggu, 11 November 2018

Buku Cara Cepat Pengolahan Citra Digital dengan C# Sharp



Postingan ini adalah  telah ditulis ulang dari e-book yang telah kami terbitkan di slideshare yaitu
https://www.slideshare.net/aktis/buku-cara-cepat-pengolahan-citra-dengan-c-sharp-35888454
Silahkan untuk membaca...di blog ini

Sinopsis

Topik pembahasan olah citra semakin banyak diminati dan berkembang luas, baik dari segi penerapannya dan algoritmanya. Bahasa C# dengan Framework AForge.Net dan Accord.Net serta  IDE Sharp Develop menjadikan pengembangan aplikasi dan algoritma menjadi mudah dikarenakan banyak sekali modul-modul dasar yang telah ditulis oleh framework tersebut yang siap digunakan oleh pengguna bahkan untuk pengguna pemula sekalipun.

Inti dari buku ini adalah mengenalkan Framework AForge.Net dan Accord.Net sebagai framework untuk olah citra dan sekaligus mengenalkan dasar olah citra
  1. Konsep Olah Citra : mengenal dasar olah citra secara umum
  2. IDE Sharp Develop 4.1: mengenal solution, library, component, debug, build application (diganti dengan Visual Studio 2017)
  3. Framework AForge.Net- Accord.Net: mengenal modul-modul untuk olah citra
  4. Operasi Dasar Olah Citra: mengenal operasi dasar olah citra yaitu
  5. Konvolusi untuk membuat efek blur, sharpening, edge detection
  6. Thresholding menggunakan metode Otsu untuk melakukan operasi Black-White;  Morphologi yaitu dilation, erotion, opening, closing;  Blob yaitu labelling, center of gravity, moment invariant;  Analisis Tekstur: mengenal konsep analisis tektur dengan metode gray level co-occurance sebagai metode standar dalam analisis tekstur;  PCA (Principal Component Analyst): mengenal face recognition dengan metode PCA dan konsep serialisasi data biner
  7. Interfacing Webcam: melakukan koneksi (interfacing) menggunakan webcam baik single maupun multiple connection

Topik diatas dilengkapi dengan source code serta langkah demi langkah contoh perhitungannya sehingga pemahaman pembaca akan menjadi lebih baik

Karena terdiri dari banyak BAB, maka akan ditulis satu persatu telebih dahulu
silahkan

klik link berikut http://www.softscients.web.id/search/label/E-book%20Olah%20Citra%20dengan%20C%23

Agar lebih urut dalam membaca per BAB


Sabtu, 10 November 2018

Python-PIP Package Manager


Bagi kamu yang suka menggunakan Python untuk kebutuhan teknis sehari-hari baik untuk kerjaan freelace, komputasi teknis. Sebelum penulis mengenal Anaconda, maka penulis akan melakukan instalasi package secara tersendiri yaitu menggunakan get-pip.py

Selasa, 06 November 2018

BAB 4 - Geometri Moment Invariant

Geometri Moment Invariant

Geometri Moment Invariant bisa digunakan untuk shape analyst lho, mari kita bahas mengenai moment

Kamis, 25 Oktober 2018

BAB 5 - Analisis Tekstur-Gray level cooccurance matrix-GLCM

Manusia mengenal tekstur seperti lembut dan kasar walaupun tangan tidak menyentuh benda tersebut, tapi otak mampu membedakan  hal tersebut melalui visualisasi yang ditangkap oleh mata. Tekstur dapat dicirikan sebagai berikut
  1. Pengulangan pola dari variasi lokal sehingga membentuk kesatuan yang utuh
  2. Menyediakan informasi susunan spasial dari warna dan intensitas citra
  3. Dicirikan dengan distribusi spasial dari level intensitas dari nilai pixel ketetanggaan
  4. Tidak bisa didefinisikan sebagai suatu satu point / nilai tertentu karena merupakan sebuah pola / kesatuan
Lihatlah ilustrasi berikut tentang tekstur sebuah citra yaitu terdiri dari 50% hitam dan 50% putih

Jumat, 19 Oktober 2018

BAB 4 - Operasi Dasar Olah Citra Digital - Image to Matrix

Sebelumnya ( http://www.softscients.web.id/2018/08/bab-4-operasi-dasar-olah-citra-digital.html ) kita sudah belajar mengenai pemanfaatan class yang sudah disediakan oleh Aforge dan Accord, nah ada yang lupa satu ini yaitu Image to Matrix, karena pada dasarnya Image terdiri dari matrix 2 dimensi dengan nilai 8bit yaitu rentang nilai 0-256. Nah agar lebih mudah, penulis sajikan beberapa potongan  kode berikut menggunakan class Accord.Imaging.Converters, agar lebih mudah kita hanya menyajikan gambar format grayscale saja

BAB 4 - Operasi Dasar Olah Citra Digital


Banyak teknik dasar olah citra yang telah disediakan oleh AForge diantaranya adalah operasi konvolusi (filtering), thresholding, morphologi, dan blob, corner detection, histogram equalization, line - circle - shape detection yang dibungkus secara rapi dalam bentuk class pada package AForge.Imaging dan AForge.Imaging.Filters.

Tulisan dibawah ini akan membahas mengenai
  1. Konvolusi
  2. Edge Detection
  3. Thresholding
  4. Morphology
  5. Geometry Moment Invariant - shape analyst
dst..

Minggu, 23 September 2018

Crop the image by annotation XML

Salah satu aplikasi yang digunakan untuk membuat dataset pada kasus image clasification, pasti akan mengenal Image Labeler seperti di Matlab 2017 keatas
https://www.mathworks.com/help/vision/ug/define-ground-truth-for-image-collections.html
Tapi koq agak berat buat dijalan di netbook kesayangan saya yang tiap hari menemani buat posting artikel serta mempelajari beberapa paper ilmiah. Nah untuk itu bisa anda gunakan untuk seperti di

Rabu, 12 September 2018

Pengacakan Dataset



Penulis pernah ditugaskan untuk membuat dataset training agar diacak, yang diacak adalah susunan baris saja, seperti berikut