Jepang Membuat Smart City Yang Futuristik

Jepang Membuat Smart City Yang Futuristik – Hi, Sobat Tekno. Negara Jepang merupakan salah satu negara maju saat ini dan memiliki beberapa teknologi yang terdepan juga. Di Jepang sudah melakukan banyak hal dalam melakukan pekerjaan menggunakan Robot dan saat ini masih tetap melakukan pengembangan terhadap teknologi untuk menciptakan masa depan yang modern. Smart City merupakan kota yang didesain secara kesulurahan dan dipadukan dengan teknologi yang modern. Harapannya smart city dapan menciptakan tempat yang serba dilakukan oleh teknologi untuk mempermduah perkejaan sehari-hari manusia, selain itu juga memepermudah segala transanksi yang terjadi. Laboratorium percobaan Kota ini akan menjadi suatu “Laboratorium Hidup” untuk dilakukan uji coba teknologi. Dalam struktur smart city perlu dilakuakan penataan yang rapi dalam pembangunnanya yang memperngaruhi berbagai aspek diantara lain : Self Driving Saat ini memang banyak perusahaan mobil yang meningkatkan teknologinya dalam memberi fitur terbaik untuk mobil yang diproduksi. Mobil yang canggih bisa mengemudikan diri sendiri untuk mencapai tujuan yang ditentukan dan minim resiko kecelakaan. Robot Selain Self Driving yang menjadi pusat perhatian, namun Robot juga termasuk. Sebenarnya robot sudah dibuat dan dikembangkan sejak lama di Jepang salah satunya Robot dari Honda. Nantinya Robot akan banyak mengambil alih pekerjaan manusia yang bisa dikelola oleh Robot. Positifnya manusia bisa lebih meningkatkan mengenai ilmu pengetahuan dalam dunia baru ini. Baca juga : Trend Teknologi 2021 dan Masa Depan Energi dan Bahan Bakar Dengan memanfaatkna teknologi yang ada perlu dilakukan pemanfaat energi juga. Energi yang akan dipakai adalah energi dari sinar matahari atau Solar dan bahan bakar yang digunakan adalah Hiderogen. Perkembangan ini dilakukan untuk menciptakan kota yang ramah lingkungan. Desain Jalanan Mungkin jalanan pada umumnya menjadi satu seperti jalanan untuk kendaraan motor, sepeda, dan pejalan kaki, namun di desain smart city ini akan didesain sesuai kategorinya. Ketiga kategori tersebut akan disendirikan, sehingga memiliki lalu lintas yang baik. Tempat Tinggal Tempat tinggal akan dibuat dari bahan dasar kayu yang bertujuan untuk mengurangi jejak karbon mereka. Uniknya akan terdapat sensor yang bisa memantau kondisi kesehatan penghuni rumah dengan teknologi AI. Sumber : Twitter Japan is building a futuristic smart city. AI, self-driving cars, robotics and more… all in one place. pic.twitter.com/sxjiT9Ngik — Vala Afshar (@ValaAfshar) April 7, 2021 Demikian merupakan Jepang Membuat Smart City Yang Futuristik dan Semoga bermanfaat. Terimakasih. 🙂

4 Website Untuk Mendapatkan Dataset Gratis

Sebelum mengembangkan program kecerdasan buatan, dataset adalah hal yang harus kamu siapkan. Dataset berisikan informasi yang akan kamu ekstraksi sebagai pengetahun bagi komputer. Pengetahuan inilah yang menjadi dasar penentuan keputusan dalam kondisi tertentu. Tahukan kamu, kamu dapat mendapatkan dataset ini secara gratis tanpa harus susah-susah mengumpulkannya? Bagi pejuang skripsi, menggunakan dataset gratis akan mempercepat proses penelitian sekaligus mengurangi biaya selama pengumpulan data. Berikut ini 4 Website Untuk Mendapatkan Dataset Gratis. Check This Out ! UCI Machine Learning Repository Salah satu respositori dataset untuk machine learning terbaik adalah UCI Machine Learning Repository. UCI Machine Learning Repository adalah repositori yang dikembangkan oleh University of California Irvine. Website ini merupakan website pertama yang harus kamu check saat mencari dataset. UCI Machine Learning Repository memiliki kurang lebih 440 dataset yang bisa kamu akses secara gratis, lengkap dengan label seperti domain dan operasi yang bisa kamu lakukan (regresi/klasifikasi). Lebih lanjut, beberapa dataset yang dapat kamu temukan adalah iris, wine, dan forest fires. Kaggle Selanjutnya, kamu bisa mengambil dataset dari Kaggle. Kaggle lebih spesifik pada topik data science dan data analytic. Selain mendapatkan dataset, kamu juga bisa menambahkan dataset milik kamu di website ini. Jumlah dataset yang tersedia pada Kaggle mencapai 350, dengan 250-an data yang sudah terlabel dengan baik. Kamu bisa mendapatkan dataset yang unik dan tidak bisa kamu temui pada website lain. Jika mengalami kesulitan, kamu bisa melempar pertanyaan pada komunitas. Tak hanya itu, kaggle juga beberapa kali menyediakan perlombaan yang berhadiah menarik bagi pemenangnya. Data.Gov Ketiga, kamu bisa mengunjungi Data.Gov untuk mencari dataset. Data.gov berisikan banyak dataset dari pemerintahan US, mulai dari iklim, keuangan, pendidikan, energi, dan banyak data lain. Website ini menyediakan lebih dari 190.000 data yang bisa kamu gunakan gratis. Data-data ini terdokumentasi dengan baik, sehingga kamu mencari data dengan mudah, bahkan tanpa mendaftar sebelumnya. Beberapa dataset yang tersedia pada data.gov adalah Food Environment Atlas, School system finances , dan Chronic disease data The MNIST Database Nah, jika kamu tertarik dengan image classification, the MNIST Database adalah dataset yang wajib kamu kunjungi. The MNIST database berisi angka 0 sampai 9 yang ditulis oleh tangan. Kamu dapat dengan mudah menemukan 60.000 train images dan 10.000 test images melalui dataset ini. Tiap data berisikan image berukuran 28×28 pixel. The MNIST database biasanya digunakan sebagai project pertama dalam image recognition. Baca Juga : MEMBUAT KLASIFIKASI BUNGA IRIS DENGAN PYTHON (1) Nah, itulah 4 Website Untuk Mendapatkan Dataset Gratis. Selamat mencoba!

Membuat Klasifikasi Bunga Iris Dengan Python (2)

Pada artikel Membuat Klasifikasi Bunga Iris Dengan Python (2), kamu akan belajar bagaimana cara melakukan training dan validating data. Training Data Untuk dapat mengetahui nama orang yang kita temui, kamu harus terlebih dahulu berkenalan dengan mereka. Setelah berkenalan, data tersebut akan tersimpan dalam memori otak kamu. Nah, saat bertemu dengan orang lain, kamu akan mencoba mengingat data yang tersimpan dalam memori otak, dan membandingkan data ini dengan wajah yang sedang kamu temui. Jika kamu menemukan wajah yang sama, kamu akan langsung mengetahui siapa nama orang yang kamu temui ini. Dalam machine learning, proses ‘berkenalan‘ ini disebut proses training data. Proses ini akan menghasilkan pengetahuan mengenai pola-pola dan informasi tiap kelas pada dataset. Kamu harus terlebih dahulu membagi dataset menjadi 2 bagian yakni, data training dan data testing. Dalam percobaan ini, 80% data akan menjadi data training, sedangkan 20% sisanya akan menjadi validation data array = iris.values X = array[:,0:4] Y = array[:,4] validation_size = 0.20 seed = 7 X_train, X_validation, Y_train, Y_validation = cross_validation.train_test_split(X, Y, test_size=validation_size,random_state=seed) num_folds = 10 // sesuaikan dengan nilai K yang kamu inginkan num_instances = len(X_train) seed = 7 scoring = ‘accuracy’ Untuk melakukan klasifikasi, ada beberapa algoritma yang bisa kamu gunakan. Algoritma yang berbeda, akan menghasilkan hasil akurasi yang berbeda pula. Tujuan bagian ini adalah menemukan algoritma yang memiliki akurasi paling tinggi Terdapat 5 algoritma yang populer yang biasa digunakan untuk klasifikasi 1. Linear regression algorithm2. Logistic regression3. Decision tree classifier4. Gaussian Naïve Base5. Support Vector Machine Namun, apabila kamu belum mengenal 5 algoritma ini, tidak perlu khawatir. Pada artikel selanjutnya, TASOfficial akan membahas selayang pandang mengenai kelimanya. Pyhton sudah menyediakan fungsi untuk algoritma-algoritma ini. Kamu cukup memanggil fungsi, dan hasil akan langsung tampil. Keren kan? models = [] models.append((‘LR’, LogisticRegression())) models.append((‘LDA’, LinearDiscriminantAnalysis())) models.append((‘CART’, DecisionTreeClassifier())) models.append((‘NB’, GaussianNB())) models.append((‘SVM’, SVM())) results = [] names = [] for name, model in models: kfold = cross_validation.KFold(n=num_instances, n_folds=num_folds, random_state=seed) cv_results = cross_validation.cross_val_score(model, X_train, Y_train, cv=kfold, scoring=scoring) results.append(cv_results) names.append(name) msg = “%s: %f (%f)” % (name, cv_results.mean(), cv_results.std() print(msg) Dalam kasus klasifikasi bunga iris, algoritma SVM terbukti memiliki akurasi yang paling baik daripada algoritma algoritma yang lain. Validation Tahapan selanjutnya adalah melakukan validation. Validation akan menguji kekuatan training data dengan testing data. Beberapa orang mungkin memiliki suara dan bentuk muka yang sama. Hal ini sering membuat kita bingung dan gagal mengenali mereka dengan baik. Nah, validation akan menguji seberapa pemahaman kita terhadap orang-orang yang telah kita temui sebelumnya. svn = SVM() svn.fit(X_train, Y_train) predictions = svn.predict(X_validation) print(accuracy_score(Y_validation, predictions)) print(confusion_matrix(Y_validation, predictions)) print(classification_report(Y_validation, predictions)) Hasil validation data training terhadap data testing adalah sebagai berikut : Testing Untuk menguji machine learning yang telah kita buat, kita harus melakukan percobaa dengan data baru. Percobaan ini dilakukan terhadap dua data baru X_new = numpy.array([[3, 2, 4, 0.2], [ 4.7, 3, 1.3, 0.2 ]]) prediction = svn.predict(X_new) print(“Prediction of Species: {}”.format(prediction)) Hasil prediksi adalah sebagai Iris virginica dan Iris Setosa Baca Juga : APA YANG AKAN TERJADI JIKA TOKOPEDIA DAN GOJEK MERGER? Itulah tutorial Membuat Klasifikasi Bunga Iris Dengan Python (2). Apabila kamu mengalami kesulitan, silahkan tinggalkan pertanyaan pada kolom komentar ya! Artikel ini merupakan artikel terjemahan dengan sedikit pengubahan. Artikel asli dapat kamu akses melalui link berikut.