Komponen Penginderaan Jauh, Apa itu Sensor dan Wahana?
Komponen-komponen penginderaan jauh terdiri atas sumber tenaga, atmosfer, objek, sensor, wahana, hingga perolehan dan penggunaan data.
Saddam Hussein
Manfaat Big Data dalam Berbagai Bidang Beserta Contohnya (9+ Bidang)
Meskipun banyak diterapkan dalam bidang bisnis dan marketing, manfaat big data juga dirasakan banyak bidang lain seperti bidang kesehatan, pendidikan, pengelolaan lingkungan, sistem informasi dan pengembangan Smart City. Bukan hanya perusahaan besar, teknologi dan analisis big data juga diimplementasikan oleh pemerintah, serta berdampak pada kehidupan kita sehari-hari seperti saat kita mengakses e-commerce atau media sosial.
Mengenal Karakteristik Big Data Secara Lengkap dan Menyeluruh (3V, 5V hingga 42V)
Karakteristik big data dikenal dengan istilah populer 3V, 4V atau 5V dalam big data. Dalam perkembangannya, karakteristik ini berkembang menjadi 7V, 17V, hingga 42V dalam big data. Beberapa karakteristik yang perlu kita ketahui adalah Volume, Velocity, Variety, Varicity, Value, Variablility dan Visualization.
Pengertian Big Data: Teknologi, Analisis, Kelebihan dan Kekurangan
Big data adalah sekumpulan data dengan jumlah besar yang strukturnya kompleks, sehingga tidak dapat ditangani oleh teknologi tradisional. Big Data dicirikan dengan banyak karakteristik big data meliputi velocity, volume, variety dan yang lainnya.
Pelajari Penyajian Data: Jenis dan Bentuk Beserta Contohnya
Penyajian data adalah kegiatan menampilkan data dalam bentuk yang lebih mudah dipahami melalui tabel, grafik/ diagram atau bentuk lainnya, untuk menunjukkan hubungan, perbandingan, pola, kecenderungan maupun pencilan dalam data.
Panduan Paling Lengkap Belajar OBIA (Object based image analysis), Mulai dari Teori Hingga Tutorial Praktiknya
diawali dengan membentuk sebuah “object” dengan mengelompokkan piksel yang seragam menurut kriteria tertentu, biasanya melalui segentasi citra. Analisis dan interpretasi citra kemudian tidak dilakukan berdasarkan piksel, melainkan berdasarkan “object”.
Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning, Data Mining, Data Science dan Artificial Intelligence
Perbedaan machine learning dan deep learning terletak pada aspek cakupan, data, tujuan, pemrosesan, intervensi manusia, dan kebutuhan komputasi. Deep learning termasuk bagian dari machine learning, di mana deep learning menggunakan algoritma yang meniru cara kerja manusia yaitu jaringan syaraf tiruan atau artificial neural network dan turunannya.
14 Contoh Penerapan Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari
Perkembangan teknologi yang sangat pesat telah merambah berbagai aspek kehidupan. Termasuk teknologi machine learning atau pembelajaran mesin. Tanpa kita sadari, sebenarnya kita telah menjadi user atau pengguna machine learning, dengan memanfaatkan machine learning dalam kehidupan kita sehari-hari.
Algoritma Machine Learning: Jenis-jenis dan Contoh Algoritmanya
Algoritma machine learning adalah adalah algoritma yang digunakan dalam proses machine learning, di mana sistem melakukan pembelajaran berdasarkan data. Jenis-jenis algoritma machine learning dapat dikelompokkan menjadi supervised learning, unsupervised learning dan reinforcement learning. Pemilihan algoritma machine learning didasarkan pada tujuan atau jenis masalah, sumber daya komputasi, dan sifat data.
Supervised dan Unsupervised Learning: Penjelasan, Perbedaan dan Contoh
Perbedaan utama antara supervised learning dan unsupervised learning adalah penggunaan data. Supervised learning menggunakan data berlabel (labelled data), sedangkan unsupervised learning menggunakan data tanpa label (unlabeled data). Supervised learning digunakan untuk tugas-tugas klasifikasi dan regresi, misal dalam kasus object recognition, predictive analysis dan sentiment analysis. Unsupervised learning digunakan untuk kasus-kasus klastering, asosiasi dan dimensionality reduction.