4-1 | Unstructered Data - Image

Seri belajar Unstructured Data menggunakan Python
Dibuat untuk pemula dengan bahasa Indonesia

Unstructured Data dapat berupa Image dan Text sehingga kamu akan belajar caranya klasifikasi gambar dan data text

Semoga bermanfaat
Environment jcopml masih bisa dipakai untuk course ini.

[official_asb]

mas wira izin tanya, pas reshape di menit 41:22 itu img.reshape(28, 28) nah nilai 28, 28 itu apakah menyesuaikan dari X_train ?
apakah gak boleh nilai lain ? terima kasih

[raflyhidayat]

kak caara mengetahui nila pixcel pada gamabr itu bagaimana ya?

[muhammadyazidbaihaqi]

izin tanya mas wira, kalo jadi ML engineer itu diharuskan bisa bikin library manual kaya scikitlearn atau bisa pakai library bwaannya ya mas? lalu playlist course ini bisa buat jadi portfolio sebagai data science atau ML engineer ga mas?

[MAfrizalSeptiansyah]

Assalamualaikum dan selamat malam bang Wira. Saya ingin bertanya saya sdh coba pake XGB kok gak mau yah bang. Jalan tp lama banget gak selesai selesai.
Mohon penjelasannya bang 🙏

[andsoehd]

Kak Wira, sebelumnya saya pikir RGB itu ditumpuk gitu per pixel, ternyata dia sampingan gitu ya?

[diditgunturfitriadi]

Assalamualaikum pak, itu import data image ke csv sama ekstraksi fitur itu beda ya pak

[AlbertSuwandhi]

Boleh share link untuk download file Jupyter Notebook dan datanya? Thanks

[amarmaruff]

Permisi Bang Wira, mau nanya. Pada timestamp 1:16:03 saya menginisialisasikan X sebagai numpy array. tapi menjadi array([array([0.00392157, 0.00392157, 0.00784314, ..., jadinya array di dalam array. dan ketika X.shape yang muncul cuman jumlah datanya dan jumlah pixelnya tdk kelihatan jadinya (1345, ). klo gitu solusinya gimana bang wira? Sebelumnya saya pakai dataset yang berbeda bang

[malikafuhamid]

Mau nanya bang, kenapa error ya mas? --> ModuleNotFoundError: No module named 'xgboost'

[amarmaruff]

Permisi Kak Wira, Mau nanya nih. Sebelumnya saya pakai dataset yang berbeda dari video diatas. Dataset saya berupa gambar dan terdiri dari 4 class. Dan di dataset saya juga sudah ada file metadata.csv nya di mana di dalam metadata tersebut terdiri dari 6 kolom. Untuk bagian kolom label itu isinya berupa teks atau nama dari 4 class dataset saya. Setelah saya training akurasinya sudah keluar dan hasilnya lumayan bagus. Nah saya terkendala di bagian Visualisasi Kak. Saya mendapat error ketika run code visualisasinya. Errornya sebagai berikut.

KeyError : "None of [Int64Index([ 944, 3166, 3668, 1143, 91, 412, 1563, 2571, 843, 4028, 3096, \n 2400, 3121, 659, 432, 1444, 1332, 3598, 1558, 3457, 2722, 3890, \n 3822, 3147, 2191, 3958, 3950, 2765, 990, 2792, 421, 1431, 741, \n 2616, 1871, 3357], \n dtype='int64')] are in the [columns]"


Saya ingin bertanya kak. Ini cara solvingnya gimana ya kak? Apakah problem nya ada di bagian Preprocessing saat penempatan kolom di categoric-numeric atau di bagian Dataset Splitting saat penentuan scaler ? Maaf kak kak klo terlalu panjang soalnya ini berkaitan dengan Tugas Akhir kuliah

[dadan.dahman.w]

Mas wir, ini bootcamp diadakan dimana? Apakah bakalan adalagi

[andsoeeeee]

Kak mau nanya, apakah data validasi biasanya melalui proses pelabelan?

[teknikinformatikad.s]

mas, cara nampilkan nilai pixel citra 500x 500 kyk mana mas?