tiara082/tensorflow-klasifikasi-gambar

berisi implementasi submission untuk kursus "Belajar Machine Learning untuk Pemula" dari Dicoding. Program ini menggunakan jaringan saraf tiruan dengan TensorFlow untuk mengenali bentuk tangan yang membentuk gunting, batu, atau kertas dalam gambar.

Proyek Akhir: Klasifikasi Gambar

Instruksi Submission

Selamat datang pada proyek akhir "Klasifikasi Gambar" dari Dicoding! Proyek ini bertujuan untuk mengimplementasikan model klasifikasi gambar menggunakan dataset rockpaperscissors. Pastikan Anda mengikuti panduan dan kriteria submission berikut:

Langkah-langkah Submission:

1. Dataset:

   • Gunakan dataset rockpaperscissors yang dapat diunduh di sini.
   • Pisahkan dataset menjadi train set dan validation set.
   • Pastikan ukuran validation set adalah 40% dari total dataset, dengan 1314 sampel untuk data training dan 874 sampel untuk data validasi.

2. Augmentasi Gambar:

   • Implementasikan augmentasi gambar untuk memperkaya variasi data.

3. Image Data Generator:

   • Gunakan image data generator untuk memproses dan memasukkan data gambar ke dalam model.

4. Model Sequential:

   • Bangun model menggunakan arsitektur sequential.

5. Pelatihan Model:

   • Pastikan pelatihan model tidak melebihi waktu 30 menit.
   • Tujuan akhir adalah mencapai akurasi model minimal 85%.

6. Google Colaboratory:

   • Seluruh program harus dikerjakan pada Google Colaboratory.

7. Prediksi Gambar yang Diunggah:

   • Program harus dapat memprediksi gambar yang diunggah ke Colab, seperti contoh gambar yang diberikan.