Jasa Riset AI Pertanian: Deteksi Penyakit Tanaman dengan Transfer Learning
Tim Cerdas Inovasi Digital membantu skripsi, tesis, dan publikasi tentang deteksi penyakit, hama, atau kualitas hasil panen dari foto: dari pengumpulan & augmentasi data, transfer learning (MobileNet, ResNet, EfficientNet), fine-tuning, optimasi hyperparameter dengan Optuna, evaluasi per kelas, sampai aplikasi deteksi — dengan kode PyTorch yang rapi dan hasil siap ditulis di bab 4.
Layanan
- Deteksi penyakit tanaman: tomat, padi, kentang, cabai, jagung, kopi, dan lainnya.
- Model: transfer learning, Vision Transformer, atau arsitektur usulan Anda.
- Optimasi hyperparameter: Optuna, grid/random search, atau metaheuristik.
- Data: pengambilan foto lapangan, pelabelan, augmentasi, kelas tidak seimbang.
- Evaluasi: precision, recall, F1, confusion matrix, Grad-CAM, uji statistik.
- Aplikasi & laporan menjelang sidang.
Contoh Studi Kasus
Pada 10 kelas daun tomat PlantVillage, MobileNetV2 dengan hyperparameter hasil Optuna mencapai akurasi uji 93,7% (feature extraction 75,3%, fine-tuning manual 92,3%), lalu dikemas menjadi aplikasi web. Langkah lengkapnya ada di kursus transfer learning penyakit daun.
Konsultasi gratis via WhatsApp.
