Semua kelas Silabus Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia · Episode 5 dari 6

Kelas Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia #5: Pelatihan CNN-LSTM: Bobot Kelas, Scheduler & Early Stopping

4 kali dilihat

Kelas melatih model CNN-LSTM PyTorch bahasa Indonesia: bobot kelas untuk data tidak seimbang, learning rate scheduler, early stopping, dan checkpoint terbaik. Episode 5 seri deteksi pneumonia.

Software: Deep Learning (PyTorch)
Level: Mahir
Durasi: ± 8 menit
Total seri: 57 menit · 6 video
Terbit: 24 Oktober 2026

Episode 5 dari 6 · lihat silabus

Unduh PDF (5 halaman PDF)

0 kali diunduh

Unduh File Project· 44 MB Buka Semua Kelas Premium ▶ Tonton video praktik0 kali ditonton

▶ Video Praktik

Lihat semua langkah di atas dipraktikkan langsung, lengkap dengan narasi.

0 kali ditonton

Buku kelas

Halaman 1 / 5

Kelas Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia #5: Pelatihan CNN-LSTM: Bobot Kelas, Scheduler & Early Stopping: Sampul: Kelas Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia #5: Pelatihan CNN-LSTM: Bobot Kelas, Scheduler & Early Stopping

Kelas Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia #5: Pelatihan CNN-LSTM: Bobot Kelas, Scheduler & Early Stopping: Sebelum mulai, daftar langkah, dan Langkah 1

Kelas Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia #5: Pelatihan CNN-LSTM: Bobot Kelas, Scheduler & Early Stopping: Langkah 2–3: Loss berbobot, optimizer, scheduler

Kelas Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia #5: Pelatihan CNN-LSTM: Bobot Kelas, Scheduler & Early Stopping: Langkah 4: Membaca hasil pelatihan

Selesai

Sampul: Kelas Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia #5: Pelatihan CNN-LSTM: Bobot Kelas, Scheduler & Early Stopping

Klik halaman atau ◀ ▶ untuk membalik · geser di HP · untuk memperbesar

Ingin belajar lebih dalam?

Ikuti kursus kami atau tanyakan langsung lewat WhatsApp.

Unduh PDF· 0 kali diunduh Lihat silabus lengkap 6 episode Lihat Kursus Deep Learning Tanya via WhatsApp

Kelas yang direkomendasikan untuk Anda

Dipilih dari software, topik, dan level “Kelas Deep Learning CNN-LSTM Deteksi Pneumonia #5: Pelatihan CNN-LSTM: Bobot Kelas, Scheduler & Early Stopping”.

18 episodeAda gratis

Python · Pemula–Mahir

Machine Learning Python

18 episode video + PDF, total 3 jam 41 menit. Dimulai dari: Pengenalan Machine Learning & Model Pertama.

3 jam 41 menit 61 0

Lihat kelas

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Transfer Learning Penyakit Daun

6 episode video + PDF, total 1 jam 5 menit. Dimulai dari: Dataset PlantVillage: Struktur Folder, Distribusi Kelas & Pembagian Data.

1 jam 5 menit 9 0

Lihat kelas

Klasifikasi Aritmia EKG Wavelet Deep Learning

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Klasifikasi Aritmia EKG Wavelet Deep Learning

6 episode video + PDF, total 56 menit. Dimulai dari: Sinyal EKG & EEG: Karakteristik dan Dataset Publik (MIT-BIH).

56 menit 2 0

Lihat kelas

50 episodeAda gratis

Agentic AI · Pemula–Menengah

Agentic AI Tanpa Coding

50 episode video + PDF, total 14 jam 29 menit. Dimulai dari: Chatbot, Otomasi, dan AI Agent: Apa Bedanya?.

14 jam 29 menit 66 0

Lihat kelas

100 episodeAda gratis

Claude · Pemula–Mahir

Claude dari Nol sampai Mahir

100 episode video + PDF, total 15 jam 1 menit. Dimulai dari: Apa Itu Claude dan Bedanya dengan ChatGPT serta Gemini.

15 jam 1 menit 62 0

Lihat kelas

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Peramalan Beban Listrik LSTM

6 episode video + PDF, total 53 menit. Dimulai dari: Data Beban Listrik per Jam: Pola Harian, Mingguan, dan Musiman.

53 menit 0 0

Lihat kelas

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Segmentasi Tumor Otak U-Net

6 episode video + PDF, total 1 jam 10 menit. Dimulai dari: Dataset MRI Otak & Mask Tumor: Memuat, Visualisasi & Pembagian per Pasien.

1 jam 10 menit 28 0

Lihat kelas

6 episodeAda gratis

Python · Menengah–Mahir

Deteksi Deepfake Vision Transformer

6 episode video + PDF, total 1 jam 11 menit. Dimulai dari: Konsep Deepfake, Jenis Manipulasi & Dataset Wajah Asli vs Palsu.

1 jam 11 menit 0 0

Lihat kelas

Butuh lebih dari video?

Pilihan lain dari kami untuk Python.

Belajar bareng mentor

Kursus AI & Kecerdasan Buatan terjadwal, dibimbing langsung, bersertifikat.

Kursus

Kursus Optimasi Multi-Objektif: NSGA-II, MOPSO & Algoritma Hybrid (Python)

Kursus

Kursus Klasifikasi Aritmia EKG dengan Wavelet & Deep Learning (PyTorch)

Kursus

Kursus ANFIS + PSO/GA untuk Peramalan Deret Waktu Non-Linear (Python)

Lihat semua AI & Kecerdasan Buatan →

Minta dibuatkan

Tidak sempat belajar Python? Tim kami bisa mengerjakan proyeknya.

Jasa

Jasa Machine Learning Python — Model Prediksi, Segmentasi Pelanggan, Deteksi Fraud & Aplikasi AI

Jasa

Jasa Pembuatan Gambar AI dengan Stable Diffusion — Produksi Visual Custom Tanpa Batas

★ 4.9

Jasa

Jasa Pembuatan Gambar & Video AI dengan Leonardo AI — Visual All-in-One untuk Bisnis

★ 4.9

Lihat semua AI & Kecerdasan Buatan →

Kabari saya kalau ada kelas Python baru

Paling banyak satu email per minggu. Berhenti kapan saja dengan satu klik.

Transkrip

Narasi lengkap video ini. Kalimat yang sedang diucapkan disorot saat video diputar; klik kalimat untuk melompat ke sana.

Tampilkan transkrip

Pembuka

Inilah hasil akhirnya, kurva pelatihan model Hybrid C-NNLSTM, dengan loss latih dan validasi di setiap ipop. Model terbaik mencapai akurasi validasi sekitar 97%, dan pelatihan berhenti otomatis saat model mulai tidak membaik, berkat early stopping. Ayo kita mulai. Halo, selamat datang di episode kelima seri model Hybrid C-NNLSTM untuk deteksi dini penyakit paru. Arsitektur sudah siap, sekarang kita melatihnya dengan teknik yang biasa dipakai di penelitian. Bobot kelas untuk data tidak seimbang, learning rate scheduler, early stopping untuk mencegah overfitting, dan menyimpan checkpoint model terbaik.

Langkah 1: Bobot kelas

Buat file latih underscore hybrid.py Kita impor loader dan model C-NNLSTM dari episode sebelumnya. Ingat, data latih 74% pneumonia. Tanpa penanganan, model cenderung memihak kelas mayoritas. Solusinya bobot kelas, jumlah data dibagi dua kali jumlah tiap kelas. Hasilnya normal mendapat bobot sekitar 1,94, pneumonia 0,67, sehingga kesalahan pada kelas normal dihukum hampir tiga kali lebih berat.

Langkah 2: Loss berbobot, optimizer, scheduler

Bobot itu kita masukkan ke cross entropy loss. Optimizer-nya Adam, ditambah scheduler reduceron plata atau, yang otomatis membagi dua learning rate jika loss validasi tidak membaik. Kita juga membuat fungsi nilai file yang menghitung loss dan akurasi validasi.

Langkah 3: Loop pelatihan dan early stopping

Sekarang loop pelatihan dengan early stopping. Setiap kali loss validasi mencapai rekor terbaik, model disimpan ke hybrid underscore terbaik.pt dan penghitung kesabaran di reset. Jika 4 epoch berturut-turut tidak ada perbaikan, pelatihan dihentikan. Batas maksimalnya 20 epoch. Riwayat disimpan ke JSON dan kita gambar kurvanya.

Langkah 4: Membaca hasil pelatihan

Lihat terminal. Di awal, loss validasi sempat naik turun. Ini wajar karena LSTM butuh waktu menyesuaikan diri. Sekitar epoch 9, loss validasi mencapai titik terendah dengan akurasi validasi sekitar 97%. Setelah itu tidak ada perbaikan selama 4 epoch, sehingga early stopping menghentikan pelatihan di epoch 13. Grafik kiri memperlihatkan loss latih yang terus turun, sedangkan loss validasi mulai naik lagi, tanda awal overfitting yang berhasil dicegah. Selesai. Kita sudah menangani data tidak seimbang dengan bobot kelas, memakai learning rate scheduler, early stopping, dan menyimpan checkpoint model terbaik. Di episode terakhir kita mengevaluasi model secara klinis, sensitivitas, spesifisitas, ROC-AUC, dan melihat kemana model melihat dengan grade cam. Sedang menyusun skripsi, tesis, atau riset AI di bidang citra medis? Cerdas inovasi digital membantu implementasi deep learning, dari CNN, LSTM, model hybrid, sampai interpretasi grade cam dan penulisan hasil, serta membuka kursus deep learning dengan PyTor. Ingin menguasai seluruh seri ini, dari detaset Rondgen sampai evaluasi dan grade cam? Semua 6 episode, lengkap dengan PDF panduan langkah demi langkah dan source code, tersedia untuk pelanggan tutorial premium. Berlangganan mulai Rp69.000 per bulan, hemat 28% dengan paket 12 bulan, atau sekali bayar Rp999.000 untuk akses seumur hidup. Mau satu kelas saja? Beli kelas satuan dengan akses selamanya. Langganan sekarang di halaman premium cerdasinovasidigital.com Hubungi WhatsApp kami, atau kunjungi cerdasinovasidigital.com Terima kasih telah menonton, sampai jumpa di episode berikutnya. Terima kasih telah menonton, sampai jumpa di episode berikutnya.

Tanya materi kelas

Ketik pertanyaan atau kata kunci; kami carikan bagian episode ini yang menjelaskannya dan lompatkan videonya ke sana.

Catatan saya

Catatan disimpan bersama menit video saat ini dan hanya terlihat oleh Anda.

Tanya jawab

Bingung di salah satu langkah? Tanyakan di sini; pengajar dan peserta lain bisa menjawab.

Belum ada pertanyaan.

Pengajar

Tim Cerdas Inovasi Digital

Pengembang software, engineer BIM & 3D, dan praktisi AI

53 kelas video1.291 episode

Sehari-hari kami mengerjakan software, model BIM, game, dan otomasi AI untuk klien, lalu menjadikan pengalaman praktik itu kelas langkah demi langkah: setiap langkah diperlihatkan di layar dan dilengkapi panduan PDF.

Lihat klien kami →

Memuat

▶ Video Praktik

Kelas yang direkomendasikan untuk Anda

Butuh lebih dari video?

Transkrip

0:03Pembuka

0:46Langkah 1: Bobot kelas

2:14Langkah 2: Loss berbobot, optimizer, scheduler

3:25Langkah 3: Loop pelatihan dan early stopping

6:05Langkah 4: Membaca hasil pelatihan

Tanya materi kelas

Catatan saya

Tanya jawab

Pengajar

▶ Video Praktik

Kelas yang direkomendasikan untuk Anda

Butuh lebih dari video?

Transkrip

0:03Pembuka

0:46Langkah 1: Bobot kelas

2:14Langkah 2: Loss berbobot, optimizer, scheduler

3:25Langkah 3: Loop pelatihan dan early stopping

6:05Langkah 4: Membaca hasil pelatihan

Tanya materi kelas

Catatan saya

Tanya jawab

Pengajar

Pembuka

Langkah 1: Bobot kelas

Langkah 2: Loss berbobot, optimizer, scheduler

Langkah 3: Loop pelatihan dan early stopping

Langkah 4: Membaca hasil pelatihan

Pembuka

Langkah 1: Bobot kelas

Langkah 2: Loss berbobot, optimizer, scheduler

Langkah 3: Loop pelatihan dan early stopping

Langkah 4: Membaca hasil pelatihan