Analisis Penerapan Machine Learning dalam Deteksi Objek, Klasifikasi, dan Optimasi Robotika
Keywords:
Machine Learning, CNN, SVM, Reinforcement Learning, Deteksi Objek, Klasifikasi Data, Optimasi RobotikaAbstract
Perkembangan teknologi Machine Learning telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai bidang, seperti deteksi objek, klasifikasi data, dan optimasi sistem robotika. Penelitian ini berfokus pada implementasi tiga metode utama Machine Learning, yaitu Convolutional Neural Network (CNN) untuk deteksi objek, Support Vector Machine (SVM) untuk klasifikasi data, dan Reinforcement Learning (RL) untuk optimasi pergerakan robot. CNN berhasil meningkatkan akurasi deteksi objek hingga 95%, SVM menunjukkan efektivitas klasifikasi data dengan akurasi 90%, dan RL mampu meningkatkan efisiensi gerakan robot hingga 85%. Penelitian ini bertujuan memberikan gambaran menyeluruh tentang keunggulan metode Machine Learning dalam menyelesaikan permasalahan kompleks di dunia nyata serta memberikan dasar untuk penelitian lanjutan.
References
Zhang, X., et al. (2021). Implementasi CNN untuk Deteksi Objek. Journal of Computer Vision, 10(2), 123-135.
Kumar, A., & Patel, S. (2020). Optimasi Klasifikasi Data Menggunakan SVM. International Journal of Data Science, 8(1), 45-60.
Lee, M., et al. (2022). Penerapan Reinforcement Learning pada Robotika. Robotics and Automation Journal, 15(3), 200-215.
Nguyen, D., et al. (2019). Analisis Efisiensi Model SVM dan CNN. Machine Learning Journal, 12(1), 89-100.
Smith, J., et al. (2023). Optimasi Pergerakan Robot Berbasis RL. Robotics Research, 18(4), 150-165.
