Beberapa sampel prediksi dengan neural networks (NNs) biasanya menggunakan dataset yang tersedia pada library yang digunakan, misalnya Sklearn. Namun dalam implementasinya dataset harus disediakan terlebih dahulu, misalnya dengan file Comma Separated Valud (CSV). Oleh karena itu keterampilan mengelola data sendiri tersebut sangat diperlukan. Postingan ini mengilustrasikan bagaimana mengelolanya.
Mengunduh Dataset
Untuk yang sedang mengerjakan proyek akhir biasanya mengambil data sendiri lewat survey. Untuk latihan bisa akses link berikut: iris.csv. Setelah itu ekstrak file archive tersebut. Tempatkan di folder dimana aplikasi akan dibuat.
Mempersiapkan Interace Untuk Training
Data iris memiliki empat input dan tiga kelas output: setosa, versicolor, dan virginica. Untuk mudahnya, bertanya saja kepada ChatGPT dengan kata kunci sebagai berikut:
create html code to upload csv file and use php to open python for neural network training and save trained h5
Berikutnya akan disediakan 1 index.html untuk interface utama, 1 file upload.php untuk, 1 file train.py untuk mentrainingnya Hasil tersimpan dalam format H5. Perhatikan, karena label/target masih string maka perlu dikonversi menjadi number. Untuk jelasnya silahkan lihat video berikut ini:
Rahmadya Trias Handayanto 