Kenali Penggunaan Computer Vision dalam Data Science
Data Science menjadi ilmu yang paling dibutuhkan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan yang ada saat ini. Data Science merupakan bidang interdisipliner yang melibatkan berbagai bidang lainnya, seperti matematika, statistika, pemrograman, serta domain bisnis. Dalam perkembangannya, tidak jarang Data Science akan dikombinasikan dengan ilmu lainnya agar hasil yang didapatkan menjadi lebih efektif dan sesuai dengan kebutuhan. Salah satunya adalah dikombinasikan dengan Artificial Intelligence (AI). Data yang digunakan dalam Data Science bisa terbilang beragam, dari yang terstruktur, semi terstruktur, hingga tidak terstruktur. AI dapat membantu untuk mengatasi permasalahan dengan data tersebut, termasuk data yang tidak terstruktur.
Computer Vision merupakan salah satu bagian dari Artificial Intelligence. Computer Vision merupakan salah satu teknologi yang memungkinkan komputer untuk melihat dan mengenali objek yang ada di sekitarnya layaknya manusia. Dalam perkembangan teknologi yang semakin pesat, Computer Vision menjadi salah satu teknologi baru yang dimanfaatkan untuk dikombinasikan dengan Data Science dengan bantuan Deep Learning. Sehingga proses pengenalan wajah menjadi lebih mudah dilakukan. Nah, kira-kira gimana sih Computer Vision itu? Yuk, simak artikelnya!
1. Cara Kerja Computer Vision
Computer vision akan memecah gambar yang ada menjadi banyak bagian-bagian yang berbeda. Jaringan neutron akan mengidentifikasi setiap bagian-bagian yang ada, barulah kemudian menggabungkannya menjadi satu bagian yang utuh. Secara otomatis komputer akan melabeli gambar tersebut. Itulah mengapa semakin banyak data yang dijadikan bahan pembelajaran oleh komputer, kemampuan untuk memprediksi gambar tersebut secara benar juga akan meningkat. Komputer akan memanfaatkan algoritma yang mampu untuk menganalisis warna, bentuk, jarak antar objek, dan seterusnya hingga komputer mampu melabeli seluruh objek sebagai benda tertentu.
Meskipun objek yang dimasukkan merupakan objek tiga dimensi, namun komputer tetap akan mendefinisikannya sebagai objek dua dimensi karena keterbatasan kemampuannya dalam mengingat garis-garis linear dalam satu bidang. Gambar dua dimensi ini kemudian akan diterjemahkan sebagai angka, begitu dijumlahkan akan membentuk nilai tertentu yang merepresentasikan kode warna. Setiap piksel akan mengandung tiga warna utama yaitu merah, hijau, dan biru. Identifikasi warna menjadi hal yang cukup penting untuk memberikan penjelasan mendetail
Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis
2. Deep Learning Mempermudah Proses Evolusi Computer Vision
Deep Learning merupakan bagian dari Machine Learning, dimana algoritma yang digunakan mirip seperti struktur saraf manusia. Deep Learning membuat proses membaca objek menjadi lebih mudah. Dengan menggunakan Deep Learning, pada proses pembacaan gambar, jaringan neutron dapat mengubah pola umum menjadi persamaan matematis yang lebih spesifik. Sehingga proses klasifikasi dapat dilakukan secara otomatis. Sebelum memanfaatkan Deep Learning, Computer Vision hanya mampu menjalankan tugas-tugas secara terbatas, serta membutuhkan coding yang rumit.
3. Teknik Utama Computer Vision
Secara umum, teknik yang digunakan oleh Computer Vision dalam memproses satu atau sekumpulan gambar dapat dibagi menjadi 5 jenis, yaitu:
Image Classification, komputer akan membuat gambar dapat mengklasifikasikan dirinya masuk ke kelas yang mana.
Object Detection, digunakan untuk mendeteksi keberadaan suatu gambar. Bisa juga dikombinasikan dengan image classification.
Object Tracking, biasanya akan digunakan untuk melakukan tracking posisi objek pada data berupa video baik yang bersifat real time maupun rekaman.
Semantic Segmentation, membedakan gambar dengan cara membedakan pixel yang ada di suatu gambar untuk dimasukkan ke dalam suatu grup. Nantinya setelah berada di dalam grup bisa dilakukan klasifikasi dan diberi label.
Instance Segmentation, hampir mirip dengan Semantic Segmentation hanya saja pada teknik ini langsung membedakan setiap unit dari objek yang ada di gambar ke dalam grup pixel dan kelas yang berbeda.
4. Contoh Penggunaan Computer Vision
Computer Vision mulai banyak dimanfaatkan dalam dunia bisnis, transportasi, kesehatan, bahkan dalam kehidupan kita sehari-hari. Berikut ini adalah contoh penggunaan Computer Vision:
Face Recognition.
Teknologi ini termasuk salah satu teknologi yang cukup dekat dengan kehidupan sehari-hari kita. Facebook misalnya, dapat mengenali wajah penggunanya dan menambahkan label. Selain itu, kita dapat menemukan face recognition dalam beberapa smartphone yang kuncinya menggunakan face ID.
Self Driving Cars
Self driving car merupakan teknologi yang memungkinkan mobil dapat melaju tanpa sopir. Beberapa pemanfaatan Computer Vision dalam self driving car adalah untuk mendeteksi garis jalur, mendeteksi rintangan dan juga rambu lalu lintas termasuk lampu merah, serta perhitungan sudut kemudi.
X-Ray & CT Scan
Dalam dunia medis, X-Ray dan CT Scan menjadi hal yang penting. Dengan pemanfaatan Computer Vision, dokter dapat membuat model interaktif tiga dimensi, sehingga proses interpretasi gambar medis menjadi lebih mudah
Retail Tanpa Kasir
Di luar negeri, pemanfaatan Computer Vision yang lain adalah adanya retail yang tidak memiliki kasir seperti yang dilakukan oleh Amazon Go. Mereka akan mendeteksi barang yang dibeli oleh pelanggan menggunakan kamera dan akan otomatis memberikan tagihan melalui Amazon Prime.
Baca juga: Beasiswa Data Science yang Bisa Diikuti untuk Upgrade Skill Datamu
4. Tertarik Belajar Data Science Tanpa Harus Install Software? Di DQLab Aja, Yuk!
DQLab merupakan salah satu lembaga kursus Data Science yang proses pembelajarannya dilakukan secara online. Salah satu kesulitan seseorang yang baru mulai belajar Data Science adalah terkadang terkendala pada proses penginstalan software pengolahan data yang sering digunakan oleh Data Science.
Tapi tenang saja, hal itu dapat teratasi dengan mudah jika kamu mengambil kursus di DQLab, karena kamu bisa memanfaatkan live code editor yang ada. Selain itu, ada banyak fitur lainnya juga loh. Pensaran kan? Yuk, join jadi member DQLab dan nikmati semua fasilitasnya!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri