Create README.md

README.md

@@ -0,0 +1,67 @@
+---
+language: en
+tags:
+- image-classification
+- tensorflow
+- keras
+license: apache-2.0
+datasets:
+- cifar10
+metrics:
+- accuracy
+---
+
+# Nama Model Anda
+
+## Deskripsi Model
+
+Model ini adalah model klasifikasi gambar yang dilatih menggunakan dataset CIFAR-10. Model ini dapat mengklasifikasikan gambar ke dalam 10 kelas yang berbeda, termasuk pesawat, mobil, burung, kucing, rusa, anjing, katak, kuda, kapal, dan truk.
+
+## Arsitektur Model
+
+Model ini dibangun menggunakan TensorFlow dan Keras. Arsitektur model ini adalah Convolutional Neural Network (CNN) yang terdiri dari beberapa lapisan konvolusi, lapisan pooling, dan lapisan fully connected.
+
+## Dataset
+
+Model ini dilatih menggunakan dataset CIFAR-10, yang terdiri dari 60,000 gambar berwarna berukuran 32x32 piksel dalam 10 kelas, dengan 6,000 gambar per kelas. Dataset ini terbagi menjadi 50,000 gambar untuk pelatihan dan 10,000 gambar untuk pengujian.
+
+## Metrik Evaluasi
+
+Model ini dievaluasi menggunakan metrik akurasi. Berikut adalah hasil evaluasi model:
+
+- **Akurasi Pelatihan:** 95%
+- **Akurasi Pengujian:** 90%
+
+## Penggunaan
+
+Anda dapat menggunakan model ini untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam salah satu dari 10 kelas yang didukung. Berikut adalah contoh kode untuk memuat dan menggunakan model ini:
+
+```python
+from transformers import TFAutoModel
+import tensorflow as tf
+import numpy as np
+from tensorflow.keras.preprocessing import image
+
+# Memuat model
+model = TFAutoModel.from_pretrained("username/nama_model_anda")
+
+# Fungsi untuk memuat dan memproses gambar
+def load_and_preprocess_image(img_path, target_size=(32, 32)):
+    img = image.load_img(img_path, target_size=target_size)
+    img_array = image.img_to_array(img)
+    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)
+    img_array = img_array / 255.0  # Normalisasi gambar
+    return img_array
+
+# Fungsi untuk melakukan inferensi
+def predict_image(model, img_path):
+    img_array = load_and_preprocess_image(img_path)
+    predictions = model.predict(img_array)
+    predicted_class = np.argmax(predictions, axis=1)[0]
+    confidence = np.max(predictions) * 100
+    return predicted_class, confidence
+
+# Contoh penggunaan
+img_path = 'path_to_your_image.jpg'  # Ganti dengan path gambar Anda
+predicted_class, confidence = predict_image(model, img_path)
+print(f"Predicted class: {predicted_class}, Confidence: {confidence:.2f}%")