📃 Description

Berikut kriteria submission yang harus Anda penuhi:

• Dataset yang dipakai haruslah dataset berikut : rockpaperscissors, atau gunakan link ini pada wget command: https://github.com/dicodingacademy/assets/releases/download/release/rockpaperscissors.zip.
• Dataset harus dibagi menjadi train set dan validation set.
• Ukuran validation set harus 40% dari total dataset (data training memiliki 1314 sampel, dan data validasi sebanyak 874 sampel).
• Harus mengimplementasikan augmentasi gambar.
• Menggunakan image data generator.
• Model harus menggunakan model sequential.
• Pelatihan model tidak melebihi waktu 30 menit.
• Program dikerjakan pada Google Colaboratory.
• Akurasi dari model minimal 85%.
• Dapat memprediksi gambar yang diunggah ke Colab seperti gambar di bawah.

- Manambahkan data diri (sesuai profil Dicoding) pada submission/project yang dikirimkan.

👨🏻‍💻 Tech Stack

• TensorFlow: library open source untuk machine learning dan pengembangan model neural network.
• Keras: high-level neural network API yang berjalan di atas TensorFlow.
• RMSprop: algoritma optimizer yang digunakan untuk mengoptimalkan model.
• ImageDataGenerator: modul dari Keras yang digunakan untuk melakukan augmentasi gambar pada saat training data.
• zipfile: modul Python yang digunakan untuk mengekstrak file ZIP.
• os: modul Python yang digunakan untuk berinteraksi dengan sistem operasi.
• google.colab: library untuk berinteraksi dengan Google Colab.
• numpy: library Python yang digunakan untuk mengolah array dan matriks numerik.
• matplotlib library Python yang digunakan untuk membuat visualisasi grafik atau gambar.