🔥🛒 Menemukan Produk Serupa Menggunakan Cosine Similarity dan VGG16

 

Pernah lihat sebuah produk dan ingin mencari barang lain yang mirip—tanpa harus mengetik kata kunci panjang?
Di project ini, aku membangun sistem Visual Similarity Search menggunakan Deep Learning, yang memungkinkan pengguna menemukan produk serupa hanya dari gambar.

📌 Teknologi Utama yang Digunakan

🧠 VGG16 (Pretrained CNN Architecture)
Digunakan untuk mengekstraksi feature vector dari gambar. Model ini mampu mengenali pola, tekstur, bentuk, dan visual detail pada produk.

📏 Cosine Similarity
Setelah fitur gambar diekstraksi, aku menggunakan Cosine Similarity untuk mengukur tingkat kemiripan antar-produk. Semakin mendekati 1, semakin mirip visualnya.

⚙️ Alur Kerja Sistem:

1️⃣ Input gambar produk
2️⃣ Ekstraksi fitur menggunakan VGG16
3️⃣ Bandingkan dengan dataset produk lain
4️⃣ Hitung similarity score
5️⃣ Tampilkan produk paling mirip

🎯 Apa yang Bisa Dilakukan Sistem Ini?

✅ Menemukan produk serupa secara otomatis
✅ Membantu user menemukan alternatif barang (warna berbeda, style mirip)
✅ Meningkatkan pengalaman belanja di aplikasi e-commerce
✅ Mengurangi ketergantungan pada pencarian berbasis teks

🔧 Tech Stack:
Python, TensorFlow/Keras, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib.

Proyek ini membuka peluang besar untuk pengembangan rekomendasi produk visual yang cerdas dan efisien. Cocok untuk e-commerce, katalog digital, hingga sistem penandaan otomatis berbasis gambar.

DA2_Pencarian Serupa Menggunakan Cosine Similarity + VGG16