Salah satu framework yang dikenal dalam mengembangkan mesin aplikasi, Dalam melakukan berkolaborasi pada model dan algoritma pembelajaran mesin tambahan. Termasuk pembelajaran mendalam (jaringan sistem), dengan tujuan menciptakan aplikasi yang berkinerja terbaik di semua bidang. Hal tersebut mampu anda lakukan dengan menggunakan TensorFlow.
10 Manfaat TensorFlow dan Cara Kerjanya Yang Wajib Anda Ketahui
Penjelasan TensorFlow
Sebelum anda menggunakannya, maka TensorFlow adalah salah satu framework open source terpopuler untuk mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Dikembangkan oleh tim Google Brain, memungkinkan peneliti dan pengembang dengan mudah membuat, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin. Software ini menggunakan konsep dasar aljabar tensor, yaitu generalisasi vektor dan matriks ke dimensi yang lebih tinggi. Ini adalah dasar representasi data di TensorFlow. Di sofware ini, komputasi direpresentasikan dalam bentuk grafik komputasi, dengan node mewakili operasi matematika atau transformasi data, dan edge mewakili aliran data antar node.
Komponen TensorFlow
Yang perlu anda ketahui bersama, bahwa terdapat komponen yang dapat membantu anda dalam pengoperasioan software tersebut. Terdapat grafik tensorflow dan juga tensor.
Grafik TensorFlow menggunakan konsep “grafik komputer” untuk merepresentasikan penghitungan. Grafik ini terdiri dari serangkaian “node”, yang mewakili operasi matematika atau transformasi data, dan “tepi”, yang mewakili aliran data (biasanya tensor) antar node. Diagram ini menunjukkan urutan operasi yang akan dilakukan.
Sedangkan, Tensor adalah struktur data dasar di TensorFlow yang mewakili array multidimensi. Ini bisa berupa skalar yang lebih tinggi, vektor, matriks atau tensor. Data masukan dan keluaran dengan dimodelkan sebagai tensor.
Manfaat TensorFlow
TensorFlow adalah pilihan pertama bagi pengembang untuk membangun dan menerapkan solusi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Berikut 10 manfaat menggunakannya,
Skalabilitas
TensorFlow dirancang untuk mendukung pelatihan model dan inferensi di berbagai skala, mulai dari perangkat kecil hingga pusat data besar, sehingga dapat digunakan untuk menangani proyek dengan jumlah data yang bervariasi.
Peningkatan daya komputasi
Dengan memanfaatkan akselerasi perangkat keras seperti GPU dan TPU untuk meningkatkan performa komputasi, memungkinkan pelatihan dan inferensi model lebih cepat dan efisien.
Model beragam
Mendukung berbagai jenis pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam, termasuk jaringan saraf, jaringan saraf konvolusional (CNN), jaringan sistem berulang (RNN), dan banyak lagi.
Fleksibilitas
Memberikan fleksibilitas untuk membuat dan menyesuaikan model pembelajaran mesin, baik dari awal atau menggunakan model yang sudah ada, bergantung pada kebutuhan dan preferensi pengembang.
Mudah digunakan
Menyediakan antarmuka yang mudah digunakan untuk mendefinisikan, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin, termasuk API tingkat tinggi seperti Keras yang mempercepat proses pengembangan model.
Pengolahan data sederhana
Menyediakan alat yang mudah digunakan untuk pemrosesan dan pengolahan data, termasuk fitur untuk memanipulasi tensor dan operasi pemrosesan data lainnya.
Kemudahan akses
Dilengkapi dengan TensorBoard, alat visualisasi yang memungkinkan pengguna memantau dan menganalisis performa model secara interaktif, termasuk melihat grafik model, metrik, dan lainnya.
Mudah disesuaikan
Diadaptasi dengan baik ke berbagai platform dan bahasa pemrograman, termasuk Python, C++, dan Java, sehingga memungkinkannya digunakan di berbagai lingkungan pengembangan.
Pengembangan perangkat lunak secara ekstensif
Memiliki ekosistem yang kaya, termasuk perpustakaan tambahan seperti TensorFlow Extended (TFX) untuk pemrosesan data berukuran besar dan TensorFlow Lite untuk pengembangan aplikasi seluler.
Dukungan komunitas
Didukung oleh komunitas pengembang yang besar dan aktif yang menyediakan berbagai sumber daya, tutorial, dan dukungan lainnya. Untuk membantu pengguna mempelajari dan menggunakan TensorFlow secara efektif.
Baca Juga: Deep Learning: Algoritma dan Bedanya dengan Machine Learning
Cara Kerja TensorFlow
TensorFlow adalah framework perangkat lunak sumber terbuka yang dikembangkan oleh tim Google Brain untuk melakukan penghitungan numerik yang sangat efisien, Terutama dalam konteks pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Berikut cara kerjanya secara umum:
- Pengguna mendefinisikan atau membuat grafik komputasi yang menentukan operasi yang akan dilakukan. Ini bisa berupa operasi matematika sederhana, Seperti menjumlahkan atau mengalikan matriks, atau operasi yang lebih kompleks seperti melapisi jaringan saraf tiruan.
- Setelah grafik dibuat, sesi dimulai.Sesi ini menyediakan lingkungan eksekusi untuk menjalankan grafik. Perhitungan sebenarnya terjadi selama sesi.
- Untuk menjalankan suatu grafik, nilai masukan harus diberikan pada operasi yang memerlukannya. Hal ini dilakukan melalui feed input, di mana pengguna memberikan nilai yang sesuai dengan tensor yang dimasukkan ke dalam operasi.
- Setelah sesi dimulai dan data disediakan, Sofware ini menjalankan grafik, Mengalirkan data melalui serangkaian operasi yang ditentukan dalam grafik, Dan menghasilkan hasil yang sesuai.
- Dalam konteks pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, Menggunakan teknik pengoptimalan seperti propagasi mundur untuk mengubah parameter model (misalnya bobot dalam jaringan sistem) agar dapat beradaptasi dengan data pelatihan.
- TensorFlow dapat digunakan untuk model pelatihan (memperbarui parameter model berdasarkan data pelatihan). Dan inferensi (menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya untuk membuat prediksi atau mengambil tindakan berdasarkan data baru).
- Setelah model dilatih. TensorFlow memungkinkan pengguna menyimpan model ke file sehingga dapat digunakan kembali untuk inferensi di masa mendatang tanpa perlu pelatihan ulang.
Kesimpulan
TensorFlow telah digunakan dalam berbagai aplikasi termasuk pengenalan gambar dan ucapan, pemrosesan bahasa alami, pemodelan prediktif, dan banyak lagi. Dengan fitur yang luas dan dukungan yang kuat, TensorFlow tetap menjadi salah satu pilihan terbaik bagi peneliti dan pengembang machine learning serta deep learning.
Dengan menggunakan TensorFlow memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan, melatih, dan menerapkan model machine learning dan deep learning secara efisien dan fleksibel. Anda dapat mempelajari TensorFlow lebih lanjut, Dengan mengikuti kelas Data Science yang langsung di bimbing penuh dari coach dan praktisi yang sudah berpengalaman lebih dari 5 tahun.
