Disini kami akan menjelaskan kepada anda tentang pengertian, fungsi dan pentingnya Tensorflow. TensorFlow adalah framework open-source dari Google yang memungkinkan untuk membantu melatih pembelajaran algoritma dan mesin secara mendalam pada data. TensorFLow juga didefinisikan sebagai framework dan platform untuk pembelajaran mesin, seperti pustaka dan alat sesuai dengan Java dan Python.
Tujuannya adalah untuk melatih pembelajaran mesin dan model pembelajaran secara mendalam pada data. Hal ini juga mendukung untuk pembelajaran konvensional dan telah mendukung dara dengan bentuk tensor, yang merupakan array multidimensi yang memiliki dimensi besar. Nah, untuk memahami lebih dalam mengenai TensorFlow, simak juga cara kerja dan pentingnya penggunaan TensorFlow bagi pengguna.
Cara Kerja TensorFlow
Tensorflow yang memungkinkan pengembang dapat merancang grafik data flow, yaitu struktur yang bisa menentukan cara data flow tersebut melalui beberapa node pemrosesan maupun grafik. Di setiao node pada grafik akan melambangkan proses matematis dan di setiap tepi antar node merupakan tensor, data array berlapis-lapis.
Aplikasi TensorFlow bisa digunakan di hampir semua perangkat, seperti cluster cloud, PC lokal, Android, iOS, GPU dan CPU. Penggunaan cloud Google, memungkinkan Anda bisa menjalankan TensorFlow di perangkat keras TensorFlow Processing Unit atau TPU unik Google untuk melakukan akselerasi tambahan. Akan tetapi model yang dihasilkan dari TensorFlow bisa Anda instal di semua mesin yang akan dipakai dalam membuat prediksi.
Dinamakan TensorFLoe karena dapat menerima masukan dengan bentuk array multidimensi yang kerap disebut juga dengan tensor. Anda bisa membuat diagram seperti diagram alur untuk mewakili tindakan yang akan Anda lakukan di input. Masukanlah di salah satu ujungnya dan akan melewati sistem dengan sejumlah tindakan hingga keluar dari ujung yang lainnya sebagai keluaran.
TensorFlow juga umumnya memakai beberapa komponen penting untuk mencapai proses tersebut di atas. Nah, begini beberapa komponen-komponen penting pada TensorFlow:
1. Tensor
Mempelajari tensorflow: alat machine learning dari Google dengan salah satu komponen yang cukup penting bernama tensor. TensorFlow memperoleh namanya dari komponen pentingnya yang bernama Tensor. Seluruh perhitungan di TensorFlow biasanya akan memakai tensor. Nah, tensor adalah vektor maupun matriks yang memiliki dimensi dan mewakili seluruh bentuk data.
Di setiap nilai pada tensor juga mempunyai tipe data yang sama serta bentuknya diketahui. Array atau dimensi matriks merupakan bentuk data tensor. Tensor bisa diturunkan dari data mentahannya atau hasil perhitungannya. Seluruh operasi pada TensorFlow bisa dijalankan pada grafik.
Grid adalah urutan perhitungan yang secara berurutan dan setiap operasi disebut juga dengan node op dan biasanya akan saling terhubung. Grafik akan menggambarkan operasi serta hubungan antar node. Akan tetapi nilainya tidak dapat ditampikan dan batasan nodenya tensor yang merupakan metode untuk menyediakan data pada operasi.
2. Grafik
TensorFlow umumnya memakai arsitektur yang berbasis grafik. Grafik akan mengumpulkan serta menjelaskan seluruh perhitungan seri yang dilakukan saat pelatihan. Grafik juga memiliki beberapa manfaatnya dan pada awalnya hanya dirancang untuk digunakan di sejumlah GPU atau CPU dan sistem operasi seluler. Portabilitas grafik juga memungkinkan Anda untuk menyimpan perhitungan untuk digunakan saat ini maupun di masa depan.
Pengguna bisa menyimpan grafik untuk eksekusi di masa yang akan datang. Seluruh perhitungan pada bagan akan dilakukan dengan cara menghubungkan tensor. Umumnya tensor terdiri atas node dan edge. Node dapat melakukan tindakan matematika dan menghasilkan titik di akhir keluaran, kemudian tepinya akan menggambarkan koneksi input atau output antar node.
3. Papan Tensor
Mempelajari tensorflow: alat machine learning dari Google yang memiliki komponen untuk melihat apa yang terjadi di grafik Anda menggunakan papan tensor. Alat tersebut disebut juga dengan tensor board atau papan tensor, yaitu halaman web yang dapat melakukan debug grafik dengan cara memeriksa koneksi node, parameternya dan sebagainya.
Cara menggunakan tensor board ini adalah Anda perlu memberikan label di grafik menggunakan parameter yang ingin diperiksa seperti contohnya nilai kerugian dan kemudian Anda perlu membuat setiap ringkasannya juga.
Komponen penting lainnya yang dapat mendukung fungsionalitas TensorFlow adalah:
- Node
Umumnya di setiap node jaringan akan melambangkan suatu instansce dari operasi matematika, seperti pembagian, penjumlahan dan perkalian. - Variabel
Variabel adalah tensor dengan penerpaan operasi yang bisa mengubah nilainya. - Placeholder
Placeholder merupakan komponen yang dapat mentransfer informasi antara aplikasi dan grafik TensorFlow. - Sesi
Sesi memungkinkan untuk mengeksekusi grafik maupun segmen grafik. Hal ini dapat mempertahankan nilai riil dari hasil serta variabel antara serta mendistribusikan sumber daya.
4. Arus
TensorFlow akan menerima masukan dengan format tensor, yang merupakan matrik berdimensi atau array. Masukan inilah yang akan melewati beberapa prosedur sebelum jadi keluaran. Contohnya sebagai masukan, Anda mendapatkan beberapa angka yang menunjukkan bit pada suatu gambar dan sebagai keluaran, Anda menerima teks.
Baca Juga: 10 Manfaat TensorFlow dan Cara Kerjanya Yang Wajib Anda Ketahui
Pentingnya Penggunaan TensorFlow
TensorFlow penting bagi pengguna karena memiliki sejumlah alasan, seperti:
1. Menawarkan Visualisasi Grafik secara Gratis
Memakai interface yang berbasis web interaktif, visualisasi TensorBoard membuat Anda bisa memeriksa serta menganalisis eksekusi grafik. Layanan yang tersedia di Tensorboard.dev Google juga menawarkan Anda untuk hosting dan sejumlah eksperimen pembelajaran mesin yang dibuat dengan TensorFlow. Kelebihannya adalah bisa menyimpan lebih dari 100 juga kalar satu gigabyte data sensor serta satu gigabyte lapisan biner gratis untuk pengguna.
2. Memiliki Abstraksi melalui Perpustakaan Siap Pakai
Abstraksi atau konsep kunci pada pemrograman dengan orientasi objek merupakan kelebihan dari TensorFlow untuk pengembangan pembelajaran mesin. Dibandingkan fokus pada pengembangan algoritma maupun mencari cara untuk menghubungkan output satu komponen memakai parameter yang lain, pemrograman dapat fokus dengan logika aplikasi secara menyeluruh. TensorFkow dapat menangani nuansa pada latar belakang.
3. Bisa Diakses Semua Orang
Tensorflow memiliki kelebihan berkat Google yang merupakan perusahaan papan atas dan sangat populer. Google sudah mempercepat proses pengembangan proyek serta menyediakan sejumlah produk yang membuat TensorFlow jadi lebih mudah digunakan dan dipasang oleh pengguna.
4. Memungkinkan Kontrol Pengembang Lebih Besar
TensorFlow juga memiliki kelebihan bagi programmer yang harus melakukan debug dan memperoleh wawasan mengenai aplikasi TensorFlow. Di setiap tindakan grafik bisa dievaluasi serta diperbaharui secara terbuka dan independen.
5. Mendorong Pengembangan Kecerdasan Buatan (AI)
Pembelajaran serta pemecahan merupakan 2 aktivitas yang berhubungan dengan otak manusia yang mana disimulasikan melalui kecerdasan buatan (AI). TensorFlow menghadirkan alat, perpustakaan dan juga sumber daya yang kuat serta mudah beradaptasi sehingga memungkinkan untuk memberikan fasilitas pengembangan serta penerapan aplikasi yang didukung dengan AI.
Perkembangan AI memberikan banyak kemungkinan untuk mengatasi berbagai jenis masalah di dunia nyata secara kompleks. Anda bisa memanfaatkan TensorFlow untuk membuat jalur yang lebih dalam untuk klasifikasi pengenalan karakter tulisan tangan, penyematan kata, pengenalan gambar, jaringan saraf berulang dan sebagainya.
Baca Juga: Belajar Machine Learning Untuk Pemula
Nah, itulah informasi yang mendukung untuk mempelajari tensorflow dengan berbagai manfaat bagi penggunanya. Khusus bagi Anda yang sedang belajar Data Science bisa meningkatkan skillnya dengan mengikuti kursus melalui Course-Net.
