Kenali apa itu Tensorflow? Library untuk Keperluan Machine Learning

TensorFlow adalah library yang dikembangkan oleh google dan merupakan salah satu library yang paling populer serta banyak digunakan untuk mengembangkan dan menerapkan Machine Learning dan algoritma lain yang memiliki banyak operasi matematika untuk dilakukan.

Google meluncurkan TensorFlow untuk memperkenalkan ekosistem yang menyediakan kumpulan alur kerja untuk mengembangkan dan melatih model, untuk mengimplementasikan Machine Learning di hampir semua aplikasi. Sebenarnya, kita semua menggunakan TensorFlow begitu sering tanpa menyadari bahwa penggunaannya: Google Foto atau Google voice, kamu menggunakan model TensorFlow secara tidak langsung, model tersebut bekerja pada kelompok besar perangkat keras Google dan sangat kuat dalam tugas perseptual.

Apa itu TensorFlow?

TensorFlow adalah pustaka perangkat lunak sumber terbuka dan gratis untuk pembelajaran mesin. TensorFlow dapat digunakan dalam berbagai tugas tetapi memiliki fokus khusus pada pelatihan dan inferensi jaringan neural dalam. Tensorflow adalah pustaka matematika simbolis berdasarkan dataflow dan pemrograman. Saat ini, TensorFlow merupakan pustaka pembelajaran meesin paling terkenal di dunia.

Diciptakan oleh tim Google Brain, produk Google satu ini, menggunakan pembelajaran mesin di semua produknya untuk meningkatkan mesin telusur, terjemahan, pemberian keterangan gambar, atau rekomendasi. Ia menggabungkan banyak model dan algoritma machine learning termasuk deep learning (neural network). Framework di susun menggunakan Python front-end API untuk membuat suatu aplikasi penggunaannya, dan menggunakan C++ yang memiliki kinerja terbaik dalam hal eksekusi.

Tensorflow dapat melatih dan menjalankan neural network untuk keperluan mengklasifikasikan tulisan tangan, pengenalan gambar/object, serta menggabungkan suatu kata. Selanjutnya adalah re-current neural network, yang merupakan model sequential, dapat digunakan untuk Natural Language Processing (NLP), PDE (Partial Differential Equation) berdasarkan simulasi. Dan yang paling utama adalah bahwa Tensorflow dapat digunakan pada skala yang besar untuk produksi dengan menggunakan model yang sama pada ketika proses training data.

Sebagai contoh nyata, pengguna Google dapat merasakan pencarian yang lebih cepat dengan AI. Jika pengguna mengetik kata kunci di bilah pencarian, Google memberikan rekomendasi tentang apa yang bisa menjadi kata berikutnya. Google ingin menggunakan pembelajaran mesin untuk memanfaatkan kumpulan data mereka yang sangat besar untuk memberikan pengalaman terbaik kepada pengguna.

Ada pun, tiga kelompok berbeda menggunakan pembelajaran mesin:

1. Peneliti
2. Ilmuwan data
3. Programmer

Mereka semua dapat menggunakan perangkat yang sama untuk berkolaborasi satu sama lain dan meningkatkan efisiensinya. TensorFloe dibangun untuk berjalan pada banyak CPU atau GPU dan bahkan sistem operasi seluler, dan memiliki beberapa pembungkus dalam beberapa bahasa seperti Python, C ++ atau Java.

Cara Kerja dari TensorFlow

TensorFlow memungkinkan developer membuat grafik aliran data — struktur yang mendeskripsikan bagaimana data bergerak melalui grafik, atau serangkaian node pemrosesan. Setiap node dalam grafik mewakili operasi matematika, dan setiap koneksi atau tepi antar node adalah larik data multidimensi, atau tensor.

TensorFlow menyediakan semua ini untuk programmer melalui bahasa Python. Python mudah dipelajari dan digunakan, dan menyediakan cara mudah untuk mengekspresikan bagaimana abstraksi tingkat tinggi dapat digabungkan bersama. Node dan tensor di TensorFlow adalah objek Python, dan aplikasi TensorFlow itu sendiri adalah aplikasi Python.

Operasi matematika yang sebenarnya, bagaimanapun, tidak dilakukan dengan Python. Library transformasi yang tersedia melalui TensorFlow ditulis sebagai biner C ++ berperforma tinggi. Python hanya mengarahkan lalu lintas antar bagian, dan menyediakan abstraksi pemrograman tingkat tinggi untuk menghubungkannya.

Aplikasi TensorFlow dapat dijalankan di hampir semua target yang sesuai: mesin lokal, cluster di cloud, perangkat iOS dan Android, CPU atau GPU. Jika Anda menggunakan cloud milik Google, Anda dapat menjalankan TensorFlow pada silikon TensorFlow Processing Unit (TPU) khusus Google untuk akselerasi lebih lanjut. Namun, model hasil yang dibuat oleh TensorFlow dapat diterapkan di hampir semua perangkat yang akan digunakan untuk menyajikan prediksi.

TensorFlow 2.0, dirilis pada Oktober 2019, mengubah kerangka kerja dengan banyak cara berdasarkan masukan pengguna, untuk membuatnya lebih mudah digunakan (misalnya, dengan menggunakan API Keras yang relatif sederhana untuk pelatihan model) dan lebih berkinerja. Pelatihan terdistribusi lebih mudah dijalankan berkat API baru, dan dukungan untuk TensorFlow Lite memungkinkan penerapan model di berbagai platform yang lebih besar. Namun, kode yang ditulis untuk versi TensorFlow sebelumnya harus ditulis ulang — terkadang hanya sedikit, terkadang secara signifikan — untuk memanfaatkan fitur TensorFlow 2.0 baru secara maksimal.

Mengapa Menggunakan Tensorflow dan Bagaimana Penggunaannya?

Mengapa begitu banyak perusahaan menggunakan Tensorflow? Tentu saja hal itu terjadi bukan tanpa alasan. Berikut adalah alasan mengapa Tensorflow banyak digunakan:

1. Abstraksi multi-level untuk berbagai aplikasi
2. Buat dan latih model dengan API Keras tingkat tinggi untuk memudahkan TensorFlow dan orientasi machine learning
3. Pengodean yang fleksibel, eksekusi yang bersemangat untuk pembuatan prototipe yang mudah dan debugging yang cepat, iterasi langsung, dan debugging yang intuitif
4. Distribution Strategy API untuk tugas-tugas ML besar memungkinkan pelatihan terdistribusi pada konfigurasi hardware yang berbeda tanpa mengubah definisi model
5. Jalur langsung menuju produksi: latih dan terapkan model dengan mudah, apa pun bahasa atau platformnya
6. Latih dan terapkan model di lingkungan JavaScript menggunakan TensorFlow.js untuk menjalankan inferensi dan model di perangkat seluler dan edge
7. Kembangkan, latih, dan terapkan algoritme canggih tanpa mengurangi kecepatan atau performa model
8. Fleksibilitas dan kontrol untuk membuat topologi yang kompleks dengan fitur seperti API Fungsional Keras dan API Subclassing Model
9. Akses ke ekosistem pustaka add-on dan model yang kuat untuk bereksperimen
10. Memberikan eksperimen yang kuat untuk penelitian dan pengembangan bukti konsep

Lalu, untuk apa saja Tensorflow biasanya digunakan? Berikut adalah contoh beberapa penerapan dari Tensorflow:

1. Prediksi harga rumah secara akurat: Zillow, apartments.com
2. Mendeteksi default peminjam kartu kredit
3. Gambar gerakan bahasa isyarat: Google, Microsoft
4. Sistem Pengenalan Pidato
5. Pengenalan Gambar / Video dan penandaan
6. Mobil Mengemudi Sendiri
7. Peringkasan Teks
8. Analisis Sentimen
9. Sistem rekomendasi