Lembar Cheat TensorFlow: Mengapa TensorFlow, Fungsi & Alat,

Latih model Anda dengan TensorFlow

Setiap penggemar teknologi ingin menguasai disiplin rumit Machine Learning. Memperoleh dan melatih kumpulan data untuk memungkinkan komputer mempelajari pola dan membuat keputusan yang sesuai terkadang bisa sangat melelahkan jika Anda tidak mengetahui cara yang mudah.

Google keluar dengan solusi dan menyebutnya TensorFlow. Ini adalah kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang digunakan untuk menangani dan menerapkan beberapa pembelajaran mesin skala besar yang rumit dan model jaringan saraf untuk mempermudah pekerjaan memprediksi hasil di masa depan. Bagian dari

Model ML yang menggunakan jaringan saraf multi-layer disebut deep learning. Ini dikembangkan untuk meningkatkan penelitian jaringan saraf dalam Google dan sekarang dapat dilihat di saran pencarian Google lanjutan. Raksasa mesin pencari dengan kumpulan data terbesar di dunia membutuhkan cara yang efisien untuk meningkatkan model dan algoritme yang masif.

TensorFlow diluncurkan pada 2017 dan versi saat ini adalah 2.2. TL telah mengalami beberapa kali perubahan sejak pertama kali ditawarkan ke publik. Beberapa perubahan termasuk dukungan tambahan untuk pembelajaran mendalam dalam grafik komputer dan penghentian dukungan untuk Python 2.

Bagaimana itu bekerja…

TensorFlow menyediakan API frontend Python yang mudah digunakan untuk menyesuaikan dengan kerangka kerja sementara intinya ditulis dalam C++ untuk mendapatkan kinerja tingkat tinggi. Python adalah bahasa yang mudah dipelajari dan digunakan serta memiliki dukungan yang baik untuk berbagai jenis perpustakaan untuk membuat pengembangan lebih cepat dan nyaman.

Ini berjalan pada kerangka grafik, sehingga menjadikannya lintas platform. Ini dapat digunakan dari CPU dan GPU ke sistem seluler.

Terminologi memberikan petunjuk tentang cara kerjanya

• Tensor berarti array atau matriks yang berisi beberapa kumpulan data. Jadi, Anda dapat membuat diagram alur tentang bagaimana data mengalir dalam grafik.
• Grafik adalah struktur data yang banyak digunakan yang digunakan di berbagai bidang ilmu komputer dan sering digunakan untuk menangani kumpulan data yang kompleks. Ini memiliki serangkaian node yang terhubung melalui tepi.

Node menggambarkan serangkaian perhitungan yang perlu dilakukan sementara tepi adalah dataset multidimensi di mana operasi perlu dilakukan.

Grafik dipilih dengan sengaja karena memiliki banyak keunggulan yang memberikan kemampuan pada alat ini – seperti dapat berjalan di platform yang berbeda, dan mudah diterapkan.

Google memiliki TensorFlow Processing Unit (TPU) kustomnya sendiri yang dirancang khusus untuk merender model Tensor yang memberikan akselerasi lebih lanjut pada komputasi.

Mengapa TensorFlow?

• Bayangkan Anda memiliki banyak kumpulan data yang ingin Anda modelkan tetapi Anda tidak dapat memikirkan cara untuk melakukannya secara efisien atau tidak dapat menemukan cara untuk menautkan semua bagian yang Anda miliki bahkan dengan sejumlah besar algoritme yang Anda inginkan. Dengan TensorFlow, Anda tidak perlu khawatir tentang abstraksi data. Dengan sekumpulan algoritme yang disertakan dan jaringan saraf yang dalam, membangun aplikasi menjadi jauh lebih mudah.
• Salah satu fitur TensorFlow yang paling menonjol adalah eksekusi yang bersemangat – cara yang efisien untuk men-debug operasi. Karena visualisasi menjadi lebih mudah dengan dasbor berbasis web interaktif, Anda dapat mengerjakan setiap operasi grafik secara terpisah.
• Semua pustaka berbeda yang disertakan dalam platform ini membuat penskalaan lebih cepat bahkan pada kumpulan data besar dan di seluruh mesin.
• Menjadi open-source dan didukung oleh Google, ini adalah salah satu alat jaringan saraf dalam yang paling menonjol yang bisa Anda dapatkan.
• Salah satu ide inti di balik pembuatan TensorFlow adalah membatasi kekuatan pemrosesan. Jadi Anda bahkan dapat menjalankannya di sistem seluler Anda!
• Ada banyak model sumber terbuka yang tersedia untuk platform yang dibundel dengan kode dan bobot model untuk membantu Anda memahami semua aspek berbeda dari pustaka ini. Anda selalu dapat menemukan beberapa model yang terkait dengan alur kerja Anda dan bahkan mungkin menyetelnya menggunakan pembelajaran transfer.

Pelajari lebih lanjut: Klasifikasi Gambar Tensorflow 2.0

Dapatkan hasil maksimal dari TensorFlow – Alatnya

1. Papan Tensor

Seperti disebutkan di atas, TensorFlow menyediakan cara abstraksi yang efisien dan TensorBoard adalah alat untuk melakukannya. Memahami dan memvisualisasikan grafik, bagian-bagian grafik, dan struktur aliran dapat dilakukan dengan mudah dengan TensorBoard. Ini menyediakan pelacakan dan pemeliharaan metrik seperti kehilangan dan akurasi, menampilkan gambar, teks dan grafik model, memproyeksikan embedding, dan banyak lagi.

Baca: Apa Itu Keras dan TensorFlow

2. Neptunus

Cara lain untuk melacak metrik melalui integrasi perpustakaan. Ini memiliki integrasi out-of-the-box dengan TensorFlow dan merupakan cara mudah untuk melacak bobot model, parameter, dan banyak lagi.

3. Alat bagaimana-jika

Alat yang hebat untuk meningkatkan alur kerja dengan Tensor, Bagaimana-jika bekerja seperti kedengarannya. Ini dapat digunakan untuk membandingkan beberapa model dalam alur kerja yang sama, mengatur titik data berdasarkan kesamaan, memvisualisasikan hasil inferensi, menguji hasil keadilan algoritme, dan banyak lagi. Alat yang berguna jika Anda ingin memulai TensorFlow.

4. Taman Bermain TensorFlow

Cukup nama harfiah, alat ini memungkinkan Anda untuk 'bermain' dengan jaringan saraf model Anda tepat di browser Anda. Memiliki fungsionalitas seperti dapat memilih jenis kumpulan data, fitur, lapisan tampilan, alat ini dapat membawa Anda selangkah lebih maju dalam melatih model Anda.

5. Datalab

Jika Anda bermaksud menggunakan layanan cloud Google untuk menangani dan melatih model Anda, maka Google Datalab memberi Anda lingkungan berdasarkan notebook Jupyter yang menggabungkan banyak alat seperti NumPy, Matplotlib, panda selain TensorFlow yang sudah diinstal sebelumnya dan dibundel bersama untuk memudahkan proses kerja Anda.

6. Aspek

Alat visualisasi data lain untuk membantu Anda memvisualisasikan kumpulan data besar Anda, membentuk koneksi, memahami bagaimana tautan yang berbeda berinteraksi satu sama lain, membandingkan kumpulan data yang berbeda dan hasilnya dan bahkan negara bagian yang memiliki kematian lalu lintas paling banyak.

Lihat juga: Ide Proyek TensorFlow

Prospek masa depan

CEO Alphabet, Sundar Pichai mengatakan bahwa AI lebih penting daripada listrik atau api. Meski tak terduga, kalimat sang pemimpin menangkap kenyataan baru. Penanganan data adalah hal besar saat ini dan berikutnya, dan apa pun yang akan membuatnya lebih mudah untuk melakukannya akan tinggal di sini untuk waktu yang lama.

Mesin dan Pembelajaran Mendalam akan tetap ada. Sudah ada perdebatan apakah AI akan mengambil alih manusia atau hasil apa yang bisa dihasilkannya di masa depan – baik atau buruk? Tapi itu tidak menyangkal fakta bahwa itu adalah masa depan. Bahkan jika masih ada kantong kecil yang belum ada di cloud, itu akan segera pindah ke sana dan perusahaan yang akan merangkul AI kemungkinan akan menjadi yang teratas. Ini membuat ruang besar untuk alat seperti TensorFlow.

Perusahaan bersedia menghabiskan jutaan untuk melacak dan melatih kumpulan data agar tetap berada di depan pesaing mereka. Jadi, jangan kaget jika Anda melihat sekumpulan TensorFlow seperti perpustakaan yang menghadang Anda dalam waktu dekat.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.