Penjelasan TensorFlow: Komponen, Fungsi, Platform & Keuntungan yang Didukung

Apa itu TensorFlow, tepatnya?

Jika Anda tertarik dengan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, maka Anda telah datang ke tempat yang tepat! Dalam artikel ini, kita akan mempelajari apa itu TensorFlow, cara kerjanya, dan bahannya. Baca terus untuk mempelajari semuanya!

TensorFlow Dijelaskan

TensorFlow adalah framework machine learning dan produk Google. Ini menyederhanakan tugas pelatihan model, akuisisi data, penyempurnaan hasil, dan penyajian prediksi. Ini adalah perpustakaan pembelajaran dalam sumber terbuka, dan Google menggunakannya untuk memberdayakan berbagai teknologi mereka. TensorFlow membuat banyak model jaringan saraf dan algoritme pembelajaran mesin berguna untuk komputasi dan aplikasi.

Untuk API front-endnya, ia menggunakan Python, dan Anda dapat menggunakannya untuk membangun aplikasi. Untuk menjalankan aplikasi yang sama, Anda dapat menggunakan bahasa C++ yang populer. TensorFlow mampu melatih dan menjalankan teknologi pembelajaran mendalam untuk mengembangkan penyematan kata, klasifikasi digit, RNN (jaringan saraf berulang), dan banyak lainnya.

Google menggunakan TensorFlow untuk meningkatkan pengalaman pengguna dan menyempurnakan fitur pencariannya. Contoh yang bagus untuk ini adalah pengisian otomatis di bilah pencarian Google. Google memiliki kumpulan data yang luas, dan dengan menggunakan pembelajaran mesin, mereka dapat meningkatkan pengalaman penggunanya.

Komponen TensorFlow

TensorFlow berisi dua komponen utama:

• Tensor
• Grafik

Tensor

Tensor adalah kerangka utama Tensorflow. Tensor adalah matriks atau vektor yang memiliki n-dimensi dan mewakili semua jenis data. Semua nilai yang ada dalam tensor memiliki tipe data yang identik dengan bentuk, yang merupakan dimensi larik atau matriks.

Tensor dapat berasal dari input atau sebagai hasil dari beberapa komputasi. Dan semua operasi di TensorFlow berlangsung dalam grafik. Nama operasi ini adalah op node. Tensor terdiri dari edge dan node. Sementara node memiliki proses matematis, edge menjelaskan hubungan antar node.

Grafik

TensorFlow didasarkan pada kerangka grafik. Grafiknya mengumpulkan dan menjelaskan perhitungan yang dilakukan sistem selama sesi pelatihan. Grafiknya cukup portabel dan memungkinkan pelestarian perhitungan sehingga Anda dapat menggunakannya kapan pun Anda membutuhkannya. Anda juga dapat menyimpan grafik untuk digunakan di masa mendatang.

Perhitungan dalam grafik terjadi melalui menghubungkan tensor. Grafik dapat berjalan pada GPU dan CPU yang berbeda. Anda juga dapat menjalankannya di sistem seluler.

Mengapa TensorFlow begitu Populer?

Pencipta TensorFlow telah membuatnya untuk skala. Aksesibilitasnya sangat fenomenal karena siapapun bisa mengaksesnya. Pustakanya memiliki berbagai API yang dapat Anda gunakan untuk membangun arsitektur kompleks seperti Recurrent Neural Networks.

Ini menggunakan grafik untuk memvisualisasikan pengembangan jaringan saraf untuk pengembang. Itu dilakukan melalui Tensorboard dan membantu pengembang dalam men-debug program, menerapkan dalam skala besar, dan membangun solusi yang kuat. Ini adalah perpustakaan kerangka kerja pembelajaran mendalam paling populer di GitHub. Jadi Anda sudah mengerti sekarang mengapa ini begitu populer.

Bagaimana TensorFlow Bekerja?

Anda dapat membuat grafik aliran data dengan menggunakan TensorFlow. Grafik ini menunjukkan bagaimana data melewati serangkaian node yang ada dalam grafik. Seperti yang telah kami sebutkan sebelumnya, node ini mewakili operasi matematika, dan koneksi antara node ini adalah tensor.

Anda bisa menggunakan bahasa Python untuk menggunakan semua fasilitas tersebut. Python cukup mudah dipelajari dan memberi Anda metode sederhana untuk menyampaikan abstraksi yang kompleks. Node dan tensor TensorFlow adalah objek Python, dan aplikasinya juga merupakan aplikasi Python.

Tetapi meskipun Anda dapat menggunakan Python untuk bekerja dengan node dan tensor, Anda tidak dapat menggunakan yang sama untuk melakukan operasi matematika. Untuk tujuan itu, Anda harus menggunakan C++. Python hanya menangani lalu lintas antara bagian-bagian TensorFlow. Pustaka transformasi di TensorFlow adalah biner C++, itu sebabnya Anda harus menggunakan C++ untuk bekerja dengannya.

Menjalankan aplikasi TensorFlow mudah dan nyaman. Anda dapat menjalankannya di cloud, mesin lokal, atau bahkan di smartphone. Anda juga dapat menggunakan Unit Pemrosesan TensorFlow Google, jika Anda menggunakannya di cloud. Baru-baru ini, TensorFlow 2.0 memasuki pasar, dan telah semakin menyederhanakan pengalaman pengguna dengan memasukkan solusi terbaru (seperti Keras API).

Platform yang Didukung

Sekarang mari kita fokus pada platform mana yang akan Anda gunakan untuk melakukan operasi yang berbeda dengan TensorFlow. Kami dapat mengklasifikasikan persyaratannya menjadi dua bagian:

Perkembangan

Ini adalah bagian ketika Anda melatih seorang model. Untuk fase ini sebaiknya menggunakan laptop atau komputer desktop.

Kesimpulan

Pada fase ini, Anda menjalankan TensorFlow pada sebuah platform. Anda dapat memilih dari berbagai platform seperti perangkat seluler (Android atau iOS), PC desktop (Windows, Linux, atau macOS), atau di cloud.

Setelah melatih model, Anda memiliki opsi untuk menggunakannya di mesin yang berbeda. TensorFlow juga memungkinkan pelatihan tentang GPU. Peneliti Stanford menemukan pada tahun 2010 bahwa GPU sangat baik untuk operasi aljabar dan matriks. Sejak penemuan itu, GPU telah menjadi alat untuk fungsi-fungsi itu juga. Dan TensorFlow kompatibel dengan GPU.

Baca lebih lanjut: Apa itu Keras dan TensorFlow

Keuntungan TensorFlow

Tanpa menyebutkan kelebihan TensorFlow, kami tidak dapat menjawab pertanyaan, “Apa itu TensorFlow?” dengan baik.

Abstraksi

Abstraksi adalah keuntungan terbesar dari TensorFlow. Ini memungkinkan Anda untuk memecahkan masalah Anda dengan berfokus pada logika aplikasi. Ini menghilangkan persyaratan untuk fokus pada detail menit dari suatu algoritma, atau metode menghasilkan output dari input tertentu.

Nyaman

TensorFlow memiliki antarmuka yang sangat mudah digunakan, yang menjadikannya alat yang nyaman bagi pengembang mana pun. Khususnya, ini memungkinkan pengembang untuk men-debug aplikasi TensorFlow mereka dengan lebih mudah. Ini memiliki mode eksekusi bersemangat di mana Anda dapat memeriksa dan mengedit setiap fungsi grafik secara transparan dan terpisah. Jika tidak, Anda perlu memodifikasi seluruh grafik sebagai satu unit untuk memodifikasi atau mengevaluasinya dengan benar.

Contoh luar biasa lainnya dari kenyamanan TensorFlow adalah TensorBoard. Ini adalah alat visualisasi TensorFlow yang memungkinkan Anda memeriksa grafik melalui dasbor interaktif dan berbasis web.

Dukungan Google

TensorFlow adalah produk dari Tim Otak Google, dan itu merupakan keuntungan besar tersendiri. Hal itu tidak hanya membantu TensorFlow berkembang lebih cepat, tetapi juga mempermudah penerapan dan penggunaan. Silikon Unit Pemrosesan TensorFlow Google meningkatkan kinerjanya secara substansial dan telah memberikan banyak kemampuan.

Satu Kekurangan

TensorFlow pasti memiliki banyak fitur, tetapi juga memiliki kekurangan. Implementasinya membuat pekerjaan mendapatkan hasil pelatihan deterministik agak sulit. Dalam beberapa kasus, model yang Anda latih pada satu sistem akan berperilaku berbeda pada sistem lain bahkan jika Anda memberi mereka data yang sama.

TensorFlow vs. Lainnya

TensorFlow tidak sendirian dalam industri kerangka pembelajaran mesin. Anda juga memiliki PyTorch, Apache MXNet, dan CNTK.

Pytorch didasarkan pada Python dan sangat mirip dengan TensorFlow. Yang pertama sangat baik untuk proyek-proyek kecil, sedangkan yang kedua lebih cocok untuk proyek-proyek panjang. CNTK adalah Microsoft Cognitive Toolkit dan lebih unggul dari TensorFlow di banyak bidang (penanganan jaringan saraf, struktur grafik, dll.) yang lebih cepat. Namun, ini jauh lebih sulit untuk dipelajari dibandingkan dengan TensorFlow.

MXNet mendukung beberapa API bahasa, termasuk Scala, Python, Perl, JavaScript, Go, dan R. Ini adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam utama Amazon untuk AWS. API asli MXNet cukup tidak menyenangkan untuk digunakan saat Anda membandingkannya dengan API TensorFlow.

Baca juga: Tensorflow vs Pytorch – Perbandingan, Fitur & Aplikasi

Pikiran Akhir

Jadi, apa itu TensorFlow? Kami harap Anda menemukan jawabannya di artikel ini. Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang TensorFlow dan kemampuannya, Anda dapat mengunjungi blog kami. Berikut adalah beberapa ide proyek TensorFlow yang menarik untuk Anda mulai.

Anda juga dapat melihat kursus pembelajaran mesin kami dan memulai perjalanan belajar Anda di sana. Kursus komprehensif kami akan membantu Anda menghilangkan semua keraguan dan mengembangkan keterampilan yang diperlukan untuk menjadi ahli pembelajaran mesin. IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI dirancang untuk profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan yang ketat, 30+ studi kasus & tugas, status Alumni IIIT-B, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.