Ada Apa dengan Keras dan TensorFlow

Jika Anda telah mengikuti dunia teknologi dengan cermat (atau bahkan dari jarak jauh, dalam hal ini), Anda pasti pernah mendengar istilah "Deep Learning". Ini adalah istilah yang banyak dibicarakan – dan memang demikian.

Pembelajaran mendalam telah merevolusi kecerdasan buatan dengan membantu kami membangun mesin dan sistem yang hanya diimpikan di masa lalu. Pada intinya, Deep Learning adalah sub-bagian dari Machine Learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan yang dalam (pada titik ini, jika Anda bingung dengan apa itu Neural Network, lihat artikel kami yang sama) untuk mengatasi masalah Pembelajaran mesin.

Deep Neural Network hanyalah Neural Network dengan banyak lapisan yang ditumpuk di atas satu sama lain – semakin banyak jumlah lapisan, semakin dalam jaringan. Meningkatnya kebutuhan untuk Deep Learning, dan, akibatnya, pelatihan Deep Neural Networks memunculkan sejumlah perpustakaan dan kerangka kerja yang didedikasikan untuk Deep Learning.

Dalam posting blog ini, kita akan berbicara tentang dua kerangka kerja Deep Learning tersebut. Pada akhir posting blog ini, Anda akan memiliki pemahaman yang lebih jelas tentang apa itu Keras, apa itu TensorFlow, bagaimana keduanya berbeda, dan apakah keduanya serupa dalam aspek apa pun?

Tetapi sebelum itu, kita harus membahas keduanya secara singkat, sehingga Anda tahu apa yang Anda inginkan. Tensorflow adalah library yang paling banyak digunakan dalam pengembangan model Deep Learning. Komunitas TensorFlow sangat luas dan mendukung, terutama karena ini adalah platform open-source. Jumlah commit dan fork pada repositori GitHub dari TensorFlow sudah cukup untuk membuat Anda memahami popularitas framework yang tersebar luas. Namun, tidak mudah untuk bekerja dengannya.

Keras, di sisi lain, adalah API tingkat tinggi yang dibangun di atas TensorFlow. Ini sangat ramah pengguna dan relatif lebih mudah daripada TensorFlow.

Membaca bagian di atas mungkin menimbulkan beberapa pertanyaan:

• Jika Keras dibangun di atas TF, lalu apa perbedaan keduanya?
• Jika Keras lebih ramah pengguna, mengapa saya harus menggunakan TF untuk membangun model pembelajaran yang mendalam?

Melalui artikel ini, mari memandu Anda melalui seluk-beluk kedua kerangka kerja dan membantu Anda menjawab pertanyaan.

Pada artikel ini, kita akan berbicara tentang dua dari banyak library dan framework – TensorFlow dan Keras.

Apa itu TensorFlow?

TensorFlow adalah hadiah Google untuk developer yang terlibat dalam Machine Learning. Itu membuat kekuatan Deep Learning dapat diakses oleh orang-orang yang mengejar. Google memiliki tutorial pemula dan lanjutan yang memperkenalkan Anda pada ML dan TF secara bersamaan untuk memecahkan masalah multi-fitur — pengenalan karakter. Lebih lanjut, jika Anda ingin menyelami lebih dalam aspek teknisnya, kami sarankan Anda memeriksa kursus kami yang sama!

TensorFlow adalah library open-source yang tersedia di GitHub . Ini adalah salah satu perpustakaan yang lebih terkenal dalam hal berurusan dengan Deep Neural Networks. Alasan utama di balik popularitas TensorFlow adalah kemudahan dalam membangun dan menerapkan aplikasi menggunakan TensorFlow. Contoh proyek yang disediakan di repositori GitHub tidak hanya kuat tetapi juga ditulis dengan cara yang ramah bagi pemula.
Jadi, untuk apa TensorFlow digunakan?

TensorFlow unggul dalam komputasi numerik, yang sangat penting untuk pembelajaran mendalam. Ini menyediakan API di sebagian besar bahasa dan lingkungan utama yang diperlukan untuk proyek pembelajaran mendalam: Python, C, C++, Rust, Haskell, Go, Java, Android, IoS, Mac OS, Windows, Linux, dan Raspberry Pi.

Selain itu, TensorFlow dibuat dengan mempertimbangkan batasan daya pemrosesan. Menyiratkan, kita dapat menjalankan perpustakaan ini di semua jenis komputer, terlepas dari kekuatan pemrosesannya. Itu bahkan dapat dijalankan di smartphone (ya, bahkan barang mahal yang Anda pegang dengan apel tergigit di atasnya).

5 Aplikasi Natural Language Processing untuk Bisnis di Tahun 2018

TensorFlow saat ini dalam v1.3 dan berjalan di hampir semua platform utama yang digunakan saat ini, mulai dari ponsel hingga desktop, hingga perangkat yang disematkan, hingga workstation khusus, hingga cluster server terdistribusi di cloud atau di lokasi. Keluasan, keterbukaan, dan komunitas besar ini telah mendorong TensorFlow ke dalam perusahaan untuk memecahkan aplikasi dunia nyata seperti menganalisis gambar, menghasilkan data, pemrosesan bahasa alami, chatbot cerdas, robotika, dan banyak lagi.

Menariknya, TensorFlow sedang digunakan oleh beragam pembuat kode untuk mengimplementasikan terjemahan bahasa dan bahkan deteksi dini kanker kulit di antara kasus-kasus lainnya. Ini benar-benar mengubah cara pengembang berinteraksi dengan teknologi pembelajaran mesin.

Aplikasi TensorFlow

Dalam hal Deep Learning, TensorFlow telah mendapatkan lebih banyak momentum dibandingkan pesaingnya – Caffe, Theano, Torch, dan kerangka kerja terkenal lainnya. TensorFlow banyak digunakan dalam pengenalan suara, aplikasi berbasis teks seperti Google Terjemahan, pengenalan gambar, dan Deteksi Video.

Yang cukup menarik, NASA sedang mengembangkan model prediksi Objek Dekat Bumi dengan TensorFlow dan Deep Learning. Menurut orang-orang di NASA, TensorFlow dapat membantu merancang model multilayer yang dapat mengenali dan mengklasifikasikan potensi NEO. TensorFlow digunakan oleh beberapa perusahaan data terbesar di dunia – seperti Airbnb, Airbus, Dropbox, Snapchat, dan Uber.
Beberapa aplikasi utama TensorFlow adalah:

• • Tensorflow telah berhasil diterapkan di DeepDream – perangkat lunak teks gambar otomatis – menggunakan TensorFlow.
  • RankBrain Google , didukung oleh TensorFlow, menangani sejumlah besar kueri setiap menit dan secara efektif menggantikan pencarian berbasis algoritme statis tradisional.
  • Jika Anda pernah menggunakan aplikasi Allo, Anda pasti pernah melihat fitur yang mirip dengan Kotak Masuk Google – Anda dapat membalas pesan terakhir dari beberapa opsi yang disesuaikan. Semua berkat Machine Learning dengan TensorFlow. Fitur lain menganalisis gambar yang dikirimkan kepada Anda untuk menyarankan respons yang relevan.

Apa itu Keras?

Keras adalah perpustakaan tingkat tinggi yang dibangun di atas Theano atau TensorFlow. Ini menyediakan API tipe scikit-learn (ditulis dengan Python) untuk membangun Neural Networks. Pengembang dapat menggunakan Keras untuk membangun jaringan saraf dengan cepat tanpa mengkhawatirkan aspek matematika aljabar tensor, teknik numerik, dan metode pengoptimalan.

Ide kunci di balik pengembangan Keras adalah untuk memfasilitasi eksperimen dengan pembuatan prototipe cepat. Kemampuan untuk beralih dari sebuah ide ke hasil dengan penundaan sesedikit mungkin adalah kunci untuk penelitian yang baik.

Ini menawarkan keuntungan besar bagi para ilmuwan dan pengembang pemula karena mereka dapat terjun langsung ke Deep Learning tanpa mengotori tangan mereka dengan perhitungan tingkat rendah. Meningkatnya permintaan untuk Deep Learning telah mengakibatkan meningkatnya permintaan akan orang-orang yang terampil dalam Deep Learning.

Setiap organisasi mencoba menggabungkan Deep Learning dalam satu atau lain cara, dan Keras menawarkan API yang sangat mudah digunakan serta cukup intuitif untuk memahami yang pada dasarnya membantu Anda menguji dan membangun aplikasi Deep Learning dengan sedikit usaha. Ini bagus karena penelitian Deep Learning adalah topik yang sangat hangat saat ini dan para ilmuwan membutuhkan alat untuk mencoba ide-ide mereka tanpa membuang waktu untuk menyusun model Neural Network.

Fitur Penting Keras

• • Keras adalah antarmuka tingkat tinggi dan menggunakan Theano atau Tensorflow untuk backendnya.
  • Ini berjalan dengan lancar di CPU dan GPU.
  • Keras mendukung hampir semua model jaringan saraf – sepenuhnya terhubung, convolutional, pooling, berulang, embedding, dll. Selanjutnya, model ini dapat digabungkan untuk membangun model yang lebih kompleks.
  • Keras, yang bersifat modular, sangat ekspresif, fleksibel, dan cocok untuk penelitian inovatif.
  • Keras adalah kerangka kerja yang sepenuhnya berbasis Python, yang membuatnya mudah untuk di-debug dan dijelajahi.

Keras vs TensorFlow: Bagaimana perbandingannya?

Keras adalah perpustakaan jaringan saraf yang ditulis dengan Python yang bersifat tingkat tinggi – yang membuatnya sangat sederhana dan intuitif untuk digunakan. Ini berfungsi sebagai pembungkus untuk perpustakaan tingkat rendah seperti TensorFlow atau perpustakaan jaringan saraf tingkat tinggi Theano, ditulis dengan Python yang berfungsi sebagai pembungkus untuk TensorFlow atau Theano. Dalam hal itu, perbandingannya tidak masuk akal karena Keras sendiri menggunakan TensorFlow untuk back-end.
Tapi, jika kita harus, kita harus.

Keras sangat mudah dipahami dan diterapkan – menggunakan Keras sama seperti berurusan dengan balok Lego. Itu dibangun untuk membantu pengembang melakukan tes cepat, POC, dan eksperimen sebelum skala penuh. Keras memungkinkan Anda menggunakan TensorFlow di backend – menghilangkan kebutuhan untuk mempelajarinya.

Keras dikembangkan dengan tujuan memungkinkan orang untuk menulis skrip mereka sendiri tanpa harus mempelajari backend secara detail. Lagi pula, sebagian besar pengguna tidak akan peduli tentang kinerja skrip dan detail algoritme.

Namun, satu ukuran tidak cocok untuk semua aplikasi Machine Learning – perbedaan yang tepat antara Keras dan TensorFlow adalah bahwa Keras tidak akan berfungsi jika Anda perlu membuat perubahan tingkat rendah pada model Anda. Untuk itu, Anda memerlukan TensorFlow. Meskipun sulit untuk dipahami, begitu Anda menguasai sintaksnya, Anda akan segera membangun model Anda.

Jadi, seperti semuanya, semuanya bermuara pada kebutuhan Anda. Jika Anda ingin bermain-main dengan Deep Neural Networks atau hanya ingin membuat prototipe – Keras adalah panggilan Anda. Namun, jika Anda adalah orang yang suka menyelam lebih dalam dan mengendalikan fungsionalitas tingkat rendah, Anda harus meluangkan waktu untuk menjelajahi TensorFlow.
Analisis Sentimen: Apa itu dan Mengapa Penting?

Membungkus…
Dunia dengan cepat bergerak menuju otomatisasi dengan Deep Learning yang mengendalikan segalanya. Tidak dapat disangkal fakta bahwa di masa mendatang, penggunaan Deep Neural Networks hanya akan tumbuh, dan dengan itu, kebutuhan akan orang-orang yang terampil juga akan meningkat. Jadi, jika menurut Anda Deep Learning adalah panggilan Anda, mulailah dengan menjelajahi Keras atau TensorFlow sesegera mungkin!

Tingkatkan karir Anda dengan kursus lanjutan Machine Learning dan AI dengan IIIT-B & Liverpool John Moores University.