Apa itu TensorFlow? Bagaimana itu bekerja? Komponen dan Manfaat
Diterbitkan: 2021-07-20Baik Anda mempelajari pembelajaran mesin atau penggemar AI, Anda pasti pernah mendengar tentang TensorFlow. Ini adalah salah satu solusi paling populer untuk pembelajaran mesin dan profesional pembelajaran mendalam dan telah menjadi bahan pokok industri.
Artinya jika Anda ingin berkarir di bidang AI dan ML, Anda harus familiar dengan teknologi ini. Jika Anda bertanya-tanya tentang pertanyaan seperti apa itu TensorFlow dan bagaimana cara kerjanya, Anda telah datang ke tempat yang tepat karena artikel berikut akan memberi Anda gambaran rinci tentang teknologi ini.
Daftar isi
Apa itu TensorFlow?
TensorFlow adalah pustaka sumber terbuka untuk pembelajaran mendalam. Orang-orang di Tim Google Brain awalnya membuatnya untuk melakukan perhitungan besar. Itu tidak dibuat khusus untuk pembelajaran mendalam. Namun, mereka segera menyadari bahwa TensorFlow bermanfaat untuk implementasi pembelajaran mendalam, dan sejak itu, mereka menjadikannya solusi sumber terbuka.
TensorFlow menggabungkan beberapa algoritma dan model pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Ini memungkinkan Anda menggunakan Python untuk pembelajaran mesin dan menawarkan API front-end untuk membangun aplikasi. Anda dapat menggunakan C++ dengan TensorFlow untuk menjalankan aplikasi tersebut dan menikmati kinerja tinggi.
Dengan TensorFlow, Anda dapat dengan mudah melatih dan menjalankan jaringan neural dalam untuk berbagai aplikasi ML. Ini termasuk penyisipan kata, klasifikasi digit tulisan tangan, jaringan saraf berulang, pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan simulasi persamaan diferensial parsial.
Bersamaan dengan aplikasi serbaguna tersebut, TensorFlow juga memungkinkan Anda melakukan prediksi produksi dalam skala besar karena Anda dapat menggunakan model yang sama untuk pelatihan.
Ia menerima tensor, yang merupakan array multi-dimensi dari dimensi yang lebih tinggi. Mereka cukup membantu dalam mengelola dan memanfaatkan data dalam jumlah besar.
Apa saja Komponen TensorFlow?
Untuk memahami apa itu TensorFlow, Anda harus terlebih dahulu memahami komponen teknologi ini:
1. Tensor
Komponen terpenting dalam TensorFlow disebut tensor. Ini adalah matriks atau vektor dari beberapa dimensi yang mewakili semua tipe data. Semua nilai dalam tensor memiliki tipe data yang identik dengan bentuk yang diketahui sebagian atau seluruhnya. Bentuk data mengacu pada dimensi array atau matriks. Semua komputasi TensorFlow menggunakan tensor. Mereka adalah blok bangunan untuk perangkat lunak.
Tensor dapat berasal dari komputasi sebagai hasil atau sebagai input data untuk hal yang sama. Semua operasi di TensorFlow berlangsung dalam grafik. Di TensorFlow, grafik adalah kumpulan komputasi yang berurutan.
Setiap operasi di TensorFlow disebut op node, dan mereka saling terkait satu sama lain. Grafik menguraikan koneksi antara berbagai node dan ops. Perlu diingat bahwa itu tidak menunjukkan nilai. Setiap sisi dari sebuah simpul adalah tensor. Dengan kata lain, tepi sebuah simpul memungkinkan Anda untuk mengisinya dengan data.
2. Kerangka grafik
Operasi di Tensorflow menggunakan kerangka grafik. Grafik akan mengumpulkan dan menggambarkan berbagai perhitungan yang terjadi selama pelatihan. Ini menawarkan berbagai manfaat.
Grafik di Tensorflow memungkinkan untuk menggunakan perangkat lunak pada beberapa GPU atau CPU. Ini juga memungkinkan Anda untuk menggunakan perangkat lunak pada sistem operasi seluler. Portabilitasnya memungkinkan Anda menyimpan komputasi untuk digunakan nanti. Anda dapat menyimpan grafik sehingga Anda dapat menjalankannya di masa mendatang, membuat tugas Anda jauh lebih mudah dikelola.
Perhitungan dalam grafik dilakukan dengan menghubungkan tensor. Setiap tensor memiliki edge dan node. Node membawa operasi dan menghasilkan output titik akhir. Tepi menjelaskan hubungan input-output antara node.
Bagaimana cara kerjanya?
Anda dapat membuat grafik aliran data dengan menggunakan TensorFlow. Grafik aliran data adalah struktur yang menjelaskan bagaimana data bergerak melalui serangkaian node pemrosesan atau grafik. Setiap simpul dalam grafik mewakili operasi matematika.
TensorFlow memberi Anda semua informasi ini ke pemrograman melalui bahasa Python. Python mudah dipelajari dan menggunakan bahasa. Selain itu, cukup mudah untuk menjelaskan bagaimana Anda dapat melakukan abstraksi tingkat tinggi bersama-sama melalui Python. Dalam Python, node dan tensor TensorFlow adalah objek Python, dan semua aplikasi TensorFlow adalah aplikasi Python.
Namun, Anda tidak melakukan operasi matematika yang sebenarnya dengan Python. Pustaka transformasi yang tersedia di TensorFlow adalah biner C++ berperforma tinggi. Python hanya mengarahkan lalu lintas di antara bagian-bagian itu dan memberi Anda abstraksi pemrograman tingkat tinggi sehingga Anda dapat menghubungkannya.
Karena Anda dapat menjalankan aplikasi TensorFlow pada target apa pun seperti perangkat Android atau iOS, mesin lokal, cluster di cloud, dll., Anda juga dapat menjalankan model yang dihasilkan pada perangkat yang berbeda.
TensorFlow versi terbaru, yang disebut TensorFlow 2.0, telah mengubah cara Anda menggunakan teknologi ini secara substansial. Ini memperkenalkan Keras API, yang mempermudah penggunaan TensorFlow dan menawarkan dukungan untuk TensorFlow Lite yang memungkinkan Anda menerapkan model pada spektrum platform yang lebih besar.
Satu-satunya masalah adalah Anda harus menulis ulang kode yang ditulis ulang untuk versi TensorFlow sebelumnya.
Manfaat menggunakan TensorFlow
TensorFlow adalah salah satu teknologi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam yang paling populer. Alasan utama di balik popularitasnya yang luas adalah berbagai keuntungan yang ditawarkannya kepada bisnis. Berikut adalah manfaat utama menggunakan TensorFlow:
1. Sumber terbuka
TensorFlow adalah solusi sumber terbuka. Ini berarti gratis untuk digunakan, yang telah meningkatkan aksesibilitasnya secara substansial karena perusahaan tidak perlu berinvestasi banyak untuk mulai menggunakan TensorFlow.
2. Penggunaan Komputasi Grafik
Komputasi grafik memungkinkan Anda memvisualisasikan konstruksi jaringan saraf melalui Tensorboard. Melalui visualisasi, Anda dapat memeriksa grafik dan menghasilkan wawasan yang diperlukan.
3. Fleksibel
TensorFlow kompatibel dengan berbagai perangkat. Selain itu, pengenalan TensorFlow lite membuatnya jauh lebih fleksibel karena kompatibel dengan lebih banyak perangkat. Anda dapat menggunakan TensorFlow dari mana saja selama Anda memiliki perangkat yang kompatibel (laptop, PC, cloud, dll.).
4. Serbaguna
TensorFlow memiliki banyak API untuk membangun arsitektur deep learning dalam skala besar. Selain itu, ini adalah produk Google, memberikannya akses ke sumber daya Google yang luas. TensorFlow dapat berintegrasi dengan mudah dengan banyak teknologi AI dan ML, menjadikannya sangat serbaguna. Anda dapat menggunakan TensorFlow untuk berbagai aplikasi pembelajaran mendalam karena berbagai fiturnya.
Pelajari lebih lanjut tentang TensorFlow dan topik AI lainnya
Ada banyak aplikasi TensorFlow. Memahami cara kerjanya dan bagaimana Anda dapat menggunakannya dalam pembelajaran mendalam adalah konsep lanjutan. Selain itu, Anda juga harus mengetahui dasar-dasar kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk menggunakan perangkat lunak ini dengan benar.
Oleh karena itu, cara paling efisien untuk mempelajari TensorFlow dan konsep yang relevan adalah dengan mengikuti kursus pembelajaran mesin. Mengambil kursus semacam itu akan memberi Anda akses ke kurikulum terperinci dan belajar dari para ahli.
upGrad menawarkan Program PG Eksekutif dalam Pembelajaran Mesin dan AI dengan IIIT-B untuk membantu Anda mempelajari dan memahami TensorFlow secara signifikan.
Ini adalah kursus 12 bulan dan mengharuskan Anda untuk memiliki gelar sarjana dengan nilai 50% dengan latar belakang matematika atau statistik dan satu tahun pengalaman kerja profesional dalam pemrograman atau analitik. Program ini menawarkan 40+ sesi langsung dan 25+ sesi pakar untuk merampingkan pengalaman belajar Anda.
Selama kursus, Anda akan mengerjakan 14 tugas dan proyek yang akan membantu Anda menguji pengetahuan Anda tentang AI, ML, dan mata pelajaran terkait lainnya. Anda akan mendapatkan peluang jaringan peer-to-peer selama program. upGrad memiliki basis pelajar di lebih dari 85 negara. Melalui platform ini, Anda dapat berjejaring secara global dan mempercepat pertumbuhan karir Anda secara signifikan.
Seiring dengan keuntungan ini, Anda juga akan menerima pelatihan karir, bimbingan industri satu lawan satu, dan wawancara tepat waktu sehingga Anda dapat mengejar karir yang menjanjikan di bidang ini.
Kesimpulan
TensorFlow adalah teknologi AI yang populer, dan jika Anda tertarik untuk menjadi profesional AI atau ML, Anda pasti sudah familiar dengan software ini.
TensorFlow menggunakan tensor dan memungkinkan Anda melakukan komputasi grafik. Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang TensorFlow, sebaiknya lihat kursus yang telah kami bagikan di atas.
