Machine Learning Python, PyTorch vs TensorFlow

Machine learning Python dinilai sebagai salah satu pilihan bagi praktisi data dalam membangun Artificial Intelligence dengan Machine Learning. Salah satu alasan bagi kebanyakan individu memilih Python sebagai bahasa utamanya karena keterbacaan kodenya yang sangat dipahami bagi orang awam sekalipun. 

Apabila seorang developer baik pemula maupun professional maka menguasai machine learning dalam bahasa pemrograman Python adalah salah satu kunci dasarnya. Apalagi dalam dunia data science, terdapat algoritma machine learning yang bisa dimanfaatkan bagi para developer untuk melakukan berbagai macam pekerjaan.

Beruntungnya bahasa python punya banyak pustaka yang bisa diaplikasikan untuk kebutuhan machine learning. Banyak developer berpendapat bilamana bahasa pemrograman Python adalah bahasa pemrograman terbaik dari segala bahasa lainnya.

Sebuah laporan yang dikeluarkan oleh KDNuggets yang bertajuk Deep Learning Framework Power Scores 2018. Ada 11 library yang dijadikan sebagai objek survey kali ini. Tiga besarnya adalah TensorFlow (urutan pertama), Keras (urutan kedua) dan PyTorch (urutan ketiga) dalam laporan ini. Secara kebetulan dua library ini bisa diakses secara open-source dengan TensorFlow punya jarak dua tahun lebih dulu dibawah PyTorch. 

Apalagi keduanya juga memiliki keunggulan yaitu membuat grafik dan visualisasi data baik statis maupun dinamis. PyTorch memanfaatkan grafik komputasi dinamis sementara TensorFlow membuat grafik komputasi statis.

Dari kedua library yang difavoritkan oleh machine learning engineer ini, baik TensorFlow dan PyTorch manakah yang lebih unggul? Kita akan kupas tuntas bersama-sama melalui artikel berikut. 

1. Visualisasi Data

Misalkan Anda sedang mengembangkan model deep learning untuk klasifikasi gambar dengan akurasi yang diinginkan 98%. Anda harus melacak kehilangan dan keakuratan model deep learning Anda di setiap zaman.

Selain itu, Anda ingin membuat profil kehilangan dan keakuratan model Anda dengan berbagai hyperparameter seperti pengoptimal, kecepatan pembelajaran, drop out, dan lainnya untuk menyempurnakan model deep learning. 

Model deep learning terbilang mahal dalam hal komputasi sehingga untuk melacak keakuratan model deep learning pada grafik aliran data yang berbeda dengan nilai hyperparameter yang berbeda, penting untuk memvisualisasikan hasilnya dan mendapatkan pandangan sekilas dari keseluruhan proses pelatihan model.

Baik PyTorch dan TensorFlow mendukung alat visualisasi untuk analisis cepat sehingga memudahkan untuk meninjau proses pelatihan model deep learning dan memudahkan proses debug. Alat visualisasi ini juga bagus untuk menyajikan hasil.

Tensorboard TensorFlow memiliki alat visualisasi bawaan yang mengagumkan dengan rangkaian aplikasi web untuk memahami model deep learning melalui 5 visualisasi yang berbeda- grafik, skalar, audio, histogram, dan gambar.

Visdom alat visualisasi asli PyTorch fleksibel, disesuaikan, ringan, dan mudah digunakan dengan dukungan untuk tensor PyTorch. Visdom tidak interaktif dan memiliki fitur yang sangat terbatas dan minimalis untuk meninjau data. Namun, rilis terbaru PyTorch 1.2.0 memiliki Tensorboard bawaan PyTorch.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Model Deployment

Melakukan pengembangan dan melatih model deep learning hanya setengah dari pekerjaan yang dilakukan. TensorFlow memiliki alat penerapan model bawaan, TensorFlow Serving yang digunakan oleh sebagian besar proyek Google.

Setelah diuji di lebih dari 1000 proyek Google, TensorFlow Serving mampu menangani jutaan permintaan per detik. Ini digunakan untuk menerapkan model machine learning  pada server gRPC khusus dan menyediakan akses jarak jauh ke sana. Penerapan model dengan TensorFlow Serving sangat fleksibel dan juga terintegrasi sempurna dengan Kubernetes dan Docker. 

Menggunakan penyajian TensorFlow, mudah untuk memperbarui model yang diterapkan dan juga mengembalikan versi sebelumnya dari model yang diterapkan tanpa harus mematikan server.

TensorFlow Serving dirancang untuk lingkungan produksi industri dan merupakan pilihan yang baik di mana kinerja menjadi perhatian. Sementara runtime 10% lebih cepat mungkin tidak berarti banyak bagi peneliti yang bekerja dengan kerangka kerja ini, tetapi ini pasti membantu organisasi menghemat jutaan

Pengguna PyTorch telah mendapatkan TorchServe, alat penerapan model yang fleksibel pada April 2020. Alat penerapan model untuk PyTorch masih dalam tahap awal dan dalam tahap eksperimental, tidak seperti TensorFlow Serving yang menawarkan banyak fungsi.

Namun, dengan serangkaian fitur dasar seperti alat pengarsip model, server, metrik, logging, spesifikasi titik akhir API, dan snapshot model, TorchServe menarik sebagian besar kasus bisnis. Versi terbaru TorchServe juga mendukung HuggingFace, Nvidia Waveglow, AWS Cloud Formation, dan lainnya

3. Real-Case Project di Industri

Perbedaan yang ketiga yaitu dilihat dari real-case project di industri. Kedua library baik TensorFlow maupun PyTorch memiliki contoh kasus yang berbeda-beda. Apabila TensorFlow biasanya digunakan untuk melakukan prediksi penelusuran kata kunci maupun rute berikutnya. Baik itu Google Search, Google Terjemahan, Google Maps, Google Foto, Google Play, Android atau YouTube.

Selain itu, library TensorFlow juga digunakan untuk beberapa proyek maupun aplikasi lainnya seperti:

• Deteksi Video 

• Pengenalan Gambar

• Pengenalan Suara dan Ucapan

• Aplikasi Berbasis Teks

Sedangkan untuk penerapan kasus industri dengan menggunakan machine learning PyTorch adalah sebagai berikut:

• Handwritten Digit Recognition

• Text generation

• Klasifikasi gambar 

• Analisis peramalan

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

4. TensorFlow vs PyTorch, Mau Pilih yang Mana?

TensorFlow dan PyTorch telah menjadi standar de facto untuk penelitian dan pengembangan aplikasi deep learning khusus yang inovatif karena fitur angkat berat yang mereka tawarkan dalam hal mengelola perangkat keras, komputasi, dan visualisasi yang mendasarinya.

Ada beberapa perbedaan drastis antara kedua kerangka kerja sebelumnya tetapi mulai hari ini masing-masing kerangka kerja ini telah mengadopsi semua fitur bagus satu sama lain dan telah bernasib baik dalam pertempuran. 

Mempertimbangkan kesamaan antara dua kerangka kerja saat ini, sekarang dimungkinkan untuk dengan mudah bertransisi bolak-balik di antara kedua kerangka kerja tersebut.

Gimana nih sudah paham kan perbedaan dari kedua library ini? Jika kalian tertarik untuk berpartisipasi dalam penerapan machine learning di berbagai industri, maka kalian perlu belajar lebih dalam lagi. Salah satu caranya yakni dengan belajar bersama DQLab. 

Selain modul pembelajaran yang kalian dapat, kalian juga akan mendapatkan sertifikat penyelesaian yang bisa kalian lampirkan pada laman LinkedIn kalian. Banyak banget kan benefitnya! Yuk mulai memperdalam ilmu data science dan segera bikin akun gratismu di DQLab dengan cara sign up di DQLab.id! happy learning sahabat DQ.

Penulis: Reyvan Maulid