Machine Learning Python : Tensorflow vs Keras

Machine learning memiliki banyak perkembangan selama beberapa dekade terakhir. Salah satu machine learning yang digunakan oleh praktisi data ialah machine learning Python. Bahasa pemrograman Python merupakan bahasa dengan opsi yang paling tepat untuk seluruh proyek artificial intelligence termasuk machine learning.

Python menyimpan banyak library yang bisa diaplikasikan oleh praktisi data. Mulai dari TensorFlow, Keras, Matplotlib, Seaborn dan lain-lain. Sahabat data bisa manfaatkan segala pustaka yang disediakan Python untuk proyek machine learning.

Sebuah survei yang dilakukan oleh ProgrammerSought merilis laporan Deep Learning Framework Power Scores 2018. Ada delapan library teratas yang masuk kedalam laporan tersebut. Dua besar dari hasil survei ternyata dimenangkan oleh Tensorflow dan Keras. Secara kebetulan dua library ini memang sudah menjadi kesukaan dan makanan sehari-hari praktisi data khususnya machine learning dan deep learning engineer. 

Sejak rilis pada tahun 2015 memang keduanya dikenal luas. Hal ini disebabkan bahwa keduanya mudah digunakan dan memiliki API yang lebih sederhana dibandingkan pendahulunya. Keunggulan yang dimiliki baik Tensorflow maupun Keras ialah dapat membantu developer meningkatkan fungsionalitas di seluruh data dan kontrol lebih besar atas model training machine learning. 

Dari kedua library yang difavoritkan oleh machine learning engineer ini, baik TensorFlow dan Keras manakah yang lebih baik? Kita akan kupas tuntas bersama-sama melalui artikel ini ya!

1. Apa itu Tensorflow

Kita mulai dengan pembahasan machine learning python yang pertama yaitu TensorFlow. Library ini bisa dibilang sangat populer dikalangan praktisi data, data engineer, deep neural scientist dan lainnya karena dipercaya untuk membuat algoritma dan model dari deep learning. 

Berdasarkan riset yang dilakukan oleh ProgrammerSought, library TensorFlow menempati urutan pertama dalam Deep Learning Framework Power Sources 2018 dengan skor 99,39. Tim Google Brain adalah orang-orang dibalik keberadaan library ini untuk menangani komputasi numerik, supervised and unsupervised berskala besar.

TensorFlow melakukan pengelompokkan machine learning dan model deep learning dan memproses dataset berskala besar kedalam data training agar dapat menciptakan hasil yang akurat. 

Developer dan engineer dalam pekerjaannya menggunakan Python untuk mengimplementasikan library ini. Tensorflow dipakai untuk proyek machine learning seperti pengenalan gambar (image recognition), klasifikasi karakter tulisan tangan, recurrent neural networks, penyematan kata, NLP untuk memahami bahasa manusia.

Tensorflow juga digunakan untuk melakukan analisis penjualan dan memprediksi unit produksi yang diperlukan dalam skala besar. Dalam ilmu kedokteran dan perawatan kesehatan juga mengaplikasikan TensorFlow untuk menentukan solusi yang tepat.

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

2. Apa itu Keras

Lanjut, ada library yang kedua yaitu Keras. Sebelum membahas library ini, bagi sahabat DQ yang baru baca tampaknya kedengarannya sedikit aneh. Di bahasa Indonesia sendiri, keras sendiri artinya kuat. Jadi yang dimaksud disini bukan kata keras yang itu ya.

Secara pengejaan ataupun spelling bener memang dibacanya K-E-R-A-S. Beda lagi sahabat DQLab, bukan keras yang kita denger. Oke, balik ke pembahasannya deh. 

Sedikit cerita bahwa sebelum adanya library Keras, sempat menggaung deep neural learning pada tahun 2017. Dalam pertumbuhannya memang deep neural learning dinilai sebagai sebuah penghalang bagi seorang praktisi data di bidang data science dan machine learning.

Para developer dan engineer mengajukan permohonan agar API tingkat tinggi yang disederhanakan untuk membangun jaringan dan model neural yang besar. Setelah melalui penelitian dan adaptasi yang panjang akhirnya Keras menjadi pilihan neural network yang tinggi.

Keras merupakan library yang dikembangkan oleh Francois Chollet, seorang engineer dari Google. Dasar dirancang library Keras oleh sang pengembang yaitu agar cepat, mudah diimplementasikan dan modular secara alami.

Sejak saat itu, Keras diadopsi sebagai API tingkat tinggi untuk mengembangkan algoritma pembelajaran mendalam alias deep learning. Library Keras menempati urutan kedua yang difavoritkan oleh praktisi data dalam Deep Learning Framework Power Sources 2018 dengan meraih skor 46,97.

3. TensorFlow vs Keras - Perbedaan

Setelah kita tahu dan kenalan terkait dua library kebanggan dalam machine learning Python, sekarang kita masuk ke perbedaan dari TensorFlow dan Keras. Walaupun memang kedua library ini difavoritkan oleh praktisi data namun pasti ada perbedaan yang signifikan antara keduanya. Simak yuk perbedaannya sahabat DQLab!

Segi Kegunaan

Dari segi fungsionalitas, ada sedikit perbedaan antara Keras dan TensorFlow. Meskipun Keras menyediakan pengembang untuk diaplikasikan dalam semua operasi dan fungsi deep learning secara umum, namun Keras tidak dapat menyediakan sebanyak kegiatan yang dilakukan oleh TensorFlow.

Berdasarkan hasil analisis Google Trends, pencarian kata Keras justru lebih unggul dari library TensorFlow. 

Padahal secara peringkat tadi sudah kita sebutkan kalau Keras sendiri berada pada peringkat kedua. Peringkatnya setingkat dibawah library TensorFlow. Nah, ini menunjukkan bahwa dari segi peringkat memang tidak bisa dilihat dari satu sisi saja. Maka dari itu, TensorFlow dikembangkan dalam bentuk paling canggih dari fungsi dan operasi deep learning.

Segi Mending Pilih Mana

Ada beberapa aspek yang ditinjau dari keunggulan masing-masing library. Pertanyaan ini juga bisa menjawab kira-kira kapan sih kita pakai library Keras dan kapan menggunakan library TensorFlow. Ada baiknya kamu simak perbandingan di antaranya berikut

Keras lebih baik daripada TensorFlow karena

• Memberikan dukungan backend serbaguna

• Prototype dan sampel yang siap bersaing di pasar

• Bekerja dengan proyek ramah pemula dengan kumpulan data kecil

Sebaliknya, library TensorFlow lebih baik dibandingkan Keras apabila

• Membuat proyek berat dengan mudah

• Kemudahan menangani proyek dengan kumpulan data besar

• Lebih cocok untuk deteksi objek

• Menawarkan fungsionalitas spektrum luas

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

4. Lebih Baik Mana antara TensorFlow vs Keras

Kalau kita sudah berbicara tentang perbedaan library TensorFlow dengan Keras sekarang kita akan pilih kira-kira lebih baik mana antara keduanya. Apakah library TensorFlow lebih baik jika dibandingkan dengan Keras? Apa malah Keras lebih baik daripada TensorFlow.

Apa justru keduanya nih? Bicara soal teknologi, sekarang ini mengarah ke otomatisasi. Deep learning memainkan peran penting dalam mengambil kendali dari berbagai aspek. Mulai dari sektor industri hingga penelitian. 

Aktivitas yang dilakukan dari belanja online, memesan tiket secara online melalui digital apps, penerapan applicant tracking system bagi HRD ataupun kirim uang melalui mobile justru menguntungkan kita generasi Z dalam melakukan kegiatan ekonomi.

Kini semua diarahkan ke deep learning dan machine learning. Baik Keras dan TensorFlow sebenarnya memiliki potensi untuk membantu pengembang atau developer mengerjakan proyek deep learning. Namun semua kembali lagi bahwa ada beberapa perbedaan yang telah dijelaskan diatas dari masing-masing pustaka.

Jadi kalau boleh disimpulkan bahwa ketika TensorFlow dipadukan dengan Keras maka semua hal yang dibutuhkan di industri sangat tersedia.

Gimana nih sudah paham kan perbedaan dari kedua library ini? Jikaingin menyelami lebih dalam bagaimana penerapan machine learning di berbagai industri, Sahabat DQlab bisa coba berbagai materi modulenya di DQLab. 

Bagaimana cara belajarnya? Sangat mudah! Sahabat DQLab hanya perlu mengisi form dibawah ini untuk mulai belajar data science dengan module gratis DQLab. Selamat mencoba!

Penulis: Reyvan Maulid