Mengenal Tensorflow, Library untuk Keperluan Machine Learning Python
Dewasa ini, perkembangan machine learning dan data mendapatkan posisi strategis. Data science, artificial intelligence, dan machine learning memang bukan hal yang baru, tetapi pandemi COVID-19 yang terjadi di 2020 rupanya memberi dampak positif bagi perkembangan teknologi tersebut. Dengan semua social distancing yang terjadi, Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI) memainkan peran penting dalam membantu manusia menyelesaikan tugas-tugasnya yang terhambat karena jarak selama pandemi. Tidak dapat dipungkiri, jika machine learning adalah disiplin ilmu yang sangat kompleks dan berkesinambungan. Namun, menerapkan model machine learning jauh dari kata menakutkan dan tidak terlalu sulit. Hal ini karena semua telah tersedia framework machine learning yaitu Google Tensorflow sehingga memudahkan proses dalam memperoleh data, training data dan melakukan penyempurnaan hasil yang akan diperoleh. Tensorflow diciptakan oleh Google Brain, dimana framework ini ialah library open source yang digunakan oleh komputasi numerik dan project machine learning berskala besar.
Tensorflow menggabungkan banyak model dan algoritma machine learning yakni deep learning (neural network). Framework ini disusun menggunakan Python front-end API untuk membuat suatu aplikasi penggunaannya, dan menggunakan C++ yang memiliki kinerja terbaik dalam hal eksekusi. Tensorflow dapat melatih dan menjalankan neural network untuk keperluan mengklasifikasikan tulisan tangan, pengenalan gambar/object, serta menggabungkan suatu kata. Selanjutnya re-current neural network yang merupakan model sequential dapat digunakan untuk Natural Language Processing (NLP). Selain itu, tensorflow digunakan pada skala yang besar untuk produksi dengan menggunakan model yang sama ketika proses training data. Tensorflow ini merupakan library yang sangat populer pada kalangan data enthusiast terutama pelaku machine learning. Buat kalian yang penasaran dengan Tensorflow ini, kita akan kupas dan cari tahu lebih jauh disini. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas Tensorflow yakni salah satu library populer dalam penggunaan machine learning python. Hal ini tentunya bermanfaat dan sangat recommended bagi kalian yang kepo terkait data science maupun pemula data yang baru menggunakan aplikasi Python. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!
1. Sekilas Mengenai Tensorflow
TensorFlow 2.0, dirilis pada Oktober 2019, mengubah kerangka kerja dengan banyak cara berdasarkan masukan pengguna, untuk membuatnya lebih mudah digunakan (misalnya, dengan menggunakan API Keras yang relatif sederhana untuk pelatihan model) dan lebih berkinerja. Pelatihan terdistribusi lebih mudah dijalankan berkat API baru, dan dukungan untuk TensorFlow Lite memungkinkan penerapan model di berbagai platform yang lebih besar. Namun, kode yang ditulis untuk versi TensorFlow sebelumnya harus ditulis ulang terkadang hanya sedikit, terkadang secara signifikan untuk memanfaatkan fitur TensorFlow 2.0 baru secara maksimal. TensorFlow memungkinkan developer membuat grafik aliran data struktur yang mendeskripsikan bagaimana data bergerak melalui grafik, atau serangkaian node pemrosesan. Setiap node dalam grafik mewakili operasi matematika, dan setiap koneksi atau tepi antar node adalah larik data multidimensi, atau tensor
Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula
2. Manfaat Tensorflow
Tensorflow mendapatkan banyak keuntungan secara komersial di Google. Google tidak hanya mendorong laju kecepatan pengembangannya di balik layar, tetapi juga menciptakan banyak penawaran menarik. Keberadaan tensorflow dapat digunakan untuk mempercepat performa pada platform Google Cloud. Satu-satunya manfaat terbesar yang diberikan TensorFlow untuk pengembangan machine learning adalah abstraksi. Alih-alih berurusan dengan detail seluk beluk penerapan algoritma, atau mencari tahu cara yang tepat untuk menghubungkan keluaran dari satu fungsi kemasukan fungsi lainnya, pengembang dapat fokus pada logika aplikasi secara keseluruhan. TensorFlow menangani detail di balik layar. TensorFlow menawarkan kemudahan tambahan untuk developer yang perlu melakukan debug dan melakukan introspeksi ke dalam aplikasi TensorFlow. Mode eager execution memungkinkan Anda mengevaluasi dan memodifikasi setiap operasi grafik secara terpisah dan transparan, alih-alih membuat seluruh grafik sebagai satu objek buram dan mengevaluasinya sekaligus. Rangkaian visualisasi TensorBoard memungkinkan Anda memeriksa dan membuat profil cara grafik dijalankan melalui dasbor interaktif berbasis web
3. Fakta #1: Framework Machine Learning yang Kuat
Tensorflow adalah sebuah framework machine learning yang mungkin akan menjadi sahabatmu ketika kamu bermain dengan data dan apabila kamu fans dari salah satu area di AI (artificial intelligence) yaitu deep learning. Tensorflow dapat membantumu membuat neural network (jaringan artifisial yang mirip otak manusia) dalam skala besar. Tensorflow telah membantu para ilmuwan dalam proyek-proyek seperti pencarian planet baru, membantu dokter mencegah kebutaan dalam pasien yang terkena diabetes dan lain-lain. Tensorflow juga adalah framework yang menopang proyek seperti AlphaGo dan Google Cloud Vision yang kamu dapat gunakan.
4. Fakta #2: Dapat Diakses Selain Aplikasi Python
Kabar baik bagi kamu yang selama ini mungkin berharap agar Tensorflow bisa digunakan dengan bahasa lain seperti R. Sekarang Tensorflow dapat dijalankan dengan banyak bahasa seperti Golang, C++ dan bahkan Javascript. Karena Tensorflow dapat dijalankan dengan Javascript, kamu dapat melatih model baru ataupun menjalankan model kamu di dalam browser dengan Tensorflow.js.
Baca juga : Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python
5. Ingin Mengenal Lebih Jauh Tentang Machine Learning Python? Disini Tempatnya!
Dilansir dari Redmonk, perusahaan software asal Amerika Serikat meluncurkan 10 bahasa pemrograman terpopuler tahun 2021. Salah satu bahasa pemrograman yang masuk kedalam jajaran 5 besar adalah Python. Python merupakan bahasa pemrograman interpretatif multiguna. Tidak seperti bahasa lain yang susah untuk dibaca dan dipahami, python lebih menekankan pada keterbacaan kode agar lebih mudah untuk memahami sintaks. Hal ini membuat Python sangat mudah dipelajari baik untuk pemula maupun untuk yang sudah menguasai bahasa pemrograman lain. Jika kamu penasaran dengan python dan ingin belajar machine learning python langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id/signup. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor anti ribet. Kamu juga bisa cobain free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!
Penulis: Reyvan Maulid Pradistya