Mengenal Tools Data Science: TensorFlow dan Keras
Data Science merupakan ilmu yang diterapkan oleh data scientist. Data scientist adalah suatu profesi yang kini diminati dari berbagai kalangan. Perkembangan internet pun mendukung profesi ini menjadi profesi yang populer dan dibutuhkan oleh banyak perusahaan.
Dalam era yang dipenuhi dengan data, tools Data Science menjadi landasan utama bagi para profesional untuk menggali wawasan dan memahami pola-pola yang tersembunyi. Salah satu tools paling hebat yang digunakan dalam memahami data yang kompleks adalah TensorFlow dan Keras.
Dalam artikel ini, mari kita jelajahi dunia deep learning, memahami konsep dasar, dan melihat bagaimana TensorFlow dan Keras menjadi alat yang tak tergantikan dalam membangun dan melatih model neural networks.
Selamat membaca!
1. Konsep Dasar Deep Learning
Sebelum kita memahami TensorFlow dan Keras, mari kita kenali terlebih dahulu konsep dasar deep learning. Deep learning adalah bagian dari machine learning yang fokus pada pembuatan dan pelatihan neural networks.
Neural networks, yang terinspirasi oleh struktur otak manusia, dapat memahami pola-pola kompleks dan mengambil keputusan. Dengan menggunakan konsep ini, kita dapat memecahkan masalah yang lebih kompleks dibandingkan dengan metode tradisional.
Baca juga : Data Science Adalah: Yuk Kenali Lebih Jauh Tentang Data Science!
2. TensorFlow: Pondasi Deep Learning
TensorFlow adalah framework sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google yang menjadi salah satu fondasi utama dalam dunia deep learning. Dengan TensorFlow, kita dapat membangun, melatih, dan menerapkan model neural networks dengan efisien. Kemampuan TensorFlow untuk bekerja dengan data yang besar dan kompleks menjadikannya pilihan utama dalam proyek-proyek deep learning.
3. Keras: Simplicity in Deep Learning
Keras adalah antarmuka high-level yang memungkinkan kita menggunakan TensorFlow dengan lebih mudah. Keras dirancang untuk mempermudah pembuatan model deep learning tanpa harus mengorbankan keefektifan. Dengan Keras, bahkan pemula sekalipun dapat dengan cepat membangun dan melatih model neural networks dengan sedikit kode.
4. Memahami Struktur Neural Networks
TensorFlow dan Keras membantu kita dalam memahami struktur neural networks yang mendasari deep learning. Neural networks terdiri dari lapisan-lapisan (layers) yang saling terhubung, dan setiap lapisan memiliki tugas khusus.
Dengan tools ini, kita dapat mengkonfigurasi struktur jaringan, menentukan fungsi aktivasi, dan melatih model untuk menghasilkan hasil yang diinginkan.
5. Menerapkan Deep Learning dalam Data Science
TensorFlow dan Keras bukan hanya alat bagi para peneliti dan ilmuwan komputer. Mereka juga menjadi kekuatan pendorong di balik inovasi dalam dunia data science. Dengan menggunakan tools ini, kita dapat menerapkan deep learning untuk mengatasi berbagai tantangan dalam analisis data, mulai dari pengenalan gambar hingga prediksi pola bisnis.
Baca juga : 3 Contoh Penerapan Data Science yang Sangat Berguna di Dunia Perindustrian
Jika dunia TensorFlow dan Keras di bidang deep learning memikat minatmu, bergabunglah dengan kursus-kursus data science di DQLab. DQLab akan membantu dalam memahami konsep dasar deep learning, menggunakan TensorFlow dan Keras, dan menerapkan keahlian ini dalam proyek-proyek data science yang nyata.
DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam. DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!