Pengertian Tensorflow dan Cara Kerjanya, Lengkap!! - Carakubisa
Machine Learning adalah pembelajaran yang kompleks. Tetapi menerapkan model pembelajaran mesin jauh lebih menakutkan dan sulit daripada sebelumnya, berkat kerangka pembelajaran mesin — seperti Google TensorFlow — yang memudahkan proses memperoleh data, model pelatihan, prediksi penyajian, dan penyempurnaan hasil di masa mendatang.

Dibuat oleh tim Google Brain, TensorFlow adalah pustaka sumber terbuka untuk komputasi numerik dan pembelajaran mesin skala besar. TensorFlow menggabungkan satu set model dan algoritma pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam (alias jaringan saraf) dan membuatnya berguna melalui metafora umum. Ini menggunakan Python untuk menyediakan API front-end yang nyaman untuk membangun aplikasi dengan kerangka kerja, sambil mengeksekusi aplikasi tersebut dalam C ++/python kinerja tinggi.

TensorFlow dapat melatih dan menjalankan jaringan saraf yang dalam untuk klasifikasi angka tulisan tangan, pengenalan gambar, embedding kata, jaringan saraf berulang, model urutan-ke-urutan untuk terjemahan mesin, pemrosesan bahasa alami, dan simulasi berbasis PDE (partial differential equation) berdasarkan simulasi. Yang terbaik dari semuanya, TensorFlow mendukung prediksi produksi dalam skala besar, dengan model yang sama digunakan untuk pelatihan.

Bagaimana Cara Kerja Tensorflow?

TensorFlow sendiri dapat melatih dan menjalankan jaringan saraf yang dalam untuk klasifikasi angka tulisan tangan, memperkenalkan gambar, menanamkan kata, jaringan saraf berulang, model urutan-ke-urutan untuk terjemahan mesin, membuat bahasa alami, dan menggunakan PDE (persamaan diferensial parsial) menggunakan simulasi . Yang terbaik dari semuanya, TensorFlow mendukung prediksi produksi dalam skala besar, dengan model yang sama digunakan untuk pelatihan.

Namun, operasi matematika yang sebenarnya tidak dilakukan dengan Python. Perpustakaan transformasi yang tersedia melalui TensorFlow ditulis sebagai binari C ++ berkinerja tinggi. Python hanya mengarahkan lalu lintas di antara potongan-potongan, dan menyediakan abstraksi pemrograman tingkat tinggi untuk menyatukan mereka.

Aplikasi TensorFlow dapat dijalankan pada sebagian besar target yang nyaman: mesin lokal, cluster di cloud, perangkat iOS dan Android, CPU atau GPU. Jika Anda menggunakan cloud Google sendiri, Anda dapat menjalankan TensorFlow pada silikon TensorFlow Processing Unit (TPU) kustom Google untuk akselerasi lebih lanjut. Model yang dihasilkan yang dibuat oleh TensorFlow, dapat digunakan pada hampir semua perangkat di mana mereka akan digunakan untuk melayani prediksi.

TensorFlow 2.0, dirilis pada Oktober 2019, mengubah kerangka kerja dalam banyak cara berdasarkan umpan balik pengguna, untuk membuatnya lebih mudah untuk bekerja dengannya (mis., Dengan menggunakan API Keras yang relatif sederhana untuk pelatihan model) dan lebih banyak pemain. Pelatihan yang didistribusikan lebih mudah dijalankan berkat API baru, dan dukungan untuk TensorFlow Lite memungkinkan untuk menyebarkan model pada beragam platform yang lebih besar. Namun, kode yang ditulis untuk versi TensorFlow sebelumnya harus ditulis ulang — terkadang hanya sedikit, kadang-kadang secara signifikan — untuk memanfaatkan fitur TensorFlow 2.0 baru secara maksimal.

Sampai Sini paham? ,sekarang kita masuk keuntungan menggunakan tensorflow.

Keuntungan Menggunakan Tensorflow

Manfaat tunggal terbesar yang disediakan TensorFlow untuk pengembangan pembelajaran mesin adalah abstraksi. Alih-alih berurusan dengan rincian rumit dari penerapan algoritma, atau mencari tahu cara yang tepat untuk menghalangi output dari satu fungsi ke input yang lain, pengembang dapat fokus pada logika keseluruhan aplikasi. TensorFlow menangani detail di balik layar.

TensorFlow menawarkan kemudahan tambahan bagi pengembang yang perlu melakukan debug dan mendapatkan introspeksi ke dalam aplikasi TensorFlow. Mode eksekusi yang bersemangat memungkinkan Anda mengevaluasi dan memodifikasi setiap operasi grafik secara terpisah dan transparan, alih-alih membangun keseluruhan grafik sebagai objek buram tunggal dan mengevaluasi semuanya sekaligus. Suite visualisasi TensorBoard memungkinkan Anda memeriksa dan membuat profil cara grafik dijalankan dengan dashboard interaktif berbasis web.

TensorFlow juga mendapatkan banyak keuntungan dari dukungan pakaian komersial A-list di Google. Google tidak hanya mendorong laju pengembangan yang cepat di belakang proyek, tetapi menciptakan banyak penawaran signifikan di sekitar TensorFlow yang membuatnya lebih mudah untuk digunakan dan lebih mudah digunakan: silikon TPU yang disebutkan di atas untuk kinerja yang dipercepat di cloud Google; hub online untuk berbagi model yang dibuat dengan kerangka kerja; inkarnasi kerangka kerja yang sesuai dengan browser dan mobile; dan banyak lagi.

Kesimpulan

Machine learning dan Deep Learning sangat dibutuhkan untuk membuat suatu alat yang dapat memiliki kecerdasan pada vision,contohnya pada robot,robot jaman sekarang menggunakan camera sebagai mata seperti halnya manusia.

Sekian,semoga bermanfaat.

Pengertian Tensorflow dan Cara Kerjanya, Lengkap!!

Machine Learning adalah pembelajaran yang kompleks. Tetapi menerapkan model pembelajaran mesin jauh lebih menakutkan dan sulit daripada sebelumnya, berkat kerangka pembelajaran mesin — seperti Google TensorFlow — yang memudahkan proses memperoleh data, model pelatihan, prediksi penyajian, dan penyempurnaan hasil di masa mendatang.

Dibuat oleh tim Google Brain, TensorFlow adalah pustaka sumber terbuka untuk komputasi numerik dan pembelajaran mesin skala besar. TensorFlow menggabungkan satu set model dan algoritma pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam (alias jaringan saraf) dan membuatnya berguna melalui metafora umum. Ini menggunakan Python untuk menyediakan API front-end yang nyaman untuk membangun aplikasi dengan kerangka kerja, sambil mengeksekusi aplikasi tersebut dalam C ++/python kinerja tinggi.

TensorFlow dapat melatih dan menjalankan jaringan saraf yang dalam untuk klasifikasi angka tulisan tangan, pengenalan gambar, embedding kata, jaringan saraf berulang, model urutan-ke-urutan untuk terjemahan mesin, pemrosesan bahasa alami, dan simulasi berbasis PDE (partial differential equation) berdasarkan simulasi. Yang terbaik dari semuanya, TensorFlow mendukung prediksi produksi dalam skala besar, dengan model yang sama digunakan untuk pelatihan.

Bagaimana Cara Kerja Tensorflow?

TensorFlow sendiri dapat melatih dan menjalankan jaringan saraf yang dalam untuk klasifikasi angka tulisan tangan, memperkenalkan gambar, menanamkan kata, jaringan saraf berulang, model urutan-ke-urutan untuk terjemahan mesin, membuat bahasa alami, dan menggunakan PDE (persamaan diferensial parsial) menggunakan simulasi . Yang terbaik dari semuanya, TensorFlow mendukung prediksi produksi dalam skala besar, dengan model yang sama digunakan untuk pelatihan.

Namun, operasi matematika yang sebenarnya tidak dilakukan dengan Python. Perpustakaan transformasi yang tersedia melalui TensorFlow ditulis sebagai binari C ++ berkinerja tinggi. Python hanya mengarahkan lalu lintas di antara potongan-potongan, dan menyediakan abstraksi pemrograman tingkat tinggi untuk menyatukan mereka.

Aplikasi TensorFlow dapat dijalankan pada sebagian besar target yang nyaman: mesin lokal, cluster di cloud, perangkat iOS dan Android, CPU atau GPU. Jika Anda menggunakan cloud Google sendiri, Anda dapat menjalankan TensorFlow pada silikon TensorFlow Processing Unit (TPU) kustom Google untuk akselerasi lebih lanjut. Model yang dihasilkan yang dibuat oleh TensorFlow, dapat digunakan pada hampir semua perangkat di mana mereka akan digunakan untuk melayani prediksi.

TensorFlow 2.0, dirilis pada Oktober 2019, mengubah kerangka kerja dalam banyak cara berdasarkan umpan balik pengguna, untuk membuatnya lebih mudah untuk bekerja dengannya (mis., Dengan menggunakan API Keras yang relatif sederhana untuk pelatihan model) dan lebih banyak pemain. Pelatihan yang didistribusikan lebih mudah dijalankan berkat API baru, dan dukungan untuk TensorFlow Lite memungkinkan untuk menyebarkan model pada beragam platform yang lebih besar. Namun, kode yang ditulis untuk versi TensorFlow sebelumnya harus ditulis ulang — terkadang hanya sedikit, kadang-kadang secara signifikan — untuk memanfaatkan fitur TensorFlow 2.0 baru secara maksimal.

Sampai Sini paham? ,sekarang kita masuk keuntungan menggunakan tensorflow.

Keuntungan Menggunakan Tensorflow

Manfaat tunggal terbesar yang disediakan TensorFlow untuk pengembangan pembelajaran mesin adalah abstraksi. Alih-alih berurusan dengan rincian rumit dari penerapan algoritma, atau mencari tahu cara yang tepat untuk menghalangi output dari satu fungsi ke input yang lain, pengembang dapat fokus pada logika keseluruhan aplikasi. TensorFlow menangani detail di balik layar.

TensorFlow menawarkan kemudahan tambahan bagi pengembang yang perlu melakukan debug dan mendapatkan introspeksi ke dalam aplikasi TensorFlow. Mode eksekusi yang bersemangat memungkinkan Anda mengevaluasi dan memodifikasi setiap operasi grafik secara terpisah dan transparan, alih-alih membangun keseluruhan grafik sebagai objek buram tunggal dan mengevaluasi semuanya sekaligus. Suite visualisasi TensorBoard memungkinkan Anda memeriksa dan membuat profil cara grafik dijalankan dengan dashboard interaktif berbasis web.

TensorFlow juga mendapatkan banyak keuntungan dari dukungan pakaian komersial A-list di Google. Google tidak hanya mendorong laju pengembangan yang cepat di belakang proyek, tetapi menciptakan banyak penawaran signifikan di sekitar TensorFlow yang membuatnya lebih mudah untuk digunakan dan lebih mudah digunakan: silikon TPU yang disebutkan di atas untuk kinerja yang dipercepat di cloud Google; hub online untuk berbagi model yang dibuat dengan kerangka kerja; inkarnasi kerangka kerja yang sesuai dengan browser dan mobile; dan banyak lagi.

Kesimpulan

Machine learning dan Deep Learning sangat dibutuhkan untuk membuat suatu alat yang dapat memiliki kecerdasan pada vision,contohnya pada robot,robot jaman sekarang menggunakan camera sebagai mata seperti halnya manusia.

Sekian,semoga bermanfaat.
Load Comments

Subscribe Our Newsletter

Notifications

Disqus Logo