Pengertian Tensorflow Dalam Data Science

Tensorflow adalah sebuah hal yang sangat penting dan harus kalian pahami ketika kalian ingin mendalami dunia data Science. Ini sudah menjadi salah satu materi yang harus dipelajari ketika kalian ingin menjadi seorang data Science. Data Science sendiri merupakan hal penting di masa sekarang, karena memiliki peran yang sangat penting dalam pengembangan perusahaan.

Pengenalan Tensorflow

Pertama-tama kami perlu jelaskan terlebih dahulu mengenai Tensorflow ini yang merupakan salah satu produk yang inovatif dari Google. Tensorflow adalah library dari Google yang dibuat dan dikembangkan di mana sudah menjadi library yang sangat populer digunakan dalam mengembangkan machine learning. Bukan hanya diterapkan di machine learning saja, tapi juga diterapkan pada algoritma yang mempunyai beragam operasi matematika yang rumit.

Google sendiri meluncurkan ini untuk mengenalkan ekosistem yang bisa menyediakan banyak alur kerja dalam implementasi machine learning pada berbagai aplikasi. Tanpa sadar sebenarnya kita sendiri sudah mempergunakan Tensorflow ini lho seperti pada Google Voice atau juga Google Foto. Secara tidak langsung kalian menggunakan Tensorflow karena model itu beroperasi di sekelompok besar gadget dari Google pada tugas perseptual.

Ada 2 poin yang sangat penting dari Tensorflow itu sendiri yakni Tensor dan Flow, untuk memahaminya kalian harus mengetahui masing-masing poin tersebut. Berikut ini kami akan jelaskan kedua poin tersebut.

1. Tensor

Definisi dari Tensor itu bisa diartikan sebagai wadah yang bisa menyimpan data dengan bentuk N. Secara teori Tensor ini merupakan objek matematika dengan pemakaian untuk menggambarkan properti fisik misalnya vektor dan skalar. Dasar dari Tensor itu sebenarnya hanya suatu generalisasi dari vektor dan skalar tersebut, di mana skalar itu Tensor 0.

Sementara Vektor itu merupakan Tensor ranking pertama, dan kalian bisa menentukan ranking Tensor dari total arah yang dibutuhkan. Hal itu pun ditandai dengan adanya dimensi Array.

2. Flow

Flow atau lebih dikenal dengan grafik komputasi yang merupakan entitas yang bisa diartikan sebagai suatu grafik berarah. Jadi masing-masing node sesuai dengan suatu operasi matematika akan ada pada grafik berarah tersebut. Bisa dibilang Flow ini merupakan alat sebagai ekspresi dan juga melakukan evaluasi untuk sejumlah ekspresi matematis dalam setiap node.

Dari kedua poin utama tersebut maka kita akan bisa memahami bahwa Tensorflow adalah Tensor dan grafik komputasi yang akan melintasi node hingga Edge.

Alasan Menggunakan Tensorflow

Sampai saat ini ada banyak sekali perusahaan besar yang mempergunakan Tensorflow yang merupakan produk dari Google ini. Tentunya bukan tanpa alasan beberapa perusahaan tersebut mempergunakan Tensorflow dari Google ini, berikut ini beberapa alasannya.

1. Pembuatan kode yang jauh lebih fleksibel untuk pembuatan prototipe yang mudah, iterasi langsung, debugging yang intuitif, dan juga debugging yang cepat.
2. Membuat dan melatih model dilengkapi API keras high level untuk memudahkan penyesuaian machine learning
3. Abstraksi multi level untuk berbagai aplikasi
4. Jalur menuju produksi yang lebih cepat mulai dari latih dan terapkan model yang mudah apa pun bahasa dan platformnya.
5. Memungkinkan distribusi pelatihan pada setting perangkat keras berbeda tanpa ada perubahan definisi model karena Distribution Strategy API untuk tugas ML besar.
6. Melatih serta menerapkan model pada lingkungan JavaScript memakai Tensorflow dalam menjalankan model dan inferensi untuk perangkat seluler serta Edge.
7. Kontrol dan fleksibilitas yang baik dalam membuat topologi kompleks dilengkapi fitur API Subclassing model dan API fungsional keras.
8. Akses ke sistem pustaka Add On serta model yang kuat guna eksperimen
9. Memberikan eksperimen sebagai penelitian serta juga pengembangan bukti konsep
10. Bisa mengembangkan, melatih, dan menerapkan algoritma canggih tanpa harus mengurangi kecepatan dan juga performa model.

Beberapa Contoh Penerapan Dari Tensorflow

Sebenarnya ada beberapa contoh penerapan dari Tensorflow yang mungkin tidak banyak orang ketahui dan tidak banyak orang sadari. Penerapannya sebenarnya sangat memudahkan dalam berbagai urusan yang diperlukan tersebut lho. Berikut ini beberapa contoh penerapan yang mungkin bisa menjadi inspirasi bagi kalian.

1. Bisa melakukan perkiraan harga rumah dengan cukup akurat
2. Gambar dari gerakan bahasa isyarat seperti pada Google dan Microsoft
3. Mobil yang bisa mengemudikan sendiri atau fitur self Driving
4. Analisis sentimen baik itu pasar atau lain sebagainya
5. Mendeteksi default peminjam kartu kredit
6. Peringkasan atau penyimpulan suatu teks
7. Sistem pengenalan pidato atau suara
8. Sistem rekomendasi

Pengguna Tensorflow Sampai Saat Ini

Di era modern seperti sekarang memang machine learning itu menjadi hal yang sangat penting dan berguna bagi banyak perusahaan. Banyak perusahaan menggunakan machine learning ini untuk memecahkan masalah terbesar mereka, dan mereka membutuhkan segala alat dan sumber daya untuk menerapkannya. Jadi Tensorflow yang bisa membangun dan melatih ML ini pun akhirnya banyak digunakan mulai dari e-commerce, HealthCare, sampai dengan social network.

Berikut ini kami akan informasikan siapa saja sih yang sudah mempergunakan Tensorflow ini sampai saat ini.

1. Paypal menggunakannya untuk mendeteksi kemungkinan penipuan
2. Lenovo menggunakannyauntuk Prosesor Intel Xeon yang bisa diskalakan
3. Airbnb yang menggunakannya untuk mengategorikan foto tempat
4. Twitter menggunakannya untuk memberikan peringkat di timeline beranda
5. Coca-Cola menggunakannya untuk mendukung bukti pembelian seluler di Coca-Cola
6. Lenovo juga menggunakannya untuk Lenovo Intelligent Computing Orchestration untuk membantu mempercepat revolusi kecerdasan.
7. GE atau General Electric melatih jaringan saraf dengan Tensorflow untuk identifikasi anatomi pada MRI otak.

Apa Yang Dimaksud Tensorflow Lite?

Google mengeluarkan Tensorflow Lite yang digunakan secara khusus untuk perangkat seluler baik itu IOS atau juga Android. Tensorflow Lite adalah library machine learning dari Google yang dibuat khusus untuk lebih optimal untuk model machine learning di perangkat Edge. Jadi versi lite ini sebenarnya adalah inti ML Kit untuk menjalankan model machine learning tersebut.

Ada dua komponen dari versi lite yang memudahkan pelatihan dan deployment model, berikut ini adalah penjelasan lengkapnya.

1. Model Maker

Ini merupakan library Python yang bisa memudahkan pelatihan model Tensorflow versi lite menggunakan data kalian sendiri. Pelatihan ini menggunakan basis beberapa baris kode tanpa keahlian machine learning.

2. Task Library

Ini adalah library lintas platform yang memudahkan deployment model dengan hanya beberapa baris kode di aplikasi seluler.

Jadi bisa dibilang versi lite ini memang dibuat oleh Google supaya bisa lebih optimal bekerja di perangkat seluler. Ini karena ada beberapa penyederhanaan proses dan juga sistem yang membuat versi lite bisa berjalan dengan baik di perangkat seluler tersebut.

Jadi Tensorflow adalah library dari Google yang memang sangat membantu dalam pembuatan Machine Learning yang juga penting bagi banyak perusahaan.

Nah, kita sudah membahas tentang Tensorflow mulai dari pengertian sampai ke poin- poin pentingnya di dalam data science.

Tertarik mengikuti kursus Data Science, cek promonya di Coding Studio