Apa itu TensorFlow?
TensorFlow adalah framework open-source milik Google untuk mengembangkan dan melatih berbagai model yang ada di machine learning, deep learning, serta pekerjaan yang berkaitan dengan analisis statistik lainnya.
Awalnya, TensorFlow tidak dikembangkan untuk komputasi numerik berskala besar. Namun, seiring perkembangan teknologi TensorFlow ternyata berguna untuk pengembangan deep learning. Akhirnya, Google membuat software ini menjadi open-source agar bisa diakses publik.
Software TensorFlow menangani kumpulan data yang memiliki node dan edge dalam bentuk grafik. Edge menghubungkan node dalam grafik mewakili vektor, lalu menciptakan apa yang dikenal dengan tensor.
Dalam praktiknya, TensorFlow sering dipakai pada neural network untuk melakukan berbagai hal, seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, dan natural language processing (NLP). Kode yang ada di library bisa ditambahkan ke aplikasi apa pun agar aplikasi tersebut dapat menerapkan berbagai macam tugas.
Jenis teknologi ini mempercepat dan mempermudah developer dalam menerapkan model machine learning karena bisa membantu proses perolehan data, penyajian prediksi dalam skala besar, sekaligus penyempurnaan hasil.
Untuk membangun aplikasi dan framework-nya, TensorFlow menggunakan bahasa pemrograman Python sebagai front-end API. Python berfungsi untuk perhitungan numerik dan aliran data yang membuat machine learning lebih cepat dan mudah dipahami.
Apakah TensorFlow Hanya untuk Python?
Meskipun TensorFlow menyediakan fitur melalui bahasa Python, software ini juga mendukung bahasa pemrograman lain, seperti JavaScript, C, Go, C#, dan Java.
Python hanya dipakai untuk mengarahkan lalu lintas antar bagian dan menyediakan abstraksi pemrograman high-level agar bisa menyatukannya. Artinya, developer bisa melatih dan menerapkan model machine learning menggunakan bahasa selain Python.
Fungsi TensorFlow dan Contoh Penggunaannya
Utamanya, TensorFlow dirancang guna merampingkan proses pengembangan aplikasi analitik tingkat lanjut bagi banyak pihak, termasuk digunakan oleh data scientist dan ahli statistik.
Berikut beberapa manfaat TensorFlow lebih lanjut:
- Menyediakan mesin abstraksi. Adanya mesin ini membuat developer bisa fokus pada keseluruhan logika aplikasi dibandingkan harus menangani seluk-beluk penerapan algoritma. TensorFlow akan mengerjakan tugas tersebut karena software ini dapat mengerjakan detail yang lebih kecil.
- Memudahkan proses debugging. TensorFlow menawarkan kemudahan dalam melakukan debugging melalui eager execution mode. Fitur ini memungkinkan developer mengevaluasi dan memodifikasi setiap operasi grafik secara terpisah dan transparan, tidak harus membuat keseluruhan grafik dan mengevaluasi semuanya sekaligus.
- Memecahkan masalah machine learning untuk pekerjaan sehari-hari, seperti menganalisis gambar, menghasilkan data, dan menerapkan chatbot di website.
DevOps School memberikan beberapa contoh penggunaan TensorFlow:
- Pengenalan suara dan gambar
- Video penandaan objek
- Mendeteksi cacat produk
- Mobil self-driving
- Meringkas teks
- Penggunaan drone udara, darat, dan laut
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa saja kelebihan dan kekurangan TensorFlow?
Dirangkum dari Geeks for Geeks, berikut kelebihan dan kekurangan TensorFlow:
Kelebihan
- Dapat diskalakan: selain di desktop, TensorFlow juga dapat bekerja di perangkat seluler. Dikarenakan software ini bisa diterapkan di banyak perangkat, developer dapat mengembangkannya untuk berbagai jenis sistem.
- Bersifat open-source: TensorFlow tersedia secara gratis bagi siapa pun. Developer bisa menggunakan modul yang ada di TensorFlow kapan pun mereka memerlukannya.
- Debugging: TensorFlow memiliki Tensorboard memudahkan developer melakukan debugging node dan tidak harus melihat seluruh kode satu per satu untuk menyelesaikan neural network.
- Parallelism: TensorFlow menggunakan sistem GPU dan CPU sebagai function-nya. Developer bebas memilih untuk menggunakan salah satu arsitektur sesuai kebutuhan. Proses ini dapat mengurangi penggunaan memori.
- Kompatibel: tak hanya terbatas untuk Python, TensorFlow kompatibel dengan banyak bahasa pemrograman lain, seperti C++ dan JavaScript. Developer dapat memilih bahasa pemrograman yang nyaman untuk mereka dan paling dikuasai.
- Adanya dukungan arsitektur: selain CPU dan GPU, TensorFlow juga memiliki arsitektur TPU yang bisa melakukan komputasi dengan lebih cepat. Model yang dibuat menggunakan TPU lebih mudah digunakan di cloud dan bekerja lebih cepat dibandingkan dua model lain.
Kekurangan
- Tidak ada dukungan Windows: rangkaian fitur TensorFlow sangat terbatas untuk pengguna Windows. Software ini menyediakan fitur lebih banyak untuk Linux.
- Lambat: dibandingkan dengan kompetitornya, TensorFlow memiliki kecepatan yang relatif lebih lambat.
- Sering ada pembaruan: TensorFlow sering menerapkan pembaruan sistem sehingga developer harus sering menginstal ulang.
- Adanya homonim: TensorFlow memiliki kata yang pengejaannya sama tapi maknanya berbeda (homonim). Hal ini menyulitkan user untuk mengingat dan menggunakannya. Sebagai contoh, di TensorFlow kata “Conv2d” memiliki arti berbeda-beda sehingga membuat tidak konsisten dengan kegunaannya.
- Ketergantungan: walaupun TensorFlow mengurangi panjang kode dan memudahkan developer untuk mengaksesnya, setiap kode membutuhkan platform lain untuk eksekusinya sehingga menyebabkan ketergantungan pada platform tertentu.
