Manfaat TensorFlow Untuk Machine Learning

Publish on Oct 07, 2021 by Alfin F

Kastel Terpencil di Dalam Cermin

Kokoro merasa terusir dari kelasnya sendiri hingga ia mengurung diri di rumah dan menolak pergi ke sekolah. Pada suatu hari, cermin di dalam kamarnya mengeluarkan cahaya terang. Dan di dalam cermin tersebut ada bangunan misterius yang mirip sebuah kastel.

Buy

Beberapa tahun yang lalu kebutuhan akan pemrosesan data dan mesin yang dapat berfikir sendiri mulai menjadi kebutuhan yang perlu segera dicari solusinya. Google sebagai yang terdepan di bidang machine learning melihatnya semua itu bisa mengguakan jaringan syaraft buatan dengan teknologi AI.

Berkaca dari kebutuhan itu, Google menciptakan TensorFlow. TensorFlow adalah pustaka perangkat lunak sumber terbuka dan gratis untuk machine learning. TensorFlow dapat digunakan dalam berbagai tugas tetapi memiliki fokus khusus pada pelatihan dan inferensi jaringan neural dalam. TensorFlow adalah pustaka matematika simbolis berdasarkan dataflow dan pemrograman. Saat ini, TensorFlow merupakan pustaka pembelajaran mesin paling terkenal di dunia.

Dicipatakan oleh tim Google Brain, produk Google satu ini, menggunakan machine learning di semua produknya untuk meningkatkan search engine, google translate, google image, serta beberapa produk google lainya.

TensorFlow menggabungkan banyak model dan algoritma machine learning termasuk deep learning (neural network). Framework di susun menggunakan Python front-end API untuk membuat suatu aplikasi penggunaannya, dan menggunakan C++ yang memiliki kinerja terbaik dalam hal eksekusi.

Selain Google Siapa Saja Pengguna TensorFlow ?

Machine Learning memiliki manfaat yang sangat besar bagi banyak perusahaan. Sehingga, berbagai perusahaan dari berbagai industri membutuhkan alat dan sumber daya untuk menerapkan ML dan memecahkan masalah terbesar mereka. Dari bidang Healthcare hingga social network dan e-commerce, TensorFlow digunakan oleh semua orang dan untuk banyak hal! Berikut adalah beberapa contoh siapa yang menggunakan Tensorflow:

Airbnb: Mengkategorikan Foto Tempat di Airbnb

Lenovo: Pengoptimalan TensorFlow untuk Prosesor Intel Xeon yang Dapat Diskalakan

Coca-Cola: Machine Learning dengan TensorFlow yang mendukung Bukti Pembelian seluler di Coca-Cola

Lenovo: Lenovo Intelligent Computing Orchestration menggunakan TensorFlow untuk membantu mempercepat revolusi cerdas

PayPal: Menggunakan TensorFlow untuk terus memantau Deteksi Penipuan

GE: General Electric melatih jaringan saraf menggunakan TensorFlow untuk mengidentifikasi anatomi pada MRI di otak

Twitter: Memberi Peringkat Tweet di timeline beranda dengan TensorFlow

Bagaimana Penggunaan TensorFlow ?

Saat ini TensorFlow telah banyak digunakan di berbagai bidang, banyak perusahaan yang telah menggunakan TensorFlow di berbagai produknya. Jika Anda ingin tau kenapa TensorFlow begitu popoler, berikut alasan mengapa Tensorflow banyak digunakan:

Abstraksi multi-level untuk berbagai aplikasi

Pembuatan model dengan API Keras untuk memudahkan pengembangan TensorFlow dan orientasi pada machine learning.

Kode yang fleksibel, eksekusi yang mudah dalam pembuatan prototipe dan debugging yang cepat.

Distribution Strategy API untuk tugas-tugas ML besar memungkinkan pelatihan terdistribusi pada konfigurasi hardware yang berbeda tanpa mengubah definisi model.

Fleksibilitas dan kontrol untuk membuat topologi yang kompleks dengan fitur seperti API Fungsional Keras dan API Subclassing Model

Memberikan akses ke ekosistem pustaka add-on dan model yang kuat untuk bereksperimen

Berikut ini penerapan TensorFlow dalam berbagai bidang aplikasi :

Prediksi harga rumah secara akurat.

Mendeteksi default peminjam kartu kredit.

Gambar dan gerakan bahasa isyarat.

Pengenalan Gambar / Video dan penandaan

Mobil Mengemudi Sendiri

Peringkasan Teks

Analisis Sentimen

Sistem rekomendasi

Dimana Saya Bisa Belajar TensorFlow ?

Saat ini TensorFlow telah merilis versi API terbarunya yaitu v2.6.0, bagi kamu yang ingin belajar TensorFlow bisa belajar langsung dari sumbernya : https://www.tensorflow.org/

Baca artikel lainya: