Apa itu Tensorflow? Tensorflow ialah Python library open source untuk komputasi numerik yang dapat mempercepat dan memudahkan dalam menggunakan machine learning.
Machine learning adalah disiplin ilmu yang sangat kompleks. Namun, menerapkan model machine learning jauh dari kata menakutkan dan tidak terlalu sulit, semua itu karena tersedianya framework machine learning seperti "Google Tensorflow". Sehingga, memudahkan proses dalam memperoleh data, melatih "training" model, prediksi dan menyempurnakan hasil yang akan di peroleh.
Tensorflow diciptakan oleh tim Google Brain, di mana framework ini ialah library open source yang digunakan untuk komputasi numerik dan project machine learning berskala besar. Tensorflow menggabungkan banyak model dan algoritma machine learning termasuk deep learning (neural network). Framework ini di susun menggunakan Python front-end API untuk membuat suatu aplikasi penggunaannya, dan menggunakan C++ yang memiliki kinerja terbaik dalam hal mengeksekusi.
Tensorflow dapat melatih dan menjalankan neural network untuk keperluan mengklasifikasikan tulisan tangan, pengenalan gambar/object, serta menggabungkan suatu kata. Selanjutnya adalah re-current neural network, yang merupakan model sequential, dapat digunakan untuk Natural Language Processing (NLP), PDE (Partial Differential Equation) berdasarkan simulasi. Dan yang palng utama adalah bahwa Tensorflow dapat digunakan pada skala yang besar untuk produksi dengan menggunakan model yang sama pada ketika proses training data.
Tensorflow memungkinkan developer untuk membuat grafik aliran data (dataflow graph), yaitu struktur yang mendeskripsikan bagaimana data yang digunakan bergerak melalui tampilan grafis atau serangkaian pemprosesan node. Setiap node di dalam grafik mewakili operasi matematika, dan setiap koneksi atau ujung antara node tersebut merupakan baris data multidimensi (multidimentional data array) atau yang disebut juga tensor.
Tensorflow menyediakan itu semua untuk programmer dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Python sangat mudah dipelajari dan digunakan, jika Anda belum familiar, Anda dapat membaca artikel : Dasar bahasa pemrograman Python. Node dan Tensor di dalam Tensorflow merupakan suatu object pada Python. Selain itu, aplikasi Tensorflow itu sendiri adalah aplikasi yang ada di dalam Python.
Perhitungan operasi matematika tidak dilakukan oleh Python. Tranformasi library ini ditulis dengan menggunakan bahasa biner C++ yang berperforma tinggi dalam menggabungkan keduanya.
Aplikasi Tensorflow dapat dijalankan pada hampir semua target perangkat. Seperti diantaranya, local machine, kluster pada platform cloud, perangkat IoS dan Android, CPU atau GPU. Jika Anda menggunakan platform Google Cloud, Anda dapat menjalankan Tensorlow menggunakan TPU (Tensorflow Processing Unit) agar dapat berakselerasi lebih baik. Model yang dihasilkan oleh Tensorflow dapat diterapkan pada sebagian besar perangkat yang akan digunakan untuk hasil suatu prediksi.
Tensorflow 2.0, di rilis pada Oktober 2019, dimana versi ini mengubah framework berdasarkan masukan dari para pengguna, sehingga membuatnya lebih mudah untuk digunakan (misalnya menggunakan API Keras) yang relatif lebih sederhana untuk proses training model serta memiliki kinerja lebih baik. Training yang terdistribusi menjadi lebih mudah berkat API baru ini. Selain itu versi ini memberi dukungan kepada Tensorflow Lite, sehingga memungkinkan untuk menerapkan model di berbagai platform yang lebih besar.
Namun, dengan berbagai macam keuntungan yang ditawarkan pada framework Tensorflow 2.0, kode yang telah di tulis pada versi sebelumnya perlu di tulis ulang, ada yang hanya memerlukan sedikit perubahan dan ada pula perubahan yang signifikan untuk memanfaatkan fitur Tensorflow 2.0 secara maksimal.
Manfaat terbesar yang diberikan Tensorflow untuk pengembangan machine learning adalah abstraksi (abstraction). Anda tidak perlu berurusan dengan seluk beluk implementasi suatu algoritma atau mencari jawaban cara yang tepat dalam menghubungkan keluaran dari satu fungsi kepada fungsi lainnya, sehingga, developer dapat fokus pada logika aplikasinya secara keseluruhan, biarkan Tensorflow menanganinya dari balik layar.
Tensorflow menawarkan berbagai kemudahan bagi developer yang memerlukan proses debugging dan melakukan instrospeksi ke dalam aplikasi Tensorflow. Mode "eager execution" memungkinkan Anda untuk mengevaluasi dan memodifikasi setiap operasi grafik secara terpisah dan transparan, tidak membangun seluruh grafik sebagai objek tunggal dan memeriksa seluruhnya sekaligus. Visualisasi dari Tensorboard membuat Anda dapat memeriksa secara langsung dan interaktif, tools ini berupa dashboard web-based.
[Memahami Tensorflow dengan project: Mendeteksi objek dengan Raspberry Pi, Training Tensorflow dengan object yang kita tentukan, Memanfaatkan Google Super Komputer untuk training Tensorflow ]
Tensorfolw mendapatkan bayak keuntungan secara komersial di Google. Google tidak hanya mendorong laju kecepatan pengembangannya di balik layar, tetapi juga menciptakan banyak penawaran yang menarik seputar Tensorflow yang membuatnya lebih mudah untuk diterapkan dan digunakan. TPU yang telah disebutkan di atas digunakan untuk mempercepat performa pada platform Google Cloud, online hub untuk berbagi model yang dibuat dengan menggunakan framework, di dalam browser ataupun framework yang mobile-friendly. dan masih banyak lagi.
Satu catatan penting: Beberapa detail penerapan Tensorflow mempersulit perolehan hasil pelatihan model yang sepenuhnya deterministik untuk beberapa kasus training. Terkadang model yang di training pada satu sistem akan sedikit berbeda dari model yang di training pada sistem yang lain, walaupun menggunakan data yang sama persis. Namun demikian, masalah tersebut dapat terselesaikan, tim Tensorfolw sedang mempertimbangkan untuk memberikan kontrol lebih luas yang dapat mempengaruhi determinisme di dalam workflow.
Tensorflow bersaing dengan banyak framework machine learning lainnya. PyTorch, CNTK, dan MXNet adalah ketiga kompetitor utama yang dapat menangani kebutuhan yang sama. Di bawah ini dapat Anda lihat beberapa kelebihan dan kekurangannya dibandingkan dengan Tensorflow.
Selain dibuat dengan menggunakan Python dan memiliki kemiripan yang sama lainnya dengan Tensorflow. Dengan menggunakan komponen penggerak utama hardware-accelerated, model pengembangan yang sangat interaktif memungkinkan proses desain berjalan seiring dengan pekerjaan, serta memiliki banyak komponen lainnya.
Pytorch pada umumnya merupakan pilihan yang lebih baik untuk pengembangan yang cepat, dimana perlu waktu yang singkat untuk menyeselesaikan project. Di sisi lain, Tensorflow unggul untuk project skala lebih besar dan untuk alur kerja yang lebih kompleks.
CNTK adalah Microsoft Cognitive Toolkit, seperti Tensorflow yang menggunakan struktur grafik untuk mendeskripsikan aliran data, namun sebagian besar berfokus pada pembuatan deep learning neural network. CNTK mampu menangani banyak task neural network lebih cepat, serta memiliki kumpulan API yang lebih luas (Python, C++, C#, Java). Akan tetapi, CNTK tidak mudah untuk dipelajari atau diterapkan seperti pada Tensorflow.
Apacha MXNet di adopsi oleh Amazon sebagai framework deeplearning pada AWS, dapat di skalakan secara linier terhadap multiple GPU dan machine. Framework ini pun dapat mendukung berbagai macam API seperti, Python, C++, Scala, R, JavaScript, Julia, Perl, Go. Meskipun API aslinya tidak semenyenangkan untuk digunakan seperti pada Tensorflow.
Anda telah mengetahui apa itu Tensorflow mulai dari bagaimana cara kerjanya, keuntungan menggunakannya, serta alternatif lain dari framework machine learning yang memiliki kesamaan.
Semoga artikel ini bermanfaat untuk memulai project Tensorflow.
Muhammad Zacky Asy'ari