Daftar Isi[Bersembunyi][Menunjukkan]
Jika Anda tertarik dengan ide Artificial Intelligence (AI) maka Anda mungkin tahu tentang aplikasi revolusioner di bidang ini, termasuk pemrosesan gambar, deteksi objek, dan pengenalan suara. Semua aplikasi ini adalah bagian dari subbidang AI yang dikenal sebagai Deep Learning. Programmer dapat membuat sistem revolusioner ini dengan menerapkan konsep Deep Learning menggunakan library dan framework AI, salah satunya adalah TensorFlow.
Di artikel ini, Anda akan mendapatkan perjalanan singkat ke TensorFlow Kerangka Pembelajaran Mendalam, cara kerjanya, fitur, aplikasi, dan bagaimana Anda dapat menerapkannya di sistem AI Anda.
Belajar mendalam
Deep Learning (DL) adalah bagian dari Pembelajaran mesin, yang merupakan subset AI dan ilmu data yang lebih besar. DL memanfaatkan struktur algoritma yang berasal dari fungsi otak manusia. Algoritma semacam itu disebut Jaringan Saraf Tiruan (NN) dan mereka terdiri dari neuron yang membentuk lapisan. NN tipikal memiliki input, output, dan banyak lapisan tersembunyi.
Data dilewatkan melalui lapisan ini dan NN mempelajari fitur dari data yang diberikan.
Apa itu TensorFlow?
TensorFlow adalah sebuah open-source Kerangka kerja Deep Learning yang dikembangkan oleh Google. Kerangka kerja matematika-intensif ini didasarkan pada aliran data dan pemrograman yang dapat dibedakan dan digunakan untuk membangun dan melatih Neural Networks menggunakan berbagai alat, perpustakaan, dan sumber daya komunitas. Sampai sekarang, TensorFlow adalah platform terkemuka untuk membuat Belajar mendalam model dan Neural Network.
TensorFlow menangani data dalam bentuk array multidimensi dengan dimensi lebih tinggi yang disebut tensor, tensor adalah solusi yang berguna untuk menangani data dalam jumlah besar. Framework bekerja berdasarkan grafik aliran data yang memiliki node dan edge. Karena mekanisme eksekusi dalam bentuk grafik, maka jauh lebih mudah untuk mengeksekusi kode TensorFlow secara terdistribusi di seluruh cluster komputer saat menggunakan Graphical Processing Unit (GPU). Ini juga memungkinkan Anda untuk membuat diagram alur operasi yang dapat dilakukan pada input Anda.
Fitur utama
- Dibangun untuk berjalan di beberapa CPU atau GPU dan bahkan sistem operasi seluler.
- Mendukung beberapa bahasa pemrograman termasuk Python, C++, dan Java.
- Menggabungkan berbagai API untuk membangun dan menskalakan arsitektur pembelajaran mendalam seperti CNN atau RNN.
- Menggunakan API tingkat tinggi yang intuitif seperti Keras dengan eksekusi yang bersemangat.
- Iterasi model langsung dan debugging mudah.
- Mendukung penerapan di cloud, di tempat, di browser, atau di perangkat.
- Pemuatan data dan penanganan API bawaan.
- Memungkinkan eksperimen penelitian yang kuat.
- Kuat dan mendukung online open-source masyarakat.
Aplikasi
Ada banyak aplikasi dari Belajar mendalam perpustakaan, beberapa di antaranya diberikan sebagai berikut:
- Kecerdasan Buatan aplikasi: chatbots dan asisten virtual.
- Aplikasi Computer Vision: model untuk pengenalan gambar, deteksi objek dan klasifikasi.
- Aplikasi Speech Processing: sistem untuk menganalisis suara manusia dan pola bicara.
- Aplikasi Image Processing: model untuk melakukan teknik transformasi pada gambar.
- Aplikasi Pemrosesan Bahasa Alami: pengenalan berbasis teks dan analisis sentimen model.
Memperoleh TensorFlow
Seperti yang telah dinyatakan, TensorFlow adalah open-source dan gratis untuk digunakan. Ikuti langkah-langkah di bawah ini untuk mendapatkan kerangka kerja.
Langkah 1
Untuk langkah ini, unduh dan instal pip versi bootstrap yang disebut 'get-pip.py' kecuali Anda sudah menginstalnya. Anda dapat mengunduhnya di sini.
Langkah 2
Buka Lingkungan Pengembangan Terintegrasi Anda untuk Python, Java, C++, atau lainnya bahasa pemrograman digunakan dan didukung oleh TensorFlow. Anda dapat melihat daftarnya di sini.
Sekarang ubah direktori Anda ke direktori yang berisi file get-pip.py dan ketik perintah: py dapatkan-pip.py
Langkah 3
Setelah instalasi selesai, cukup ketik perintah: instal pip – tingkatkan tensorflow untuk mulai menginstal TensorFlow menggunakan pip.
Dan itu saja. Anda sekarang telah menginstal TensorFlow dan siap digunakan!
Menggunakan Tensorflow
Untuk menggunakan kerangka kerja, cukup impor perpustakaan menggunakan perintah berikut:
Anda sekarang dapat menggunakan perintah ' tf ' untuk mengakses berbagai modul perpustakaan. Berikut ini adalah contoh mengimpor model AI dari TensorFlow.
Dan itu saja! Sekarang Anda seharusnya dapat mengimplementasikan TensorFlow dalam program AI Anda dengan mudah.
Kesimpulan
TensorFlow benar-benar merevolusi cara kami membuat sistem AI dan memiliki aplikasi dunia nyata yang andal. Dari membangun dan melatih model ML hingga penerapan, TensorFlow menawarkan sumber daya yang andal untuk membuat proyek ML.
Saya harap panduan singkat ini membantu Anda mewujudkan ide-ide Anda dengan mudah. Beri tahu kami pendapat Anda tentang kerangka kerja terkemuka ini di bagian komentar di bawah.
Tinggalkan Balasan