Dalam beberapa tahun terakhir ini, TensorFlow telah menjadi salah satu framework paling populer di dunia deep learning. Dengan kemampuannya yang powerful dan fleksibel, TensorFlow, bersama dengan Keras sebagai API yang lebih sederhana, memungkinkan pengembang untuk membuat model deep learning dengan cepat dan efisien.
Bagi mereka yang ingin mendalami dunia kecerdasan buatan (AI), memahami TensorFlow dan Keras adalah langkah penting untuk menguasai teknik deep learning yang semakin banyak digunakan dalam berbagai industri, mulai dari pengenalan gambar hingga analisis bahasa alami.
Deep learning sendiri merupakan cabang dari machine learning yang fokus pada model neural network dengan lapisan-lapisan tersembunyi. Teknologi ini telah merevolusi cara kita memahami dan memanfaatkan data, dengan aplikasi yang luas di bidang kesehatan, bisnis, transportasi, hingga hiburan.
Dalam artikel ini, kita akan membahas bagaimana Anda dapat memulai dengan deep learning menggunakan dua perpustakaan paling populer: TensorFlow dan Keras.
Apa itu TensorFlow dan Keras?
TensorFlow
Perpustakaan sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google untuk mendukung pengembangan model machine learning, terutama neural networks.
Ini adalah salah satu perpustakaan deep learning yang paling populer dan kuat yang tersedia saat ini. TensorFlow menyediakan alat untuk membangun, melatih, dan mengevaluasi model neural networks dengan mudah.
Keras
Di sisi lain, adalah perpustakaan tingkat tinggi yang bekerja di atas TensorFlow (dan juga di atas Theano). Keras dirancang untuk mempermudah pembuatan dan pelatihan model deep learning. Keras sangat cocok untuk pemula yang ingin memahami konsep-konsep deep learning tanpa harus terlalu terjebak dalam detail teknis.
Instalasi TensorFlow dan Keras
Sebelum kita mulai, pastikan Anda telah menginstal TensorFlow dan Keras. Anda dapat menginstalnya menggunakan pip:
Langkah-Langkah Dasar dalam Deep Learning dengan TensorFlow dan Keras
Mempersiapkan Data
Langkah pertama dalam deep learning adalah mempersiapkan data. Data latih dan data uji harus diformat dan dinormalisasi dengan benar sebelum digunakan untuk melatih model.
Membangun Model
Anda dapat membangun model deep learning Anda menggunakan Keras. Contoh di bawah ini akan membangun model neural network sederhana untuk klasifikasi gambar:
Melatih Model
Untuk melatih model, Anda perlu memasukkan data latih ke dalam model dan menentukan parameter pelatihan seperti jumlah iterasi (epoks), laju belajar, dan fungsi kerugian:
Evaluasi Model
Setelah melatih model, Anda dapat menguji kinerjanya dengan data uji:
Prediksi dengan Model
Anda dapat menggunakan model yang telah dilatih untuk membuat prediksi pada data baru:
Contoh Proyek Deep Learning
Mari kita lihat contoh proyek deep learning sederhana dengan TensorFlow dan Keras. Misalkan Anda ingin membangun model deep learning untuk mengklasifikasikan gambar tangan yang digambar. Anda dapat menggunakan dataset “MNIST” yang terkenal. Dataset ini berisi gambar angka tangan yang digambar dalam format 28×28 piksel.
TensorFlow dan Keras adalah alat yang kuat yang memungkinkan Anda untuk memasuki dunia deep learning. Dengan pemahaman yang kuat tentang konsep deep learning, Anda dapat mengembangkan model yang dapat melakukan tugas-tugas kompleks seperti klasifikasi gambar, pengenalan wajah, atau bahkan pemrosesan bahasa alami.
Baca juga tentang Peran Deep Learning dalam Dunia Data Science yang Harus Kamu Ketahui!
Pastikan untuk meluangkan waktu untuk memahami dasar-dasar deep learning sebelum memulai proyek yang lebih besar. Dengan latihan yang konsisten dan eksplorasi lebih lanjut, Anda dapat menjadi seorang ahli dalam dunia yang sangat menarik ini.
Di Universitas Mahakarya Asia, konsep pembelajaran deep learning telah diterapkan melalui dosen-dosen yang berpengalaman dalam bidang teknologi. Dengan pendekatan komunikasi dua arah yang dapat dilakukan secara online maupun offline, mahasiswa diberikan kebebasan untuk mengeksplorasi dunia kecerdasan buatan secara lebih interaktif dan mendalam.
Kurikulum yang disusun dengan mempertimbangkan perkembangan zaman, termasuk pembelajaran TensorFlow dan Keras, memberikan mahasiswa keterampilan yang relevan untuk bersaing di dunia kerja masa kini dan masa mendatang.
Selain itu, Universitas Mahakarya Asia juga mendukung mahasiswanya melalui berbagai pelatihan praktis, komunitas, dan fasilitas modern yang mendorong inovasi serta jiwa wirausaha. Dengan adanya program-program unggulan seperti pelatihan AI, mahasiswa tidak hanya dibekali pengetahuan teknis. Tetapi, mereka juga keterampilan untuk menerapkannya dalam dunia nyata. Hal ini memastikan lulusan Universitas Mahakarya Asia siap menghadapi tantangan industri teknologi yang terus berkembang dan semakin kompetitif. DY