Apa Itu Tensorflow? Definisi, Fungsi & Contoh Lengkap

Pernahkah Sobat MinDi mendengar tentang TensorFlow, tetapi tidak yakin apa itu sebenarnya? TensorFlow adalah salah satu framework paling populer di dunia machine learning dan artificial intelligence (AI). 

Dikembangkan oleh tim Google Brain, TensorFlow digunakan oleh para peneliti, insinyur, dan developer di seluruh dunia untuk membangun dan menerapkan model machine learning yang canggih.

Dalam artikel ini, MinDi akan membahas secara mendalam apa itu TensorFlow hingga contoh-contoh lengkap bagaimana framework ini digunakan dalam berbagai penerapan. Mari simak sekarang!

Apa Itu Tensorflow?

Dikutip databricks.com, TensorFlow sejauh ini merupakan mesin AI paling populer yang digunakan saat ini dengan persentase 61%. Artinya, kehadirannya cukup memberikan dampak yang penting. 

Namun, apa sebenarnya TensorFlow? TensorFlow adalah framework open-source yang dikembangkan oleh tim Google Brain untuk membangun dan menerapkan model machine learning. 

Dengan kemampuannya yang fleksibel dan scalable, TensorFlow memungkinkan penggunanya untuk mengembangkan aplikasi machine learning dari skala kecil hingga besar, baik untuk riset maupun produksi.

5 Fungsi Tensorflow

TensorFlow memiliki berbagai fungsi utama yang membuatnya menjadi pilihan utama bagi banyak pengembang dan peneliti. Simak 5 fungsi utamanya, yuk Sobat MinDi!

1. Pembuatan Model Machine Learning

TensorFlow menyediakan berbagai alat dan pustaka untuk membuat model machine learning. Mulai dari regresi linear sederhana hingga jaringan saraf dalam yang kompleks.

2. Pemrosesan Data

TensorFlow memiliki kemampuan untuk memproses dan mengelola data dalam berbagai format, yang sangat penting untuk mempersiapkan data sebelum pelatihan model.

3. Visualisasi

TensorFlow dilengkapi dengan TensorBoard, sebuah alat visualisasi yang membantu pengembang untuk memahami dan mendiagnosis model mereka selama proses pelatihan dan pengujian.

4. Skalabilitas

TensorFlow dapat dijalankan di berbagai platform, dari perangkat seluler hingga cluster server besar, yang memungkinkan penerapan model machine learning secara luas dan efisien.

5. Kompatibilitas dengan Bahasa Pemrograman Lain

TensorFlow mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Python, C++, dan JavaScript, sehingga memudahkan pengembang untuk mengintegrasikan TensorFlow dengan aplikasi yang sudah ada.

5 Contoh Penerapan TensorFlow

Sumber: Freepik

Sobat MinDi penasaran apa saja contoh penerapan framework ini? Berikan 5 contoh penerapan TensorFlow yang sangat mudah kamu temui.

1. Pengolahan Gambar

TensorFlow banyak digunakan dalam bidang computer vision untuk tugas-tugas seperti pengenalan wajah, deteksi objek, dan segmentasi gambar. 

Misalnya, Google Photos menggunakan TensorFlow untuk mengelola dan mengidentifikasi gambar secara otomatis.

Hal ini memungkinkan pengguna untuk mencari gambar berdasarkan konten tanpa perlu memberi label secara manual.

2. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Selanjutnya, TensorFlow juga digunakan dalam aplikasi NLP seperti chatbot, terjemahan bahasa otomatis, dan analisis sentimen.

Contohnya, Google Translate yang memanfaatkan TensorFlow untuk menerjemahkan teks dengan akurasi tinggi. Kemudahan ini membuat komunikasi lintas bahasa menjadi lebih mudah dan cepat.

3. Prediksi Keuangan

Perusahaan keuangan menggunakan TensorFlow untuk membangun model prediktif yang membantu dalam analisis risiko, deteksi penipuan, dan peramalan pasar saham. 

Misalnya, bank dan lembaga keuangan menggunakan model TensorFlow untuk menganalisis pola transaksi dan mendeteksi aktivitas yang mencurigakan.

4. Kesehatan

Dalam bidang medis, TensorFlow digunakan untuk mengembangkan model yang dapat menganalisis gambar medis, membantu diagnosis penyakit, dan memprediksi hasil perawatan pasien. 

Contohnya, dalam menganalisis gambar MRI atau CT scan untuk mendeteksi tumor atau kondisi medis lainnya dengan lebih akurat.

5. Kendaraan Otonom

Perusahaan seperti Tesla dan Waymo menggunakan TensorFlow untuk mengembangkan sistem penglihatan komputer yang memungkinkan kendaraan otonom mengenali jalan, rambu lalu lintas, pejalan kaki, dan kendaraan lain. 

TensorFlow juga membantu dalam memproses data dari sensor dan kamera secara real-time untuk membuat keputusan mengemudi yang aman.

Baca Juga: Yuk Pelajari Bagaimana Penggunaan TensorFlow untuk Pemula

Cara Kerja TensorFlow 

Alur kerja TensorFlow terdiri dari tiga bagian utama yaitu pra pemrosesan data, membangun model, dan melatih model untuk membuat prediksi. 

Framework ini menggunakan array multidimensi yang disebut tensor untuk mengelola data dan mengeksekusi prosesnya dengan dua cara berbeda.

Pra Pemrosesan Data

TensorFlow mulai dengan pra pemrosesan data, di mana data dimasukkan sebagai tensor. Tensor adalah array multidimensi yang dapat menyimpan berbagai jenis data.

Membangun Model

Metode utama untuk membangun model dalam TensorFlow adalah dengan membuat grafik komputasi (computational graph). Grafik ini mendefinisikan aliran data dan operasi yang diperlukan untuk melatih model. 

Alternatifnya, TensorFlow juga mendukung eager execution, yang memungkinkan eksekusi operasi secara langsung dan lebih intuitif, mirip dengan pemrograman imperatif.

Melatih Model

Setelah model dibangun, langkah berikutnya adalah melatihnya. Proses pelatihan biasanya dilakukan di desktop atau di pusat data dan seringkali dipercepat dengan menggunakan GPU untuk menangani tensor. 

Setelah dilatih, model dapat diterapkan di berbagai platform, mulai dari desktop dan perangkat seluler hingga cloud.

Apakah TensorFlow Hanya untuk Python?

Sumber: Freepik

Meskipun TensorFlow sangat populer di kalangan pengguna Python, tidak berarti TensorFlow hanya dapat digunakan dengan Python. 

TensorFlow adalah framework yang fleksibel dan mendukung berbagai bahasa pemrograman. Berikut 6 bahasa pemrograman yang didukung oleh TensorFlow.

1. Python

Python adalah bahasa pemrograman utama yang digunakan untuk TensorFlow. 

Python menawarkan fleksibilitas dan kemudahan penggunaan yang membuatnya ideal untuk pengembangan dan pelatihan model machine learning dengan TensorFlow.

2. C++

TensorFlow juga mendukung C++, yang memungkinkan pengembang untuk mengembangkan aplikasi dengan performa tinggi. 

C++ sering digunakan dalam lingkungan produksi yang memerlukan eksekusi model yang cepat dan efisien.

3. JavaScript

TensorFlow.js memungkinkan pengembang untuk menjalankan model TensorFlow secara langsung di browser atau di Node.js.

Hal ini sangat berguna untuk aplikasi web interaktif dan memungkinkan pengembangan machine learning dengan JavaScript, tanpa perlu backend server yang berat.

4. Java

Dengan TensorFlow Java API, pengembang dapat mengintegrasikan model machine learning ke dalam aplikasi berbasis Java. 

Kondisi ini sangat berguna dalam industri yang banyak menggunakan Java, seperti perusahaan besar dan aplikasi enterprise.

5. Swift

TensorFlow Swift API adalah proyek yang relatif baru yang memungkinkan pengembangan model machine learning dengan Swift. Ini membuka peluang untuk mengembangkan aplikasi machine learning di ekosistem Apple, termasuk iOS dan mac OS.

6. Go

TensorFlow juga memiliki dukungan untuk bahasa Go, yang memungkinkan pengembang Go untuk membangun dan menerapkan model machine learning dalam aplikasi yang membutuhkan performa tinggi dan skalabilitas.

Baca Juga: Panduan Belajar JavaScript Bagi Pemula Terlengkap, Yuk Baca!

Ingin Berkarir di Bidang Back-end Development

Menguasai TensorFlow adalah langkah penting untuk menjadi ahli dalam bidang machine learning dan AI. Namun, kemampuan teknis saja tidak cukup untuk sukses di dunia kerja.

Menguasai back-end development juga merupakan keterampilan yang sangat dicari, terutama dengan bahasa pemrograman yang efisien dan andal seperti Golang.

Jika kamu ingin mengembangkan kemampuan back-end development dengan Golang dan meningkatkan peluang karir, bergabunglah dengan Bootcamp Golang Back-end Development Dibimbing.id. 

Bootcamp ini dirancang untuk membekali kamu dengan keterampilan praktis dan pengetahuan mendalam yang dibutuhkan untuk menjadi back-end developer yang kompeten. 

Fakta menariknya, 95% alumni Dibimbing.id berhasil mendapatkan pekerjaan impian mereka setelah mengikuti bootcamp. Konsultasi sekarang dan wujudkan impianmu menjadi back-end developer yang sukses!

Referensi

1. TensorFlow [Buka]
2. What is TensorFlow? The machine learning library explained [Buka]