Bahasa Pemrograman Aplikasi AI

Bahasa Pemrograman Aplikasi AI – Pelajari lebih lanjut tentang TensorFlow, bahasa pemrograman untuk mengembangkan aplikasi AI dan ML, dalam artikel ini. Dalam dunia teknologi, pembelajaran mesin adalah salah satu alat paling menarik yang tersedia. Kemampuan mesin untuk “memprediksi” tindakan kita terbukti populer, terbukti dengan munculnya asisten digital seperti Siri dan Alexa.

 

Bahasa Pemrograman Aplikasi AI

lxnews – Namun, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah konsep yang luas, dan TensorFlow memungkinkan Anda menjelajahinya dengan lebih mudah. Itulah sebabnya kami menyusun ikhtisar singkat TensorFlow untuk pemula guna membantu Anda mengetahui komponen dan persyaratannya. Ini akan membantu Anda memutuskan apakah TensorFlow berguna untuk proyek pengembangan Anda sendiri.

Apa itu TensorFlow?

Untuk memahami TensorFlow dengan benar, kita perlu memahami beberapa teknologi di sekitarnya. TensorFlow adalah alat sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google yang dapat Anda gunakan untuk membangun aplikasi pembelajaran mesin. Ini menyatukan beberapa alat berbeda yang Anda perlukan untuk mencapai hal ini. Alat-alat ini mencakup model pembelajaran mesin, model pembelajaran mendalam, dan algoritma terkait.

Hal ini dipicu oleh meningkatnya kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam, yang mencerminkan popularitas. TensorFlow sendiri digunakan untuk tugas-tugas seperti pengenalan audio, ucapan, dan gambar.

Google juga menggunakan teknologi tersebut untuk meningkatkan penelusuran dan terjemahan web. Ini mungkin menjelaskan mengapa Google mengembangkannya dan menjadikan TensorFlow open source. Seiring waktu, AI dan teknologi terkait dapat membantu alat lain, seperti IVR, bekerja lebih efisien.

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam saling berkaitan. Yang terakhir adalah varian dari yang pertama, yang merupakan cabang dari kecerdasan buatan. Seperti namanya, pembelajaran mesin memungkinkan mesin untuk “belajar” dari tindakan masa lalu dan membuat prediksi yang lebih akurat. Pembelajaran mendalam bekerja serupa, tetapi memungkinkan mesin memproses bentuk data yang lebih kompleks.

Karena popularitas teknologi AI terus meningkat seiring dengan menjamurnya chatbots, alat apa pun yang membantu kita mencapainya sangatlah berharga. TensorFlow adalah salah satu alat tersebut, meskipun memerlukan keterampilan untuk menggunakannya dengan benar.

Mengapa saya haruskah menggunakan TensorFlow?

TensorFlow benar-benar gratis untuk digunakan sebagai perangkat lunak sumber terbuka, sehingga Anda dapat menggunakannya sesuka Anda tanpa mengkhawatirkan biaya lisensi.

Keuntungan lainnya adalah TensorFlow menyederhanakan tugas yang (sebelumnya) sangat sulit, meskipun Anda memiliki banyak pengalaman di bidangnya. Ini mendukung C++ dan Python API, meskipun Anda tidak memerlukan banyak pengkodean yang rumit untuk melakukan tugas seperti menyiapkan jaringan saraf atau memprogram neuron.

Selain itu, TensorFlow menyertakan dukungan perangkat keras yang ekstensif. Meskipun kita sering menjalankan proses pelatihan pembelajaran mendalam pada unit pemrosesan pusat (CPU), hal ini dapat memakan waktu yang sangat lama karena banyaknya data dan proses yang terlibat.

TensorFlow mendukung CPU dan GPU (Graphics Processing Unit), memberi Anda lebih banyak fleksibilitas selama proses pengembangan. Alat ini juga dapat menerjemahkan lebih cepat dibandingkan alat serupa, yang berarti Anda dapat menyelesaikan pekerjaan lebih cepat.

 

Baca juga : Kecerdasan Buatan dalam Pertanian Masa Depan Pertanian

 

Bagaimana cara kerja TensorFlow?

Sebelum mulai menggunakan TensorFlow, Anda harus memastikan bahwa Anda sudah memahami dasar-dasarnya. Pemahaman yang baik tentang bahasa pemrograman seperti PySpark sangat penting dalam pengembangan perangkat lunak. Kami merekomendasikan Python untuk penggunaan TensorFlow yang paling efisien. Bahasa pemrograman lain seperti C++ dan Java kompatibel, tetapi belum tentu stabil. Untungnya, ada banyak pilihan saat ini.

Anda juga harus memiliki pemahaman yang cukup mendalam tentang pembelajaran mesin. Data matematika juga berguna ketika Anda mencoba menambahkan atau mengimplementasikan fitur baru di suatu tempat. Pengetahuan dasar tentang aljabar linier dan statistik penting di sini.

Penggunaan TensorFlow melibatkan manipulasi tensor (yang menjadi asal nama alat tersebut). Tensor adalah vektor atau matriks berdimensi n yang mewakili beberapa jenis data. Vektor mempunyai satu dimensi, sedangkan matriks mempunyai dua dimensi.

Setelah tensor terhubung, penghitungan dapat dilakukan dalam TensorFlow. Alat tersebut menggunakan tensor untuk masukan, yang kemudian “mengalir” melalui serangkaian operasi dan keluar di ujung lainnya.

Komputasi TensorFlow dilakukan dalam grafik, yang pada dasarnya merupakan rangkaian node. Setiap node mewakili operasi matematika sederhana (seperti penjumlahan, pengurangan atau perkalian). Tanpa grafik ini sebagai framework, TensorFlow tidak bisa berbuat apa-apa sehingga harus dikompilasi dengan benar.

Untungnya, TensorFlow menyediakan grafik saat Anda mulai membuat objek di alat TensorFlow. Anda dapat membuat bagan Anda sendiri jika diperlukan. Seperti disebutkan sebelumnya, proses grafis dapat berjalan di CPU atau GPU, tergantung kebutuhan Anda.

Tensor digunakan dalam semua penghitungan yang dilakukan oleh TensorFlow, sehingga informasi kompleks dapat disimpan secara kompak. Hal ini sangat penting untuk pembelajaran mendalam, yang seperti telah kami catat, merupakan pendorong utama Tensor.

 

Pemrograman Aplikasi AI

 

Bagaimana TensorFlow dibandingkan dengan alat lain? Penggunaan grafik

TensorFlow mungkin asing bagi Anda jika Anda terbiasa dengan pemrograman komputer konvensional. Hal ini karena TensorFlow memproses datanya sedikit berbeda. Namun hal ini penting untuk dipahami, terutama jika Anda tertarik dengan perubahan peran manusia dengan AI

Dalam pemrograman komputer tradisional, kita membuat variabel untuk segala sesuatu yang berubah secara berkala. TensorFlow, di sisi lain, memungkinkan Anda menyimpan dan memproses data dengan tiga elemen pemrograman. Ini disebut konstanta, variabel, dan placeholder, dan cukup jelas dalam konteks ini.

Seperti yang sudah Anda pahami, konstanta tidak diubah setelah dibuat. Variabel, sebaliknya, memberi kita parameter baru untuk dilatih. Placeholder nantinya dapat diberi nilai dan digunakan untuk memasukkan data dari luar model yang diberikan.

Apakah TensorFlow populer?

Ya, TensorFlow telah diadopsi oleh beberapa profesional di bidang terkait. Menyoroti bahwa jumlah pekerjaan pengembang yang terkait dengan TensorFlow terus meningkat sejak diperkenalkan. Forbes menyoroti beberapa keunggulan TensorFlow lainnya. Hal ini mencakup sifat umum (TensorFlow dapat digunakan dalam berbagai macam arsitektur) dan penerapannya pada segala hal mulai dari ponsel hingga perangkat IoT.

Hal ini juga memungkinkan pengembang untuk mengelola seluruh siklus hidup aplikasi AI. Dan dukungan Google menunjukkan bahwa mereka akan terus melihat investasi yang signifikan di masa depan. Sama seperti perangkat lunak kelangsungan bisnis yang memungkinkan kita merencanakan skenario terburuk, memahami AI dan pembelajaran mesin sekarang akan membantu Anda memanfaatkan teknologi baru di masa depan.

Secara singkat

TensorFlow adalah pilihan tepat bagi pengembang mana pun yang tertarik dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Dalam beberapa tahun pertama kemunculannya, ia telah membuktikan kemampuannya di bidang seperti penelusuran web dan pengenalan suara. Teknologi yang mendukung layanan ini kemungkinan akan semakin penting di tahun-tahun mendatang.

Namun, TensorFlow bukanlah sesuatu yang bisa Anda ambil dan mulai gunakan begitu saja. Dibutuhkan banyak keterampilan tingkat lanjut untuk benar-benar mendapatkan manfaat darinya. Kami harap artikel TensorFlow untuk pemula ini dapat membantu Anda memaksimalkannya.