TensorFlow adalah framework pembelajaran mesin sumber terbuka yang dirancang untuk menjalankan komputasi numerik berperforma tinggi. TensorFlow 2.0 menawarkan dukungan arsitektur terbaik, yang memungkinkan penerapan komputasi dengan lancar di berbagai platform. Ini berkisar dari perangkat desktop, cluster server, seluler, dan edge. Saat ini, lebih dari 6000 repositori open source menggunakan TensorFlow 2.0 dalam berbagai penelitian dan aplikasi dunia nyata.
Bagaimana TensorFlow 2.0 Akan Mempengaruhi Efisiensi Pembelajaran Mendalam?
Dengan adanya penelitian mendalam terhadap kasus nyata, pemrogram dan pengembang telah menyaksikan perubahan besar dalam preferensi terhadap TensorFlow 2.0. Popularitasnya diukur dari pilihan pengembang AI dalam memilih TensorFlow sebagai opsi pertama. Selain itu, perusahaan besar termasuk NVIDIA, Twitter, Uber, dan Snapchat menggunakan aplikasi ini untuk menjalankan semua operasi penting.
Di bawah ini adalah bagaimana TensorFlow 2.0 akan membantu deep learning menjadi efisien.
Google "TensorFlow 2.0"menawarkan beragam layanan dan modul dalam sistemnya. Ini menjadikannya sebagai salah satu alat end-to-end terbaik untuk menyediakan pembelajaran mendalam untuk berbagai platform termasuk perangkat seluler, web, edge, dan tertanam.
Pustaka JavaScript TensorFlow 2.0 menawarkan pelatihan dan penerapan model pembelajaran mesin di browser web. Ini menyediakan API intuitif untuk membuat dan melatih model baru dan yang sudah ada dari awal di dalam browser atau di bawah file Node.JS. Oleh karena itu, ia menawarkan pilihan yang sangat baik bagi mereka yang bekerja di bidang kecerdasan buatan.
Selama pelatihan jaringan neural yang kompleks, komputasi yang digunakan di TensorFlowmungkin tampak membingungkan. TensorFlow 2.0 memudahkan pemahaman dan debug program dalam bentuk visual. Hal ini memungkinkan pengembang dan pemrogram untuk memeriksa dan memahami cara TensorFlow berjalan dan membuat grafik.
TensorFlow Lite mengacu pada solusi ringan untuk perangkat seluler dan perangkat tersemat. Ini cepat dan memungkinkan inferensi pembelajaran mesin pada perangkat dengan latensi rendah. Program ini menawarkan dukungan untuk akselerasi perangkat keras dengan Android Neural Network API. Pembaruan mendatang untuk TensorFlow Lite akan mencakup banyak peningkatan kinerja, operator bawaan, dan dukungan untuk lebih banyak perangkat seluler dan perangkat tertanam. Oleh karena itu, TensorFlow 2.0 akan semakin menyederhanakan pengalaman pengembang dalam menghadirkan layanan pembelajaran mesin ke lebih banyak perangkat seluler.
TensorFlow Hub mengacu pada perpustakaan. Jika Anda berencana menggunakan kembali model pembelajaran mesin, TensorFlow Hub adalah pilihan yang baik. Pengembang dan pemrogram dapat dengan cepat mentransfer pembelajaran dengan menggunakan kembali bagian-bagian model pembelajaran mesin.
Eksekusi yang bersemangat untuk TensorFlow adalah lingkungan pemrograman penting yang mengevaluasi operasi tanpa memerlukan grafik. Ini mempermudah untuk memulai TensorFlow dan men-debug model. Singkatnya, eksekusi yang bersemangat adalah platform pembelajaran mesin yang fleksibel untuk penelitian dan eksperimen. Ini mencakup aliran kontrol alami, antarmuka intuitif, dan debugging yang mudah.
Ringkasan
Dengan cara inilah "TensorFlow 2.0"akan membantu membuat pengembangan deep learning menjadi efisien.
Anda dapat mempelajari TensorFlow 2.0 lebih lanjut dari sumber pembelajaran online termasuk Udemy untuk pemahaman yang lebih mendalam.
Jika Anda tertarik untuk Mendaftar pada kursus saya yang akan datang di YOLOv4 lalu daftar di sini ketika kursus itu dirilis — Klik Di Sini
