Penerapan deep learning dapat dengan mudah dilakukan dengan beberapa tools open source yang mudah didapat. Deep learning itu sendiri muncul ketika era kecerdasan buatan boming dalam dunia teknologi.
Kecerdasan buatan adalah bidang yang berkembang pesat dan semakin menjadi arus utama. Cara terbaik untuk mengikuti kemajuan teknologi AI adalah mempelajari teknik-teknik baru dalam deep learning.
Pada kesempatan kali ini Labkom99 akan memperkenalkan 8 Tool open source yang dapat membantu penerapan deep learning dengan mudah.
8 Tools Open Source Untuk Membantu Penerapan Deep Learning Dengan Mudah
1. TensorFlow
Dikembangkan pada tahun 2015, toolkit canggih ini disebut-sebut sebagai salah satu yang paling mudah digunakan dan diterapkan dalam penerapan machine learning atau deep learning.
TensorFlow awalnya dibuat oleh tim Google Brain untuk menangani tujuan penelitian dan produksinya. Ini merupakan sebuah proyek yang membangun jaringan saraf dalam untuk melakukan tugas seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan gambar dan terjemahan.
Penggunaannya sekarang bahkan secara luas dianut oleh perusahaan seperti Uber, Twitter, dan eBay. Berkat banyaknya tools gratis, perpustakaan dan sumber daya komunitas yang disediakan oleh TensorFlow. TensorFlow Ini tersedia untuk Python, Haskell , C++, Java dan bahkan JavaScript.
2. Penerapan Deep Learning Menggunakan Keras
Awalnya dirilis pada tahun 2015 dan ditulis dalam Python. Keras adalah API jaringan saraf tingkat tinggi yang dirancang untuk menyederhanakan pembelajaran mesin dan deep learning. Serta dapat digunakan di atas TensorFlow atau Theano.
Dengan tingkat ekstensibilitas, modularitas dan kemudahan penggunaan yang tinggi, Keras memungkinkan eksperimen cepat melalui pembuatan prototipe sederhana. Dapat berjalan secara efisien pada CPU dan GPU yang penting untuk pekerjaan penelitian.
3. PaddlePaddle
Deep learning terdistribusi paralel juga dikenal sebagai PaddlePaddle,mudah digunakan, efisien, fleksibel dan terukur .
Ini adalah platform deep learning yang dikembangkan oleh Baidu yang menyediakan dukungan algoritma deep learning untuk sejumlah produk internal Baidu. Merupakan tools Open-source untuk komunitas profesional pada tahun 2016.
fitur ini memiliki kemampuan penerapan deep learning yang canggih. Kit pengembangan ujung ke ujung dan disukai oleh pengguna di sektor manufaktur dan pertanian.
4. PyTorch
Toolkit open source ini menggunakan bahasa skrip Python, umumnya digunakan untuk pemrosesan bahasa alami dan computer vision. Memiliki GPU yang kuat, penggunaan memori yang efisien dan grafik komputasi dinamis membuatnya populer. Dapat membantu dalam pengembangan jaringan saraf dinamis dengan kemampuan untuk membuat grafik dan visualisasi sesuai dengan kebutuhan pengguna.
5. Theano
Dirilis pada tahun 2007, perpustakaan open source yang ditulis dengan Python, memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan, menyesuaikan dan mengevaluasi ekspresi matematika.
Sehingga memudahkan untuk membentuk model pembelajaran yang mendalam. Karena ini adalah salah satu perpustakaan tertua yang tersedia secara bebas, itu mengilhami pengembangan deep learning yang mengarah pada diferensiasi simbolik yang efisien.
6. Penerapan Deep Learning Menggunakan Weka
Awalnya dikembangkan sebagai toolkit open source untuk pembelajaran mesin. Weka juga menampilkan paket deep learning, baik dalam hal manajemen paket, klasifikasi atau visualisasi.
Memungkinkan analisis yang lebih kompleks untuk digunakan dalam antarmuka yang sederhana. Ini adalah aplikasi Java, tetapi dapat digunakan dengan R atau Python melalui antarmuka pemrograman aplikas . Karena awalnya dikembangkan untuk platform pengajaran, umumnya terbatas pada alat pengajaran atau proyek kecil.
7. Caffe
Caffe yang berarti Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding adalah jaringan deep learning open source yang dirancang untuk kecepatan, ekspresi dan modularitas. Ini menggunakan C++ , tetapi juga memiliki antarmuka Python.
Dikembangkan dan dirilis oleh Tim Riset Kecerdasan Buatan Berkeley pada tahun 2017. Memiliki arsitektur yang dirancang dengan baik, kode yang ditulis dengan baik dan kinerja yang cepat untuk penyebaran industri yang cepat.
8. Torch
Torch awalnya dikembangkan dan dirilis sebagai perpustakaan pembelajaran mesin pada tahun 2002. Menyediakan berbagai algoritme untuk deep learning dengan fokus pada GPU, dengan dukungan platform iOS dan Android.
Ini terdiri dari bahasa scripting LUA dan komponen C yang mendasarinya, membuatnya sederhana, efisien dan cepat untuk digunakan.
Kesimpulan
Deep Learning merupakan mode kecerdasan buatan yang patut dipelajari oleh pegiat teknologi. Banyak tool open source yang dapat mempermudah dalam membantu penerapan deep learning. Setiap tool open source yang disebutkan diatas sudah selayaknya ada coba.
