Difference between revisions of "TensorFlow"

Latest revision as of 13:07, 11 March 2025

TensorFlow ™ adalah library perangkat lunak open source untuk perhitungan numerik menggunakan graph aliran data. Node dalam graph mewakili operasi matematika, sedangkan tepi graph mewakili array data multidimensi (tensor) yang dikomunikasikan di antara mereka. Arsitektur fleksibel memungkinkan Anda untuk menyebarkan komputasi ke satu atau lebih CPU atau GPU di desktop, server, atau perangkat seluler dengan satu API.

TensorFlow pada awalnya dikembangkan oleh para peneliti dan engineer yang bekerja di Tim Google Brain dalam organisasi penelitian Machine Intelligence Google untuk keperluan melakukan pembelajaran mesin dan penelitian deep neural network, tetapi sistem ini cukup umum untuk dapat diterapkan di berbagai domain lain seperti baik.

Berikut adalah outline bertahap untuk mempelajari TensorFlow di Google Colab:

Pengenalan Google Colab

Memulai dengan TensorFlow di Colab

Penggunaan GPU untuk Mempercepat Pelatihan Model

Membangun dan Melatih Model dengan Keras dan TensorFlow

Menyimpan dan Membagikan Model

Studi Kasus

Tips dan Trik Lanjutan

Youtube

YOUTUBE: TENSORFLOW Konsep Dasar

Referensi

Pranala Menarik

Keras

TensorFlow

Linear Regression

Supervised Learning for Predictive Analysis

Tensor

Tensor

@@ Line 14: / Line 14: @@
 ==Memulai dengan TensorFlow di Colab==
 * [[TF: TensorFlow Colab]]
-* [[TF: Mengakses tutorial resmi TensorFlow untuk pemula yang tersedia di Colab.]]
+* [[TF: TensorFlow Colab untuk Pemula]]
 ==Penggunaan GPU untuk Mempercepat Pelatihan Model==
-* [[TF: Mengaktifkan akselerasi perangkat keras dengan mengubah tipe runtime ke GPU melalui menu Runtime > Change runtime type di Colab.]]
+* [[TF: Mengaktifkan DPU melalui Change Runtime Type Colab]]
-* [[TF: Memahami cara kerja GPU dalam mempercepat proses pelatihan model dan praktik terbaik dalam penggunaannya]]
+* [[TF: TensorFlow GPU]]
 ==Membangun dan Melatih Model dengan Keras dan TensorFlow==
-* [[TF: Mempelajari cara membangun model neural network menggunakan Keras, yang merupakan antarmuka high-level untuk TensorFlow.]]
-* [[TF: Memahami teknik optimasi komputasional aljabar yang digunakan TensorFlow untuk memudahkan perhitungan ekspresi matematika kompleks]]
+* [[TF: TensorFlow menggunakan Keras]]
+* [[TF: TensorFlow untuk Komputasional Aljabar dan Matematika Komplex]]
 ==Menyimpan dan Membagikan Model==
-* [[TF: Mempelajari cara menyimpan model yang telah dilatih untuk digunakan kembali atau dibagikan dengan orang lain]]
+* [[TF: TensorFlow save model]]
-* [[TF: Memahami format penyimpanan model dan cara memuatnya kembali di Colab]]
+* [[TF: TensorFlow save model di Colab]]
-==Studi Kasus: Pelatihan Model pada Dataset IRIS==
+==Studi Kasus==
-* [[TF: Menerapkan pengetahuan yang telah dipelajari dengan melatih model TensorFlow pada dataset IRIS di Google Colab]]
+* [[TF: TensowFlow IRIS Google Colab]]
+* [[TF: TensorFlow Prediction]]
 ==Tips dan Trik Lanjutan==
-* [[TF: Mengoptimalkan kinerja pelatihan model dengan teknik-teknik lanjutan]]
-* [[TF: Mengelola dependensi dan pustaka tambahan yang diperlukan dalam proyek TensorFlow di Colab]]
-Untuk memulai, Anda dapat menonton video pengantar berikut yang menjelaskan cara menggunakan Google Colab untuk TensorFlow:
-videoMemulai dengan Google Colaboratory (Coding TensorFlow)turn0search2
+* [[TF: Optimasi kinerja pelatihan model]]
+* [[TF: TensorFlow Library Management di Colab]]
 ==Youtube==