Difference between revisions of "TensorFlow"

From OnnoWiki
Jump to navigation Jump to search
 
(10 intermediate revisions by the same user not shown)
Line 13: Line 13:
 
* [[TF: Training Data untuk Google Colab]]
 
* [[TF: Training Data untuk Google Colab]]
 
* [[TF: Training Data di tf.keras.datasets]]
 
* [[TF: Training Data di tf.keras.datasets]]
 +
* [[TF: Penjelasan Model TensorFlow]]
 +
 +
==TensorFlow dan Keras di Ubuntu==
 +
 +
* [[TF: Install TensorFlow di Ubuntu 24.04]]
 +
 +
==Preprocess Data==
 +
 +
* [[DATA: Preprocess Select Kolom]]
 +
* [[DATA: Load Google Drive File]]
  
 
==Memulai dengan TensorFlow di Colab==
 
==Memulai dengan TensorFlow di Colab==
Line 18: Line 28:
 
* [[TF: TensorFlow Colab untuk Pemula]]
 
* [[TF: TensorFlow Colab untuk Pemula]]
 
* [[TF: TensorFlow untuk dataset MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology)]]
 
* [[TF: TensorFlow untuk dataset MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology)]]
 +
* [[TF: TensorFlow untuk dataset CIFAR-10]]
 +
* [[TF: TensorFlow untuk dataset CIFAR-100]]
 +
* [[TF: TensorFlow untuk dataset Fashion-MNIST]]
 +
* [[TF: TensorFlow untuk dataset IMDB Internet Movie Database]]
 +
* [[TF: TensorFlow untuk dataset Reuters Newswire]]
 +
* [[TF: TensorFlow untuk dataset Boston Housing]]
  
 
==Penggunaan GPU untuk Mempercepat Pelatihan Model==
 
==Penggunaan GPU untuk Mempercepat Pelatihan Model==
Line 36: Line 52:
 
* [[TF: TensowFlow IRIS Google Colab]]
 
* [[TF: TensowFlow IRIS Google Colab]]
 
* [[TF: TensorFlow Prediction]]
 
* [[TF: TensorFlow Prediction]]
 +
* [[TF: TensorFlow Unsupervised Learning dari File Excel]]
 +
* [[TF: TensorFlow Linear Regresion Text data]]
  
 
==Tips dan Trik Lanjutan==
 
==Tips dan Trik Lanjutan==

Latest revision as of 10:22, 18 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

TensorFlow dan Keras di Ubuntu

Preprocess Data

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


Referensi

Pranala Menarik

TensorFlow

Linear Regression


Supervised Learning for Predictive Analysis

Tensor