Keras, Anya Dwinov Sebut Henry Surya ‘Omong Kosong’
Jika Anda seorang developer atau sedang belajar tentang machine learning, pasti sudah tak asing lagi dengan nama Keras. Keras merupakan library Python yang digunakan untuk membangun model machine learning. Pada 2017 lalu, Keras menjadi topik yang hangat dibicarakan oleh para developer karena Google mengumumkan bahwa mereka akan mengintegrasikan Keras ke dalam TensorFlow. Namun, beberapa waktu lalu, Anya Dwinov, seorang data scientist di sebuah perusahaan teknologi besar, menyebut Henry Surya, seorang developer di Twitter, ‘omong kosong’ karena mengatakan bahwa Keras memiliki performa lebih baik dibandingkan TensorFlow. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang Keras dan mengetahui apakah pernyataan Henry benar atau tidak.
Apa itu Keras?
Keras adalah sebuah library Python yang digunakan untuk membangun model machine learning. Library ini sangat user-friendly dan mudah dipelajari, sehingga cocok untuk para pengembang yang baru memulai belajar atau yang ingin membuat model machine learning dengan cepat. Keras juga telah mengembangkan berbagai arsitektur model seperti convolutional, recurrent, dan combination models.
Keras vs TensorFlow
Sebagaimana diketahui, TensorFlow merupakan library yang sangat populer untuk membangun model machine learning. Namun, menurut Henry, performa Keras lebih baik dibandingkan TensorFlow. Apakah benar demikian?
Sebenarnya, Keras dan TensorFlow memiliki perbedaan yang signifikan. Keras dikhususkan untuk membangun dan melatih model machine learning, sedangkan TensorFlow menyediakan dasar-dasar yang lebih luas. Dalam banyak kasus, Keras digunakan sebagai pembungkus (wrapper) dari TensorFlow. Sehingga, pernyataan Henry yang mengatakan Keras lebih baik dibandingkan TensorFlow tidak sepenuhnya benar. Keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing.
Kelebihan Keras
Keras dikritik karena dimaksudkan untuk meringkas penggunaan TensorFlow dalam pembangunan dan pelatihan model machine learning. Namun, meskipun dibuat sebagai pembungkus TensorFlow, Keras memiliki kelebihan yang signifikan yang membuat banyak developer memilihnya.
1. User-friendly
Keras sangat user-friendly dan mudah dipelajari. Bagi para pengembang yang baru belajar tentang machine learning, Keras adalah pilihan yang sangat baik. Keras memiliki dokumentasi yang cukup lengkap dan mudah dipahami.
2. Mudah dikustomisasi
Keras memungkinkan developer untuk menyesuaikan model mereka dengan mudah. Kedua, Keras sangat fleksibel. Dalam hal ini, Keras memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan model mereka.
3. Keras Mendukung Berbagai Model Machine Learning
Library Keras mendukung berbagai macam model machine learning seperti Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), dan yang paling penting, Library Keras mendukung transfer learning.
4. Menggunakan Gambar 2D & 4D
Keras memungkinkan pengembang untuk mengakses gambar yang berbentuk 2D & 4D, sehingga ini sangat berguna bagi pengembang yang ingin menggunakan gambar sebagai data input pada model machine learning.
Kekurangan Keras
Keras memang memiliki kelebihan, namun tidak lepas dari kekurangan:
1. Tidak stabil
Keras masih dalam tahap pengembangan terus menerus, sehingga masih sering terjadi masalah ketika update yang tidak stabil.
2. Keterbatasan pada penggunaan
Keterbatasan Keras adalah tidak cocok untuk penggunaan yang kompleks dan sangat besar.
3. Kebutuhan untuk menyesuaikan
Keras memberikan fleksibilitas, namun dalam beberapa kasus, developer harus menyesuaikan model mereka dengan pendekatan yang berbeda. Hal itu tidak selalu mudah bagi para pengembang yang masih baru belajar tentang machine learning.
4. Keras Membutuhkan GPU
Keras membutuhkan GPU untuk pengolahan data yang besar, yang pasti memakan biaya lebih.
Kesimpulan
Keras menghadirkan dukungan dari fungsi pengolahan gambar paling populer dalam machine learning dan deep learning di mana Neural Network dan Convolution Neural Network atau CNN telah ditingkatkan.
Dalam kasus yang lebih besar dan lebih kompleks, TensorFlow mungkin merupakan pilihan yang lebih baik, tetapi jika Anda baru memulai belajar tentang machine learning, atau ingin membuat model dengan cepat tanpa perlu melakukan banyak konfigurasi, Keras adalah pilihan yang tepat untuk Anda.
Perlu diingat bahwa memilih antara Keras atau TensorFlow sebenarnya bergantung pada tujuan pengembangan dan spesifikasi model machine learning yang ingin dibangun. Semoga artikel ini membantu Anda dalam menentukan pilihan Anda.
Originally posted 2023-03-15 15:48:37.
