PyTorch Adalah : Kenali Framework Pembelajaran Mesin Python

Last Updated on May 3, 2023 by

Dalam dunia teknologi saat ini, penggunaan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan semakin penting dalam menghadirkan solusi inovatif dan efisien. Salah satu kerangka kerja deep learning yang paling populer dan banyak digunakan saat ini adalah PyTorch. PyTorch adalah framework open source berbasis Python yang memudahkan pembuatan dan pengujian model jaringan saraf dalam. 

Dalam artikel ini, kita akan membahas secara mendalam tentang PyTorch, cara kerjanya, fitur utamanya, manfaat yang ditawarkannya, serta beberapa kasus penggunaan yang umum. Mari simak penjelasan lengkapnya dibawah ini!

PyTorch Adalah

PyTorch adalah framework pembelajaran mesin (Machine Learning) sumber terbuka yang didasarkan pada bahasa pemrograman Python dan perpustakaan Torch. Torch adalah perpustakaan Machine Learning sumber terbuka yang digunakan untuk membuat deep neural network dan ditulis dalam bahasa scripting Lua. Framework Ini adalah salah satu platform yang disukai untuk penelitian deep learning. Framework ini dibangun untuk mempercepat proses antara prototipe penelitian dan penyebaran.

Framework PyTorch mendukung lebih dari 200 operasi matematika yang berbeda. Popularitas PyTorch terus meningkat karena framework ini dapat menyederhanakan pembuatan model neural network tiruan. PyTorch banyak digunakan terutama oleh ilmuwan data untuk penelitian dan aplikasi kecerdasan buatan (AI). PyTorch dirilis di bawah lisensi BSD yang telah dimodifikasi.

Cara Kerja PyTorch Adalah

PyTorch adalah kerangka kerja yang bersifat pythonic yang berarti mengikuti gaya pemrograman yang menggunakan fitur unik Python untuk menulis kode yang mudah dibaca. Python juga populer karena penggunaannya dalam grafik komputasi dinamis. Hal ini memungkinkan pengembang, ilmuwan, dan debugger neural network untuk menjalankan dan menguji sebagian kode secara real-time alih-alih menunggu seluruh program ditulis.

FItur Kunci PyTorch Adalah

PyTorch sebagai kerangka kerja untuk pengembangan kecerdasan buatan maupun pembelajaran mesin menawarkan banyak fitur terbaik untuk melakukan pengembangan bagi pengguna. Berikut beberapa fitur kunci dari PyTorch yang perlu diketahui

1. Perhitungan Tensor: Mirip dengan NumPy array yang merupakan perpustakaan sumber terbuka Python yang menambah dukungan untuk array multidimensi besar, tensor adalah array n-dimensi generik yang digunakan untuk perhitungan numerik sembarang dan dipercepat oleh unit pemrosesan grafis. Struktur multidimensi ini dapat dioperasikan dan dimanipulasi dengan antarmuka program aplikasi (API).
2. TorchScript: Fitur Ini adalah lingkungan produksi PyTorch yang memungkinkan pengguna untuk beralih antar mode dengan mulus. TorchScript mengoptimalkan fungsionalitas, kecepatan, kemudahan penggunaan, dan fleksibilitas.
3. Perhitungan grafik dinamis: Fitur ini memungkinkan pengguna mengubah perilaku jaringan secara real-time tanpa harus menunggu seluruh kode dieksekusi.
4. Diferensiasi otomatis: Teknik ini digunakan untuk membuat dan melatih neural network. Teknik Ini menghitung secara numerik turunan dari suatu fungsi dengan melakukan lintasan mundur dalam neural network.
5. Dukungan Python: Karena PyTorch didasarkan pada bahasa pemrograman Python, maka dapat digunakan bersama perpustakaan dan paket populer dari python seperti NumPy, SciPy, Numba, dan Cynthon.
6. Variabel: Variabel ini melingkupi luar tensor untuk menahan gradien. Fitur Ini mewakili simpul dalam grafik komputasi.
7. Parameter: Parameter dibungkus di sekitar variabel. Mereka digunakan ketika parameter perlu digunakan sebagai tensor, yang tidak mungkin saat menggunakan variabel.
8. Modul: Modul mewakili neural network dan merupakan blok bangunan komputasi yang berstatus. Modul dapat berisi modul dan parameter lainnya.
9. Fungsi: Fitur ini menjadi penghubung antara dua variabel. Fungsi tidak memiliki memori untuk menyimpan status atau buffer dan tidak memiliki memori sendiri.

Manfaat PyTorch Adalah

Dalam pengembangan machine learning, deep learning maupun artificial intelligence, PyTorch adalah salah satu pilihan terbaik yang dapat memberikan banyak manfaat. Berikut beberapa manfaat yang bisa didapatkan dengan menggunakan PyTorch.

1. Menawarkan struktur yang mudah dipelajari dan mudah dikodekan berdasarkan Python untuk pengembang.
2. Memungkinkan debugging yang mudah dengan alat Python populer.
3. Menawarkan skalabilitas dan didukung dengan baik di platform cloud utama.
4. Menyediakan komunitas kecil yang fokus pada sumber terbuka.
5. Mengekspor model pembelajaran ke format standar Open Neural Network Exchange (ONNX).
6. Menawarkan antarmuka yang ramah pengguna.
7. Menyediakan opsi antarmuka front-end C++.
8. Termasuk seperangkat API yang kuat yang memperluas perpustakaan PyTorch.

Contoh Penggunaan PyTorch Teratas

PyTorch adalah salah satu kerangka kerja yang paling populer karena fleksibilitas dan kekuatan komputasinya serta mudah dipelajari dan digunakan dalam banyak aplikasi. Berikut adalah 6 contoh kasus penggunaan umum dari PyTorch.

1. NLP (Natural Language Processing) 

NLP adalah teknologi perilaku yang memungkinkan komputer memahami bahasa manusia seperti yang diucapkan maupun ditulis. Elemen utama NLP meliputi terjemahan mesin, penelusuran informasi, analisis sentimen, ekstraksi informasi, dan penjawaban pertanyaan. Deep Neural Network berada di balik beberapa terobosan dalam pemahaman mesin tentang bahasa alami seperti Siri dan Google Translate. Namun, sebagian besar model ini menggunakan metode Recurrent Neural Network untuk memperlakukan bahasa sebagai rangkaian kata datar. Sedangkan disisi lain, banyak ahli bahasa mendukung model Recursive Neural Network, karena mereka percaya bahwa bahasa paling mudah dipahami ketika disajikan dalam pohon hirarki frase. PyTorch membuat model bahasa yang kompleks ini lebih mudah dipahami. Misalnya, pada tahun 2018, Salesforce mengembangkan model pembelajaran NLP multi-tugas yang melakukan 10 tugas sekaligus.

2. Reinforcement learning 

Perpustakaan Python yang dikenal sebagai Pyqlearning digunakan untuk menjalankan reinforcement learning (RL), yang merupakan bagian dari Machine Learning. Dalam Reinforcement Learning, mesin dibuat untuk belajar dari pengalaman sehingga dapat mengambil keputusan yang tepat untuk mendapatkan jawaban terbaik yang mungkin. Reinforcement Learning terutama digunakan untuk mengembangkan robotika untuk otomatisasi, kontrol gerakan robot, atau perencanaan strategi bisnis, dan menggunakan arsitektur Deep Q Learning Python untuk membangun model.

3. Klasifikasi gambar 

Proses ini mengklasifikasikan gambar berdasarkan konten visualnya dengan menggunakan algoritma klasifikasi gambar. Misalnya, algoritma dapat memberi tahu aplikasi penglihatan komputer apakah gambar tertentu mengandung kucing atau anjing. Meskipun deteksi objek mudah dilakukan oleh mata manusia, hal ini bisa menjadi tantangan bagi aplikasi penglihatan komputer. PyTorch adalah solusi agar pengembang dapat memproses gambar dan video untuk membuat model penglihatan komputer yang akurat.

4. Deteksi objek 

PyTorch sangat berguna dalam deteksi objek yang melibatkan identifikasi dan pelacakan objek dalam gambar atau video. Salah satu contoh aplikasi deteksi objek adalah pengenalan wajah dalam sistem keamanan atau analisis lalu lintas dalam sistem pemantauan kota. Pengembang dapat menggabungkan berbagai teknik dan algoritma untuk menciptakan solusi deteksi objek yang andal dan efisien dengan PyTorch.

5. Segmentasi gambar 

Segmentasi gambar adalah proses pemisahan gambar menjadi beberapa bagian atau region yang berkaitan. Teknik ini digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti analisis medis untuk mengidentifikasi struktur anatomi dalam citra medis atau analisis pertumbuhan tanaman dalam citra satelit. PyTorch adalah alat yang dapat membantu dalam mengembangkan algoritma segmentasi gambar yang canggih dan efektif.

Penutup

PyTorch adalah salah satu kerangka kerja pembelajaran dalam yang paling populer dan efisien dalam beberapa tahun terakhir. Dengan fitur-fitur canggih yang dimiliki, PyTorch memungkinkan para peneliti, ilmuwan data, dan pengembang untuk mengatasi tantangan dalam berbagai aplikasi. Berkat fleksibilitas, kekuatan komputasi, dan dukungan komunitas yang kuat, PyTorch terus menjadi pilihan utama bagi para profesional di bidang teknologi. Segera mulai pengembangan AI Anda dengan PyTorch dan semoga ulasan kali ini dapat menambah wawasan Anda.

Ikuti WEBAPP untuk mendapatkan informasi terbaru dan menarik dari dunia pengembangan aplikasi dan website! Klik https://appkey.id/ agar tak ketinggalan semua informasi menarik serta artikel terbaru dari dunia teknologi dan pengembangan software setiap hari! Sampai jumpa lagi!