Bagi data scientist baru yang beralih ke AI (Artificial Intelligence) dan deep learning, kerangka kerja menggunakan interface library Keras dapat menjadi tools yang efisien untuk digunakan. Keras adalah application programming interface (API) yang dibuat dengan tujuan memudahkan pengguna dalam mempelajari deep learning. 

Library Keras termasuk API tingkat tinggi yang ditulis dengan Python dan dikembangkan dengan untuk memungkinkan eksperimen cepat, serta sudah open source sejak rilis awal pada Maret 2015. Untuk memahami lebih lanjut tentang Library Keras dalam data science, mari simak ulasan berikut.

Apa itu Keras dalam data science?

Keras adalah interface library yang bertujuan menyederhanakan implementasi algoritma-algoritma deep learning di atas TensorFlow. TensorFlow sendiri adalah platform high performance computing berbasis alur graph. Keras dikembangkan dan dikelola oleh Francois Chollet dan dirancang untuk manusia, bukan mesin. Termasuk pustaka Python yang kuat dan mudah, Keras digunakan untuk tujuan pengembangan dan pengevaluasian model deep learning. Mengikuti praktik terbaik untuk mengurangi beban kognitif, Keras menawarkan API yang konsisten dan sederhana. 

Fungsi Keras adalah mengurangi jumlah tindakan yang diperlukan dalam mengimplementasikan kode umum serta dapat menjelaskan kesalahan pengguna agar dapat ditindaklanjuti. Keras relatif mudah dipelajari dan digunakan karena menyediakan front-end Python dengan abstraksi tingkat tinggi dan memiliki opsi beberapa back-end untuk tujuan komputasi. Hal ini mungkin membuat Keras lebih lambat daripada kerangka kerja deep learning lainnya, namun sangat ramah bagi pemula.

Apa kelebihan Keras dari model deep learning lain?

Meskipun ada banyak kerangka kerja deep learning berkualitas untuk dipilih, Keras sangat mudah digunakan dan cocok untuk pemula karena didesain sebagai API tingkat tinggi yang intuitif. Data scientist baru bisa memanfaatkanya untuk dapat dengan cepat membuat prototipe dan mengembangkan model baru.

Keras memberikan kemudahan dan fleksibilitas dalam menulis kode. Selain itu juga menyediakan beberapa fitur lain yang memperluas jangkauan aplikasi. Beberapa kelebihan Keras dari model deep learning lain mencakup:

• Memungkinkan pengguna langsung menggunakan model atau mengekstrak fitur-fiturnya tanpa membuat model sendiri.
• Keras adalah API yang dibuat agar mudah dipelajari orang sehingga dibuat sesederhana mungkin. 
• Durasi pembuatan prototipe dalam model Keras lebih sedikit sehingga ide-ide Anda dapat diimplementasikan dan disebarkan dalam waktu yang relatif lebih singkat. 
• Keras juga menyediakan berbagai opsi penerapan yang tergantung pada kebutuhan pengguna.

Bagaimana cara membangun model pada Keras?

Setidaknya ada lima langkah yang perlu Anda lakukan untuk membangun model pada Keras, berikut penjelasannya:

1. Menentukan jaringan – Pada langkah ini, Anda menentukan lapisan berbeda dalam model dan koneksi. Keras memiliki dua jenis model utama, yaitu model Sequential dan Fungsional. Pilihlah jenis model yang Anda inginkan, kemudian tentukan aliran datanya.
2. Kompilasi jaringan – Mengompilasi kode berarti mengubahnya dalam bentuk yang sesuai agar dapat dipahami oleh mesin. Pada Keras, metode model compile melakukan fungsi ini. 
3. Sesuaikan jaringan – Dengan menggunakan Keras, model bisa disesuaikan dengan data setelah kompilasi. Gunanya adalah untuk melatih model pada data.
4. Evaluasi jaringan – Setelah menyesuaikan model, evaluasi kesalahan dalam model perlu dilakukan.
5. Make predictions – Model predict digunakan untuk membuat prediksi dengan model pada data baru.

Apa saja contoh penerapan Keras?

Keras digunakan secara komersial oleh banyak perusahaan seperti Netflix, Uber, Square, dan Yelp untuk menyebarkan produk domain publiknya. Keras dikembangkan dengan fokus utama memungkinkan komputasi yang cepat dan dapat diproduksi di smartphone, sehingga cocok untuk diterapkan oleh banyak bisnis. Popularitas Keras di dunia tidak terlepas dari level API-nya yang tinggi. Penerapan Keras juga termasuk:

• Membuat deep models yang dapat diproduksi di smartphone.
• Pelatihan terdistribusi model deep learning.
• Banyak digunakan dalam kompetisi deep learning untuk membuat dan menerapkan model kerja yang cepat dalam waktu singkat.

Kesimpulan

Keras adalah API deep learning yang populer dan penting bagi data scientist. Modul aplikasi Keras digunakan untuk menyediakan model pra-pelatihan pada jaringan saraf dalam. Model keras dimanfaatkan untuk prediksi dan ekstraksi fitur dan fine tuning. Keras telah diimplementasikan pada proses produksi berbagai perusahaan terkenal, seperti Netflix dan Uber, dikarenakan kelebihan yang dimiliki Keras dibandingkan dengan model lain.

Tertarik menerapkan Keras untuk kebutuhan perusahaan Anda? Pelajari lebih jauh tentang Keras maupun API deep learning lain dalam data science dengan mengikuti kelas dari Algoritma Data Science School. Berbagai kelas data science yang tersedia begitu fleksibel dan dapat disesuaikan dengan level expertise Anda. Mari bergabung dengan kelas Algoritma Data Science School!