Himalayapost.id – Machine learning (ML) adalah cabang ilmu komputer yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan melakukan tugas-tugas yang sebelumnya hanya bisa dilakukan oleh manusia, seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, dan pemahaman bahasa. ML memiliki banyak potensi untuk meningkatkan kualitas hidup manusia, baik dalam bidang kesehatan, pendidikan, bisnis, hiburan, dan lain-lain.
Namun, untuk menjalankan model ML, biasanya diperlukan perangkat yang memiliki sumber daya komputasi dan memori yang cukup besar, seperti server atau cloud. Hal ini menimbulkan beberapa kendala, seperti latensi (waktu tunggu antara permintaan dan respons), privasi (data pribadi harus dikirim ke server atau cloud), konektivitas (internet harus tersedia), ukuran (model ML biasanya memiliki ukuran file yang besar), dan konsumsi daya (proses ML membutuhkan banyak energi).
Untuk mengatasi kendala-kendala tersebut, Google mengembangkan TensorFlow Lite, sebuah perangkat lunak yang memungkinkan ML untuk berjalan di perangkat mobile dan edge, seperti handphone, tablet, laptop, Raspberry Pi, dan mikrokontroler. TensorFlow Lite adalah versi ringan dan efisien dari TensorFlow, sebuah framework ML yang populer di kalangan pengembang ML. TensorFlow Lite memiliki beberapa keunggulan, antara lain:
– Dioptimalkan untuk ML di perangkat mobile dan edge, dengan memperhatikan lima kendala utama: latensi, privasi, konektivitas, ukuran, dan konsumsi daya.
– Mendukung berbagai platform, mulai dari Android dan iOS, hingga Linux dan mikrokontroler.
– Mendukung berbagai bahasa pemrograman, seperti Java, Swift, Objective-C, C++, dan Python.
– Berkinerja tinggi, dengan dukungan akselerasi perangkat keras dan optimasi model, seperti kuantisasi, yang dapat mengurangi ukuran dan latensi model dengan sedikit atau tanpa pengorbanan akurasi.
– Menyediakan contoh-contoh ML dari ujung ke ujung, untuk tugas-tugas ML umum seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, estimasi pose, penjawaban pertanyaan, klasifikasi teks, dan lain-lain, di berbagai platform.
Untuk menggunakan TensorFlow Lite, Anda dapat memilih salah satu dari tiga cara berikut:
Gunakan model TensorFlow Lite yang sudah ada: Anda dapat memilih model yang sudah tersedia di TensorFlow Lite Examples. Model tersebut mungkin sudah atau belum memiliki metadata, yaitu informasi tambahan yang menjelaskan model dan data yang dibutuhkan untuk menjalankannya.
Buat model TensorFlow Lite Anda sendiri: Anda dapat menggunakan TensorFlow Lite Model Maker untuk membuat model dengan dataset Anda sendiri. Secara default, semua model yang dibuat dengan Model Maker sudah memiliki metadata.
Ubah model TensorFlow menjadi model TensorFlow Lite: Anda dapat menggunakan TensorFlow Lite Converter untuk mengubah model TensorFlow menjadi model TensorFlow Lite. Selama proses konversi, Anda dapat menerapkan optimasi, seperti kuantisasi, untuk meningkatkan kinerja model.
TensorFlow Lite adalah solusi ML yang ideal untuk perangkat mobile dan edge, karena ia menawarkan fleksibilitas, efisiensi, dan kemudahan penggunaan. Dengan TensorFlow Lite, Anda dapat membawa keajaiban ML ke perangkat Anda, dan menciptakan aplikasi yang lebih cerdas, cepat, dan aman. (Ly)
