School of Information Systems

Tensorflow Vs Keras

Beberapa dekade terakhir machine learning telah mengalami perkembangan yang pesat. Salah satunya adalah perkembangan machine learning Python. Python akhir-akhir ini menjadi bahasa pemograman yang sedang tren, hal ini disebabkan Python merupakan bahasa yang paling tepat untuk digunakan pada proyek artificial intelligence termasuk machine learning. Python sendiri membutuhkan library yang digunakan untuk menyimpan data. Berdasarkan pada survey yang dilakukan oleh ProgrammerSought meliris laporan Deep Learning Framework Power Scores 2018 menyebut delapan library teratas. Tensorflow dan keras menjadi library teratas yang digunakan pada Python. Tapi apa yang membedakan antara tensorflow dengan kera, berikut ini merupakan penjelasan mengenai perbedaan dan persamaan dari tensorflow dan keras. 

A. Pengertian 

  1. Tensorflow: Tensoflow merupakan library yang digunakan oleh para praktisi untuk membuat algoritma dan model dari deep learning. Tensorflow ini sendiri dikembangkan oleh google. Tensorflow ini akan melakukan pengelompokkan machine learning dan model deep learning dan memproses dataset berskala besar kedalam data training agar dapat menciptakan hasil yang akurat. 
  2. Keras: Keras merupakan library yang dikembangkan oleh Francois Chollet. Keras ini dirancang oleh pengembang agar cepat, mudah diimplementasikan, dan modular secara alami. Keras diadopsi sebagai API tingkat tinggi untuk mengembangkan algoritma pembelajaran mendalam alias deep learning. 

B. Perbedaan 

  1. Segi kegunaan 

Terdapat perbedaan antara tensorflow dan keras dari sisi kegunaan, walaupun keras menyediakan engembang untuk diaplikasikan dalam semua operasi dan fungsi deep learning secara umum, namun Keras tidak dapat menyediakan sebanyak kegiatan yang dilakukan oleh TensorFlow. 

Berikut merupakan perbedaan lainnya antara tensor flow dengan keras: 

 

C. Tensorflow vs Keras, yang mana lebih baik? 

Lalu apabila dibandingkan antara tensorflow dengan keras, lebih baik yang mana untuk diimplementasikan pada perusahaan. Apakah library Tensorflow lebih baik jika dibandingkan dengan Keras? Apa malah Keras lebih baik daripada Tensorflow? Atau justru keduanya lebih baik. Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai lebih baik mana antara Tensorflow dengan Keras, berikut ini perbandingannya.  

Kesimpulannya, antara tensorflow dengan keras bisa disesuaikan dengan perusahaan. Spesifikasi dan requirement apa yang dibutuhkan oleh perusahaan. Sehingga pengembangan sistem dapat lebih baik. 

Reference: 

https://dqlab.id/machine-learning-python-tensorflow-vs-keras 

https://www.datacamp.com/tutorial/pytorch-vs-tensorflow-vs-keras  

Jarvin