Mengenal Tensorflow, yang digunakan Tim Narasi melacak pelaku pembakaran Halte Sarinah

Kemarin teman kantor saya membagikan sebuah gambar dan link youtube ke salah satu video Narasi TV nya Mbak Najwa Shihab yang membahas tentang investigasi pelaku utama pembakaran halte Sarinah.

Gambar yang dibagikan merupakan gambar tangkapan layar di bagian video yang menyatakan bahwa mereka (tim Narasi) menggunakan Machine Learning berbasis Tensorflow untuk memperjelas wajah para pelaku pembakaran.

Terkait demonstrasi UU cipta kerja memang sedang hangat untuk dibahas, tetapi saya tidak akan membahas kearah sana, karena memang bukan kapasitas saya.

Tetapi, disini kita akan sedikit membahas mengenai apa sih tensorflow itu dan apa to machine learning itu? Mungkin kita sering dengar, tapi kok ya masih banyak yang merasa seperti ambigu kalau diminta menjelaskan tentang hal tersebut.

Bahkan saya sendiri juga sebenarnya masih meraba-raba kalau membahas mengenai hal ini, karena dalam dunia IT memang terlalu luas untuk satu orang bisa menguasai seagala macam hal. Machine Learning sendiri bisa dikatakan sudah menjadi satu sub tersendiri dalam konsentrasi IT yang sangat berdasar kepada Matematika dan Statistik.

Machine Learning adalah …

Sebelum membahas Tensorflow, kita akan membahas Machine Learning terlebih dahulu. Machine Learning ini secara definitif yang sederhana mungkin bisa dikatakan sebagai salah satu bidang study dalam computer science yang dapat mengimprove otomatisasi berdasarkan experience atau pengalaman.

Machine learning merupakan bagian kecil dari Artificial Inteligence, yang kalau kita bahas saudara-saudaranya sangatlah banyak sekali. Karena saya asumsikan pembaca disini tidak semua praktisi atau akademisi IT, jadi kita skip membahas AI di artikel yang lain.

Machine Learning, seperti namanya yaitu mesin yang belajar, membawa pendekatan kerja sama antara manusia dan mesin, dimana manusia mengajar mesin supaya mesin dapat bekerja sebagaimana manusia. Itu yang diharapkan.

Apakah mesin dapat belajar? Ya, mesin dapat belajar. Bagaimana? Tentu dengan menganalisa data-data dengan jumlah besar yang kemudian dapat diamati dengan algoritma-algoritma tertentu, sehingga menciptakan pola atau kebiasaan yang kemudian dapat digunakan sebagai acuan untuk menebak, atau merekomendasikan jawaban atas pertanyaan baru di kasus yang lain.

Saya beri contoh yang mudah, misalnya kita memberikan mesin data dalam jumlah yang besar tentang buah-buahan. Dalam data tersebut, disebutkan macam-macam buah, dan warnanya. Termasuk warna ketika buah masih mentah dan sudah matang.

Kemudian, seiring kita memberikan data, mesin dapat belajar bahwa buah kalau sudah matang kebanyakan warnanya menguning, sedangkan kalau hijau kebanyakan masih mentah. (Ini contoh saja, tentu ada pendekatan lain untuk buah jambu air yang warnanya merah hhee).

Lalu, pada sebuah kasus kita bingung menentukan buah A sudah matang atau belum, kemudian kita memberikan gambarnya kepada si mesin, nah si mesin bisa mendeteksi buah tersebut sudah matang atau belum berdasarkan data-data yang sebelumnya sudah mesin pelajari. Ngeh kan?

Tensorflow

Dalam membuat sebuah aplikasi dari machine learning, tentunya praktisi IT sebagai seorang developer bisa membuat berbaris-baris kode dengan dibaut sendiri, atau istilahnya from scratch. Itu jika dia paham bagaimana membuatnya.

Pun kalau dia paham membuatnya, tentunya akan membutuhkan waktu yang sangat lama. Karena itu ada yang namanya Library, atau istilah awamnya bisa dibilang plugin, atau ya bisa disebut perpustakaan aja kali ya.

Nah, Tensorflow ini juga termasuk library dalam Machine Learning. Dari pada membuat fungsi-fungsi sendiri yang belum tentu bisa bekerja, para ahli pengembang Tensorflow telah membuat source code/kode-kode yang sudah dibuat sedemikian rupa untuk menunjang pengaplikasian machine learning yang kemudian dapat digunakan developer lain dengan lebih mudah.

Cara gampangnya untuk membayangkan library ini adalah seperti bumbu cepat saji. Alih-alih membuat bumbu nasi goreng sendiri, Tensorflow ini semacam bumbu nasi goreng yang ada diwarung yang bisa kita gunakan dengan cara yang lebih mudah, yaitu tinggal menuangkan saja.

Sejarah TensorFlow dimulai saat Google melihat potensi deep neural network untuk meningkatkan layanannya seperti gmail, foto, dan mesin pencariannya.

Kemdian, TensorFlow pun dikembangkan untuk memungkinkan para peneliti dan developer untuk mengerjakan model AI secara bersama sehingga memungkinkan banyak orang untuk menggunakannya. 

Tensorflow memiliki banyak sekali kemanfaatan

Tensorflow ini bersifat gratis dan opensource, sehingga bisa digunakan dengan gratis tanpa perlu membayar lisensi. Dengan demikian, saat ini sudah banyak sekali kebermanfaatan yang telah library ini berikan.

Misalnya dengan membantu dokter melakukan filter terhadap retinopati diabetes, membantu penyelamatan hutan dengan memberi peringatan dini terhadap potensi aktivtas deforestasi ilegal, dan lain sebagainya.

Secara contoh gampang mungkin seperti itu, tapi kalau kita membahas fitur yang diberikan akan sangat banyak seperti klasifikasi gambar dan lainnya.

Dikembangkan Google Brain

Tensorflow sebenarnya dikembangkan oleh Google Brain, devisi khusus yang dimiliki oleh Google khusus untuk riset-riset seputar Deep Learning Artificial Inteligences.

Mulanya digunakan hanya untuk digunakan secara pribadi oleh Google, dan pada tahun 2015 diluncurkan dibawah lisensi Apache 2.0.

Sebenarnya masih kepingin banyak cerita, tetapi jam sudah menunjukan hampir Subuh, jadi saya sudahi dulu dan prepare sembahyang. Kalau ada waktu saya update tulisan ini, atau teman-teman bisa membaca di Google tentang Tensorflow. Sepertinya akan menarik untuk dipelajari bukan?