TensorFlow Lite untuk Android adalah versi ringan TensorFlow yang dirancang khusus untuk perangkat seluler dan perangkat tersemat. Hal ini terutama digunakan untuk menjalankan model pembelajaran mesin terlatih pada perangkat seluler untuk melakukan tugas inferensi secara efisien. TensorFlow Lite dioptimalkan untuk platform seluler dan bertujuan untuk memberikan latensi rendah dan ukuran biner kecil untuk memungkinkan eksekusi model pembelajaran mesin dengan cepat dan lancar pada perangkat dengan sumber daya komputasi terbatas.
Salah satu karakteristik utama TensorFlow Lite adalah ia dioptimalkan hanya untuk inferensi. Inferensi mengacu pada proses penggunaan model pembelajaran mesin terlatih untuk membuat prediksi pada data baru. Dalam konteks aplikasi seluler, inferensi adalah tugas utama yang dirancang untuk ditangani oleh TensorFlow Lite. Artinya TensorFlow Lite tidak ditujukan untuk melatih model machine learning secara langsung di perangkat seluler.
Pelatihan model pembelajaran mesin biasanya memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan, terutama untuk model yang kompleks dan kumpulan data yang besar. Melatih model melibatkan pengoptimalan parameter model secara berulang menggunakan data pelatihan dalam jumlah besar, yang memerlukan komputasi intensif dan memakan waktu. Akibatnya, pelatihan model pembelajaran mesin biasanya dilakukan di server atau stasiun kerja canggih dengan GPU atau TPU berperforma tinggi.
Setelah model dilatih dan parameternya dioptimalkan, model tersebut dapat dikonversi ke format yang kompatibel dengan TensorFlow Lite untuk diterapkan pada perangkat seluler. TensorFlow Lite mendukung berbagai alat dan konverter untuk mengonversi model TensorFlow menjadi format yang dapat digunakan untuk inferensi pada perangkat seluler. Proses konversi ini mengoptimalkan model untuk dieksekusi pada perangkat keras seluler, memastikan kinerja yang efisien dan latensi rendah.
TensorFlow Lite untuk Android terutama digunakan untuk tugas inferensi, memungkinkan aplikasi seluler memanfaatkan kekuatan model pembelajaran mesin untuk tugas seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan aplikasi AI lainnya. Pelatihan model pembelajaran mesin biasanya dilakukan pada perangkat keras yang lebih kuat karena tuntutan komputasi dalam proses pelatihan.
TensorFlow Lite untuk Android adalah alat yang berharga untuk menerapkan model pembelajaran mesin pada perangkat seluler untuk tugas inferensi, memungkinkan pengembang membuat aplikasi seluler yang cerdas dan responsif tanpa memerlukan koneksi terus-menerus ke server untuk pemrosesan model.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Dasar-dasar TensorFlow EITC/AI/TFF:
- Bagaimana cara menggunakan lapisan penyematan untuk secara otomatis menetapkan sumbu yang tepat untuk plot representasi kata sebagai vektor?
- Apa tujuan pengumpulan maksimal di CNN?
- Bagaimana proses ekstraksi fitur dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) diterapkan pada pengenalan gambar?
- Apakah fungsi pembelajaran asinkron perlu digunakan untuk model pembelajaran mesin yang berjalan di TensorFlow.js?
- Berapa parameter jumlah kata maksimum TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Bisakah TensorFlow Keras Tokenizer API digunakan untuk menemukan kata yang paling sering digunakan?
- Apa itu TOCO?
- Apa hubungan antara jumlah epoch dalam model pembelajaran mesin dan keakuratan prediksi dari menjalankan model?
- Apakah API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow menghasilkan kumpulan data pelatihan tambahan berdasarkan data grafik alami?
- Apa yang dimaksud dengan API paket tetangga di Neural Structured Learning TensorFlow?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals