Description

Deep Learning adalah sub-bidang dari Machine Learning yang menggunakan algoritma Neural Network (jaringan saraf) untuk mempelajari representasi fitur yang lebih abstrak dari data input. Deep Learning digunakan untuk berbagai aplikasi seperti pengenalan suara, pengenalan wajah, pengenalan tulisan tangan, deteksi objek, dan lain sebagainya.

Accelerator (akselerator) pada konteks Deep Learning adalah sebuah perangkat keras yang dirancang khusus untuk mempercepat proses pelatihan dan evaluasi model Deep Learning. Accelerator ini dapat berupa CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), TPU (Tensor Processing Unit), FPGA (Field Programmable Gate Array), dan ASIC (Application Specific Integrated Circuit).

Algoritma Deep Learning pada Accelerator adalah proses pelatihan model Deep Learning dengan memanfaatkan kecepatan dan kemampuan paralelisme dari Accelerator seperti GPU dan TPU. Algoritma ini akan memecah batch data menjadi bagian-bagian kecil dan mengalokasikan tugas ke setiap inti GPU atau TPU untuk mempercepat proses pelatihan. Selain itu, algoritma ini juga akan mengoptimalkan penggunaan memori dan cache pada Accelerator untuk meningkatkan kinerja.

Kali ini saya akan menggunakan daataset yang bernama ”CIFAR-10” yang tersedia di TensorFlow dan juga Kaggle. Dataset ini berisikan 60.000 gambar yang berwana berukuran 32x32, dengan 10 kelas objek yang berbeda.

Langkah-langkag yang akan dilakukan:

1. Import library TensorFlow dan dataset CIFAR-10.

2. Memuat dataset CIFAR-10 dan membaginya menjadi data pelatihan dan data validasi.

3. Menormalisasi data dengan membagi nilai piksel dengan 255, dan mengonversi label menjadi one-hot encoding.

4. Membangun model Convolutional Neural Network (CNN) sederhana dengan arsitektur sebagai berikut:

• Convolutional layer dengan 32 filter, kernel size 3x3, dan fungsi aktivasi ReLU
• Convolutional layer dengan 64 filter, kernel size 3x3, dan fungsi aktivasi ReLU
• Max pooling layer dengan pool size 2x2
• Flatten layer
• Dense layer dengan 128 unit dan fungsi aktivasi ReLU
• Dense layer dengan 10 unit dan fungsi aktivasi softmax

5. Menentukan optimizer, loss function, dan metric untuk model.

6. Melatih model dengan data pelatihan, data validasi, dan batch size sebesar 64 selama 10 epoch.

7. Evaluasi model dengan data validasi dan mencetak nilai akurasi dan loss function.