10 Pustaka Pembelajaran Mesin Python Terbaik Sepanjang Masa

Gagasan Guido Van Rossum, Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek yang telah memungkinkan banyak hal baru di bidang ilmu komputer. Motif utama Guido Van Rossum ketika mengembangkan Python adalah untuk melahirkan bahasa yang mudah dibaca serta mudah dipelajari untuk pemula – Guido berhasil dalam kedua aspek tersebut.

Sumber Gambar: Google

Bahasa pemrograman Python adalah pilihan pertama bagi bisnis yang ingin beralih ke pembelajaran mesin dan bidang AI serta menggunakan Ilmu Data. Berkat sejumlah besar perpustakaan, Python juga menjadi pilihan pertama di antara pengembang di Badan Pengembangan Python untuk mencoba hal-hal baru di industri.

Python memiliki koleksi perpustakaan paling luas yang pernah dikembangkan untuk suatu bahasa. Ini juga memiliki beragam aplikasi dan merupakan bahasa tujuan umum yang berarti dapat digunakan dalam pengembangan hampir semua jenis produk, baik itu situs web, aplikasi desktop, aplikasi backend, atau pengembangan sistem cerdas.

Kami sedang menjelajahi sepuluh perpustakaan yang didedikasikan untuk mengimplementasikan pembelajaran mesin dalam bahasa Python.

1. Panda:

Pandas adalah salah satu perpustakaan manipulasi data yang paling baik dalam daftar ini. Perpustakaan Pandas dibuat di perusahaan AQR Financial dan kemudian open source atas permintaan salah satu karyawannya, yang merupakan pemimpin dalam pengembangan perpustakaan ini.

Pustaka Pandas memiliki cara terbaik untuk menangani data dan memanipulasi kumpulan data besar. Pemrogram yang bekerja dengan kumpulan data besar dalam domain pembelajaran mesin menggunakan perpustakaan untuk menyusun kumpulan data sesuai dengan kebutuhan bisnis. Selain itu, Pandas juga memiliki aplikasi hebat dalam analisis dan manipulasi data.

2.NumPy:

NumPy adalah bagaimana Python mendapatkan kemampuan komputasi numeriknya. Python pertama kali dikembangkan tanpa terlalu banyak kemampuan komputasi numerik, yang menghambat kemajuannya. Namun, pengembang datang dengan perpustakaan ini, dan Python dapat melangkah sebagai bahasa yang lebih baik dari sana dan seterusnya.

NumPy menawarkan sejumlah besar opsi komputasi numerik seperti perhitungan untuk aljabar linier, bekerja dengan matriks, dan sejenisnya. NumPy sebagai pustaka sumber terbuka terus disempurnakan dan diperbarui dengan formula baru yang membuat penggunaan pustaka menjadi sederhana. NumPy berguna dalam upaya pembelajaran mesin seperti mengekspresikan dan bekerja dengan gambar, array besar, dan implementasi gelombang suara.

3.Matplotlib:

Matplotlib sering digunakan bersama dengan data numerik dan statistik yang dihitung, perpustakaan yang berguna untuk merencanakan berbagai jenis bagan, histogram, dan grafik. Ini berperan penting dalam visualisasi data, dan merupakan pilihan utama untuk visualisasi dan pelaporan data saat menggunakan Python.

Matplotlib, ketika digunakan bersama dengan NumPy dan SciPy, memiliki kemampuan untuk menggantikan kebutuhan penggunaan bahasa statistik MATLAB untuk analisis dan visualisasi data.

Matplotlib juga memiliki jumlah opsi terbanyak dalam hal analisis data dan alat visualisasi. Ini dapat membantu pengembang menyajikan analisis data mereka dengan cara yang lebih efisien menggunakan kebanyakan bagan 2D dan 3D, serta diagram plot lainnya.

4.PyTorch:

PyTorch dikembangkan di Facebook ketika perusahaan ingin melompat ke teknologi dan aplikasi Machine Learning yang lebih baru. Ini terutama digunakan dalam tugas komputasi yang kompleks seperti pemrosesan gambar dan pemrosesan bahasa alami.

Perpustakaan ini terutama dikembangkan untuk memfasilitasi proyek skala besar yang terutama terkait dengan penelitian dan pengembangan domain pembelajaran mesin. Oleh karena itu cepat dan mampu beradaptasi dengan proyek yang selalu berubah.

PyTorch digunakan di mana sejumlah besar data akan diproses, dan juga tersedia di cloud, sehingga tidak perlu menyiapkan perangkat keras khusus untuk menggunakannya. Ini adalah manfaat tambahan menggunakan perpustakaan pembelajaran mesin ini di proyek Anda.

5. Aliran Tensor:

TensorFlow adalah pustaka komputasi numerik luar biasa lainnya di ekosistem Python. Dikembangkan oleh tim Google Brain dan diserahkan kepada komunitas pada tahun 2015, TensorFlow telah berkinerja sangat baik. Tim Google juga menyediakan pembaruan rutin dan fitur baru ke perpustakaan, yang membuatnya semakin canggih dari hari ke hari.

TensorFlow digunakan di hampir semua produk Google yang dilengkapi dengan pembelajaran mesin. Ini adalah perpustakaan pilihan pertama ketika pengembang perlu bekerja dengan jaringan saraf karena jaringan saraf berisi sejumlah operasi tensor, dan perpustakaan ini sangat efisien dalam melakukan operasi tersebut.

Library ini juga menjadi pilihan pertama ketika developer ingin membangun model yang dapat di-deploy dengan cepat dan efisien. TensorFlow memungkinkan tim untuk mengembangkan dan menguji model pembelajaran mesin mereka di berbagai platform dan perangkat. Unit juga dapat menerapkan model mereka di cloud dan mengumpulkan data dan wawasan yang berarti melalui penggunaan TensorFlow.

6.Scikit-Belajar:

Salah satu perpustakaan pembelajaran mesin paling populer di GitHub, SciKit-Learn memungkinkan pengembang untuk dengan cepat melakukan perhitungan ilmiah, teknik, dan matematika.

Scikit-Learn digunakan di hampir semua program dan produk pembelajaran mesin. Ini memiliki algoritma pembelajaran mesin paling banyak yang dikumpulkan dengan sempurna. Ini mencakup algoritme untuk pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi, algoritme regresi, algoritme untuk klasifikasi gambar dan teks, serta algoritme pengelompokan juga.

SciKit-Learn adalah pilihan yang jelas bagi pengembang ketika mereka ingin meningkatkan produk yang sudah ada atau fungsinya menggunakan data sebelumnya.

7. Keras:

Jika Anda ingin bekerja dengan jaringan saraf, Keras adalah perpustakaan terbaik untuk Anda. Keras awalnya dikembangkan sebagai platform untuk jaringan saraf, tetapi dengan berlalunya waktu dan melihat kesuksesan besar, itu kemudian diubah menjadi perpustakaan Python mandiri.

Keras terutama digunakan di perusahaan teknologi besar seperti Uber, Netflix, dan Square untuk memproses data teks dan gambar dalam jumlah besar secara bersamaan dengan akurasi terbaik. Keras digunakan dalam aplikasi skala besar karena memberikan dukungan yang sangat baik untuk beberapa backend dengan stabilitas dan kinerja yang sempurna.

8. Oranye3:

Orange3 adalah perpustakaan Python yang dikembangkan pada tahun 1996 oleh para ilmuwan di Universitas Ljubljana. Orange3 sangat disukai di masyarakat karena kurva belajarnya yang lebih mudah diatur. Pengembangan Orange3 difokuskan pada pembuatan sistem rekomendasi yang sangat akurat. Hari ini Orange3 telah berkembang menjadi berbagai subkelompok. Ini dapat digunakan untuk penambangan data dan visualisasi data serta komputasi numerik juga.

Yang membedakan Orange3 adalah strukturnya yang berbasis widget. Dengan bantuan struktur ini, pengembang dapat dengan mudah membuat model berkinerja lebih baik, dan model ini kemudian dapat digunakan untuk memberikan perkiraan bisnis yang akurat.

9. Sains:

SciPy adalah pustaka Python lain yang berfokus pada penyediaan metode dan fungsi untuk perhitungan yang akurat. Pustaka SciPy adalah bagian dari tumpukan SciPy yang terkenal di industri.

SciPy banyak digunakan dalam komputasi ilmiah, matematika, dan terkait teknik. Hal ini sangat baik dalam menangani perhitungan yang kompleks dan karena itu telah menjadi pelopor dalam industri. SciPy terdiri dari NumPy, jadi Anda dapat yakin bahwa perhitungan dari SciPy akan sangat efisien dan super cepat.

Selain itu, SciPy secara langsung membahas topik matematika tingkat lanjut seperti statistik, aljabar linier, korelasi, integrasi, dan perhitungan numerik lainnya. Ia melakukan semua ini dengan sangat cepat, meningkatkan kinerja keseluruhan model pembelajaran mesin yang dikembangkan menggunakan SciPy.

10.Teano:

Theano terutama dikembangkan untuk menangani persamaan matematika yang besar dan kompleks yang tidak dapat diselesaikan dengan cepat. Para peneliti di Montreal Institute of Learning Algorithms datang dengan ide untuk mengembangkan Theano.

Sejak awal, ia selalu harus bersaing dengan beberapa perpustakaan pembelajaran mesin terbaik. Namun, Theano masih sangat efisien dalam penggunaan dan dapat bekerja dengan sangat baik pada CPU dan GPU. Theano juga memungkinkan penggunaan kembali kode dalam modelnya, yang meningkatkan kecepatan pengembangan produk secara keseluruhan.

Penggunaan perpustakaan tersebut sangat penting untuk pengembangan produk yang lebih baik dan lebih stabil. Jika Anda ingin membuat visualisasi dari analisis data Anda, Anda harus memilih pustaka Matplotlib karena opsi ekstensif yang disediakannya. Namun, jika Anda bekerja di sekitar tensor serta komputasi numerik lainnya yang perlu diproses dengan kecepatan sangat cepat, Anda pasti harus melanjutkan dengan TensorFlow.

Python adalah bahasa tujuan umum, ia hadir dengan semua jenis pustaka dan modul yang memberikan manfaat tambahan pada bahasa tersebut. Jika pembelajaran mesin adalah domain inti Anda, ini adalah beberapa perpustakaan pembelajaran mesin terbaik yang pernah diterbitkan untuk lingkungan Python.

Tentang Penulis

Harikrishna Kundariya, adalah seorang pemasar, pengembang, IoT, ChatBot & Blockchain savvy, desainer, salah satu pendiri, Direktur Teknologi eSparkBiz. Pengalamannya di 8+ memungkinkan dia untuk memberikan solusi digital untuk perusahaan baru yang baru berbasis IoT dan ChatBot.

Sumber: https://blog.ionixxtech.com/top-10-python-machine-learning-libraries-of-all-time/