7 Perpustakaan Pembelajaran Mesin untuk Calon Pakar

Pembelajaran mesin telah menjadi pusat diskusi dalam kecerdasan buatan saat ini. Ini menyentuh semua bidang, termasuk teknik, kedokteran, bisnis, ilmu sosial, dan banyak lagi.

Menggunakan beberapa perpustakaan pembelajaran mesin yang tersedia saat ini, pembelajaran mesin dengan Python, C++, Java, Julia, dan R, antara lain, lebih mudah dari sebelumnya. Berikut adalah beberapa perpustakaan pembelajaran mesin populer yang dapat Anda mulai jika Anda ingin menjelajah ke jalur karier yang menjanjikan ini.

1. Keras

Keras adalah bagian dari utilitas machine learning ekstensif TensorFlow. Tapi ini berbeda karena ini adalah API tingkat tinggi yang dikirimkan bersama TensorFlow. Plus itu lebih ramah manusia dan ditulis dengan Python. Jadi ini lebih dapat diterapkan karena menawarkan dokumentasi ringkas yang mudah dipersempit oleh pemula pembelajaran mesin.

Keras, bagaimanapun, menawarkan berbagai fungsi pembelajaran mesin, sempurna untuk melatih data terstruktur dan media mentah. Namun, pustaka ini mencakup algoritme berbasis teks dan gambar untuk melatih dan menguji kumpulan data Anda.

Fitur unik Keras adalah membuat Anda tetap fokus pada perpustakaan, karena menyediakan semua yang Anda butuhkan untuk proyek Anda secara utuh. Jadi, Anda hampir tidak perlu keluar untuk meminjam utilitas dari perpustakaan lain. Penyetelan hyperparameter, pemilihan fitur, lapisan prapemrosesan data yang kaya, dan pembersihan data adalah beberapa fitur bawaannya yang spektakuler.

Dengan Keras, Anda dapat membaca gambar dan teks langsung dari folder terpisah di direktori induk dan mendapatkan kumpulan data berlabel darinya. Dan jika data Anda besar dan tidak ada di memori mesin Anda, Keras menawarkan opsi objek dataset berkinerja tinggi. Anda selalu dapat beralih ke itu.

Terkait: Cara Meningkatkan Keterampilan Python dan AI Anda dengan Pustaka Pembelajaran Mesin Python

Selain itu, ia menawarkan berbagai unit pemrosesan grafis (GPU) untuk memproses kumpulan data besar. Jadi ini memungkinkan Anda menjalankan kalkulasi CPU bersamaan dengan pemrosesan GPU secara asinkron.

2. TensorFlow

Diperkenalkan oleh Google pada tahun 2015, TensorFlow lebih merupakan kerangka kerja daripada perpustakaan. Ini adalah pustaka sumber terbuka yang dibuat dengan C++, dan berfungsi dengan melacak grafik aliran data.

TensorFlow sangat serbaguna dan ekstensif, menawarkan banyak library terpadu lainnya untuk menjalankan perhitungan machine learning. Intinya, TensorFlow menawarkan platform yang skalabel untuk membangun konsep pembelajaran mesin seperti jaringan saraf tiruan (JST), jaringan saraf dalam, dan pembelajaran mendalam.

Terkait: Apa itu TensorFlow Lite dan Bagaimana Kerangka Pembelajaran Mendalamnya?

Tensorflow juga mendukung Java, C++, Julia, Rust, Ruby, dan JavaScript, selain Python. Meskipun menggunakan TensorFlow dengan bahasa pemrograman selain Python mungkin menawarkan integrasi proyek yang mudah, menggunakan intinya dengan Python lebih mudah karena sepenuhnya mendukung implementasi TensorFlow.

Selain itu, alur pengembangan dalam bahasa lain dapat menimbulkan masalah kompatibilitas versi API jika Anda perlu mengganti versi nanti. Meskipun dokumen TensorFlow komprehensif, tidak seperti Keras, dokumen tersebut mungkin terlalu beragam untuk dipahami oleh pemula. Yang mengatakan, ia memiliki dukungan komunitas yang solid, dan Anda juga akan menemukan banyak contoh TensorFlow sumber terbuka di luar sana.

Keuntungan TensorFlow dibandingkan Keras adalah Anda dapat menggunakan TensorFlow secara langsung tanpa Keras. Tentu saja, Anda tidak dapat mengatakan hal yang sama untuk Keras, karena ini adalah kelas bercabang dari TensorFlow itu sendiri.

3. Mlib Spark

Inilah sesuatu yang sangat berguna dari Apache Spark. Dirilis dan dibuat open-source pada tahun 2010, Mlib Spark menggunakan perhitungan berulang untuk menjalankan algoritme pembelajaran mesin. Karena sifatnya yang berulang, Mlib dapat menggunakan Hadoop atau sumber data lokal dan alur kerja. Plus, itu mampu menjalankan logika kompleks dalam waktu singkat.

Pada akhirnya, itu masih salah satu perpustakaan pembelajaran mesin tercepat di luar sana. Ini menjalankan berbagai algoritma pembelajaran mesin, termasuk regresi, pengelompokan, klasifikasi, dan model rekomendasi. Ini juga unggul dalam hal pra-pemrosesan data dan penambangan pola.

Terkait: Apa Itu Algoritma Pembelajaran Mesin? Inilah Cara Mereka Bekerja

Pustaka bersifat dinamis dan menawarkan API tangguh yang terhubung dengan Scala, Python, R, dan Java. Mlib Spark adalah embed dari Spark itu sendiri, sehingga upgrade dengan setiap rilis Spark.

Mlib Spark memiliki dokumentasi penjelasan, sehingga pemula dapat dengan mudah mengambilnya. Tetapi sedikit kontra adalah bahwa itu hanya terintegrasi dengan beberapa bahasa pemrograman, jadi ini mungkin menjadi masalah jika Anda tidak terbiasa dengan bahasa yang saat ini didukungnya.

4. mlpack

mlpack dirilis pada tahun 2008 dan dikembangkan dengan C++ menggunakan pustaka aljabar linier yang disebut Armadillo. Seperti Mlib Spark, ini memungkinkan Anda menerapkan sebagian besar algoritme dan konsep pembelajaran mesin yang tersedia langsung ke kumpulan data Anda menggunakan baris kode yang ringkas dan mudah dibaca.

Selain tersedia dalam bahasa pemrograman seperti Python, C++, Go, dan Julia, ini juga mendukung eksekusi CLI, yang memungkinkan Anda menjalankan kode dan menerima respons instan. Meskipun mendukung pengikatan dengan bahasa lain ini, menjalankan mlpack pada kumpulan data besar yang memerlukan komputasi kompleks mungkin bukan ide yang bagus saat menggunakannya dengan bahasa pemrograman lain. Jadi, skalabilitas dengan bahasa lain selain C++ sering menjadi masalah dengan mlpack.

Jika Anda seorang pemula pembelajaran mesin dan memiliki pengetahuan tentang C++, Anda masih dapat mencobanya. Dokumentasi memiliki panduan dan contoh yang mudah diikuti yang tersedia untuk berbagai bahasa pemrograman. Karena menjalankan perhitungan pada konsep C++, mlpack menggunakan kode tingkat rendah untuk menjalankan tugas pembelajaran mesin yang kompleks hingga sederhana dengan cepat.

5. Pytorch

Facebook dikembangkan Pytorch dan dirilis secara resmi pada tahun 2016. Terkenal karena penggunaannya yang ekstensif dalam visi komputer, pembelajaran mendalam, dan pemrosesan bahasa alami, Pytorch adalah perpustakaan sumber terbuka yang dibangun dari kerangka kerja Torch.

Seperti Keras dan Tensorflow, Pytorch mendukung pemrosesan CPU dari kumpulan data. Dan jika kumpulan data Anda besar, ia memiliki prosesor GPU untuk menangani perhitungan Anda. Plus, ini berbasis tensor.

Selain Python, perpustakaan mendukung pengikatan untuk C++ dan Java. Pytorch, selain utilitas lain, menawarkan perpustakaan anak perusahaan termasuk penglihatan obor, teks obor, torchaudio, dan Layanan obor.

Pustaka ini adalah bagian dari fungsi pembelajaran mesin Pytorch, dan Anda akan menemukannya saat menulis model Pytorch Anda. Dengan dokumentasi berbasis tutorial yang mendetail dan komprehensif, Pytorch mudah dipahami, selama Anda terbiasa dengan konsep pembelajaran mesin.

Pytorch juga memungkinkan Anda mengubah kumpulan data Anda menjadi format yang ramah mesin. Jadi ini juga merupakan perpustakaan yang sempurna untuk data pra-pemrosesan. Selalu, ekstraksi fitur, pembersihan data, pemisahan data, dan penyetelan hyperparameter semuanya dimungkinkan dengan Pytorch.

6. Scikit-Belajar

Dibangun secara mendalam dengan Python, scikit-belajar, disebut juga sklearn, dirilis untuk umum pada tahun 2010. Perpustakaan, bagaimanapun, melayani berbagai aplikasi pembelajaran mesin, termasuk pemodelan set data unggulan dan tidak berfitur.

Scikit-learn menawarkan algoritma terawasi yang sudah dikenal, termasuk model regresi linier dan logistik, support vector machine (SVM), Naive Bayes, Decision Trees, Nearest Neighbors, antara lain langsung dari kotak. Ini juga merupakan sumber yang kaya dari metode pembelajaran tanpa pengawasan seperti pengelompokan, model Gaussian, bersama dengan model jaringan saraf, dan banyak lagi.

Intinya, scikit-learn mendukung model yang diawasi dan tidak diawasi. Ini adalah titik awal yang bagus jika Anda masih baru mengenal Python atau pembelajaran mesin secara umum karena semuanya berbasis Python. Dan jika Anda baru memulai pembelajaran mesin atau ilmu data, Anda mungkin ingin memulai dengan fitur pembelajaran terawasi dari scikit-learn.

Secara keseluruhan, ini lebih ramah-pemula daripada perpustakaan lain dalam daftar. Tidak seperti perpustakaan lain yang disebutkan sebelumnya, scikit-learn sangat bergantung pada Numpy dan Scipy untuk menjalankan perhitungan matematis berkinerja tinggi. Dan itu juga menggunakan Matplotlib untuk menyajikan visualisasi bercerita yang menarik.

7. Theano

Jika Anda mencari perpustakaan untuk membantu Anda memecahkan masalah kompleks menjadi algoritme yang fleksibel, maka Theano mungkin yang Anda inginkan. Dibuat pada tahun 2007 oleh Yoshua Bengio di Montreal, Kanada, Theano adalah perpustakaan yang kuat untuk menjalankan komputasi kecil hingga kinerja tinggi.

Seperti Scikit-Learn, Theano bergantung pada Numpy untuk mengeksekusi perhitungan numerik. Pustaka mendukung komputasi berbasis GPU, ditambah lagi menghasilkan kode C tingkat rendah. Ini mempercepat evaluasi matematis dengan Theano, tidak peduli seberapa besar mereka. Selain itu, model pembelajaran mendalamnya berjalan pada tensor.

Dengan Theano, Anda dapat mengonversi kumpulan data Anda menjadi titik float, biner, atau integer yang dapat dibaca, terlepas dari tipe data awalnya. Anda mungkin tidak mendapatkan dukungan komunitas yang cukup. Itu karena Theano tidak sepopuler perpustakaan lain yang kami sebutkan sebelumnya. Itu tidak membuatnya kurang ramah bagi pemula.

Tutorial dalam dokumen mudah dimengerti. Kemampuannya untuk menyederhanakan susunan kompleks dan mengoptimalkan komputasi tak terbatas membuatnya sempurna untuk membuat model pembelajaran mesin yang skalabel.

Perpustakaan Mana yang Harus Anda Gunakan untuk Proyek Pembelajaran Mesin Anda Selanjutnya?

Meskipun kami telah menyebutkan beberapa perpustakaan pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan, muncul dengan yang terbaik bisa jadi sulit karena mereka semua melayani tujuan yang sangat mirip dengan hanya sedikit perbedaan di dalamnya fitur.

Tentu saja, memulai dengan perpustakaan yang lebih ramah bagi pemula seperti Scikit-Learn, atau Keras akan sangat membantu jika Anda baru terjun ke lapangan. Di luar itu, memilih perpustakaan dengan sengaja untuk sebuah proyek akan membantu Anda mempersempit kompleksitas di sepanjang jalur pengembangan Anda. Namun demikian, membiasakan diri Anda dengan dasar-dasar pembelajaran mesin melalui kursus dan tutorial sangat membantu.

Apa Itu Algoritma Pembelajaran Mesin? Inilah Cara Mereka Bekerja

Algoritme pembelajaran mesin dirancang untuk membuat hidup lebih mudah dan meningkatkan sistem, tetapi mereka bisa serba salah dengan konsekuensi buruk.

Baca Selanjutnya

Tentang Penulis