Machine Learning (ML), sebuah subbidang dari Artificial Intelligence (AI), memungkinkan komputer melakukan tugas tanpa instruksi khusus, dengan belajar dari pengalaman. Python memiliki dukungan luar biasa untuk ML dengan rangkaian fiturnya yang luas dan beragam perpustakaan pihak ketiga.
Library ML yang tersedia untuk Python mencakup alat dan fungsi untuk menyelesaikan perhitungan matematis dan ilmiah. Dengan menggunakan pustaka ini, Anda dapat membuat model pembelajaran mesin dengan lebih cepat, tanpa harus menguasai semua teknik dasar secara spesifik.
Tim Google Brain berkembang TensorFlow sebagai framework pembelajaran mesin sumber terbuka itu memungkinkan Anda membangun dan melatih berbagai jenis jaringan saraf. TensorFlow memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi kecerdasan buatan, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pembelajaran penguatan.
TensorFlow merepresentasikan data sebagai array multidimensi yang disebut tensor. Fitur ini memungkinkan Anda bekerja dengan data dengan cara yang sangat fleksibel dan efisien, sehingga memudahkan merancang dan mengoptimalkan model pembelajaran mesin.
Kompatibilitas TensorFlow dengan bahasa pemrograman seperti Python, C++, dan JavaScript membuatnya dapat diakses oleh khalayak luas. Fleksibilitas ini telah berkontribusi pada popularitasnya baik di dunia akademis maupun industri.
Tim peneliti AI Meta mengembangkan PyTorch sebagai perpustakaan sumber terbuka dan gratis untuk aplikasi dalam visi komputer dan pemrosesan bahasa alami. Beberapa bisnis, termasuk Uber, Walmart, dan Microsoft, telah menggunakan perpustakaan ini.
Misalnya, Uber mengakuisisi Pyro, sebuah program pembelajaran mendalam yang menggunakan PyTorch untuk pemodelan probabilistik. Hal ini menunjukkan popularitas dan kegunaan PyTorch di antara perusahaan yang mencari solusi AI tingkat lanjut.
Perusahaan seperti Uber, Netflix, Square, dan Yelp memilih Keras dibandingkan perpustakaan lain dalam menangani data teks dan gambar mereka. Keras adalah pustaka Python sumber terbuka yang berdiri sendiri, dibuat khusus untuk tugas pembelajaran mesin dan jaringan saraf.
Desain modular, keterbacaan, dan ekstensibilitasnya memungkinkan pengembang bereksperimen dan melakukan iterasi lebih cepat saat membuat model jaringan saraf. Selain itu, Keras menyediakan toolkit tangguh yang secara signifikan meningkatkan efisiensi manipulasi teks dan gambar.
NumPy, perpustakaan Python sumber terbuka, memfasilitasi perhitungan ilmiah dan matematis. Pustaka ini menawarkan berbagai fungsi matematika, termasuk operasi seperti math.fsum dan math.frexp. Selain itu, ini memberdayakan Anda untuk melakukan perhitungan kompleks yang melibatkan matriks dan array multidimensi.
SciPy dibangun berdasarkan kemampuan NumPy, menyediakan berbagai fungsi penting untuk berbagai tugas ilmiah dan teknik. Perpustakaan ini mencakup modul untuk optimasi, integrasi, interpolasi, aljabar linier, statistik, dan banyak lagi.
Hasilnya, ini berfungsi sebagai alat yang berharga bagi mereka yang mengerjakan aktivitas seperti analisis data, simulasi numerik, dan pemodelan ilmiah. Biasanya, Anda akan menggabungkannya dengan perpustakaan ilmiah lainnya untuk menciptakan alur kerja komputasi yang komprehensif.
Scikit-Learn, perpustakaan pembelajaran mesin gratis, terkenal dengan kecepatan dan API yang ramah pengguna. Dibangun berdasarkan SciPy, ini mencakup beragam kemampuan, termasuk metode regresi, pengelompokan data, dan alat kategorisasi.
Pustaka ini menawarkan dukungan untuk teknik pembelajaran mesin terkemuka, seperti Support Vector Machines, Random Forest, K-Means, dan Gradient Boosting. Selain itu, komunitas pengembang aktifnya dapat menawarkan bantuan berharga jika Anda menemui masalah.
Scikit-Learn diadopsi secara luas di berbagai industri, dengan contoh-contoh penting seperti booking.com untuk reservasi hotel dan Spotify untuk streaming musik online, menjadikannya pilihan populer di GitHub.
Orange3 adalah aplikasi perangkat lunak sumber terbuka yang dirancang untuk penambangan data, pembelajaran mesin, dan visualisasi data. Asal usulnya dimulai pada tahun 1996 ketika pertama kali dirancang oleh para ahli akademis di Universitas Ljubljana di Slovenia yang membangunnya menggunakan C++.
Seiring berjalannya waktu, seiring dengan meningkatnya permintaan akan fungsionalitas yang lebih canggih dan rumit, para profesional mulai memasukkan modul Python ke dalam kerangka kerja ini, memperluas dan meningkatkan kemampuan perangkat lunak.
Pandas adalah pustaka pembelajaran mesin dengan Python yang menyediakan struktur data tingkat tinggi dan beragam alat analisis. Salah satu fitur hebat perpustakaan ini adalah kemampuannya untuk melakukan operasi kompleks pada data hanya dengan menggunakan satu atau dua perintah.
Pandas memiliki banyak metode bawaan untuk mengelompokkan, menggabungkan, dan memfilter data, serta fungsionalitas deret waktu.
Pandas memastikan seluruh proses manipulasi data menjadi mudah. Salah satu keunggulan Pandas adalah dukungannya terhadap operasi seperti pengindeksan ulang, iterasi, pengurutan, agregasi, penggabungan, dan visualisasi.
Matplotlib adalah perpustakaan untuk Python yang memiliki semua yang Anda butuhkan untuk membuat visualisasi statis, animasi, dan interaktif.
NumPy, perpustakaan komputasi ilmiah Python, berfungsi sebagai fondasi pembuatan Matplotlib. Anda dapat menggunakan Matplotlib untuk memplot data dengan cepat dan mudah setelah Anda memprosesnya terlebih dahulu dengan NumPy.
Perpustakaan Theano, dibuat oleh Institut Algoritma Pembelajaran Montreal pada tahun 2007, berfungsi sebagai platform untuk merancang dan melaksanakan pernyataan matematika.
Ini memungkinkan Anda memanipulasi, mengevaluasi, dan mengoptimalkan model matematika secara efektif. Pustaka ini bekerja dengan menangani ekspresi matematika menggunakan array multidimensi.
PyBrain—kependekan dari Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, dan Neural Network Library—adalah kumpulan modul sumber terbuka yang serbaguna untuk digunakan pada berbagai tugas pembelajaran mesin.
Dibuat dengan penekanan kuat pada aksesibilitas, kekuatan inti PyBrain terletak pada jaringan saraf dan metodologi pembelajaran penguatan.
Dominasi Python dalam AI: Revolusi Berbasis Perpustakaan
Beragamnya perpustakaan pembelajaran mesin Python telah membantu memajukan bidang kecerdasan buatan. Pustaka ini menawarkan solusi pra-tertulis yang mempercepat pengembangan, mendorong kolaborasi, dan memberdayakan Anda untuk membuat aplikasi kompleks secara efisien.
Pustaka-pustaka ini menyoroti pengaruh Python pada pembelajaran mesin, yang masing-masing melayani aspek spesifik komputasi matematis, analisis data, visualisasi, dan banyak lagi.
Alat-alat ini secara kolektif menggarisbawahi peran Python sebagai kekuatan pendorong dalam lanskap AI.