10 Perangkat Lunak Pembelajaran Mesin Terbaik (September 2025)

1. Pembelajaran Mesin Azure 

Microsoft Azure menawarkan platform komprehensif untuk pembelajaran mesin yang disebut Azure Machine Learning. Ini memberikan solusi menyeluruh untuk siklus pembelajaran mesin, memungkinkan ilmuwan data, insinyur ML, dan pengembang untuk membangun, melatih, menerapkan, dan mengelola model pembelajaran mesin dalam skala besar. Azure Machine Learning terintegrasi dengan layanan Azure lainnya dan mendukung kerangka kerja sumber terbuka yang populer, menjadikannya alat yang serbaguna dan canggih untuk proyek ML.

Dengan Azure Machine Learning, pengguna dapat mengakses berbagai kemampuan dan fitur untuk menyederhanakan alur kerja mereka. Ini menawarkan lingkungan kolaboratif bagi tim untuk bekerja sama dalam proyek ML, dengan alat seperti buku catatan bersama dan pelacakan eksperimen. Platform ini juga menyediakan fungsionalitas pembelajaran mesin otomatis untuk membuat model akurat dengan cepat, kemampuan MLOps untuk manajemen dan penerapan model, serta fitur AI yang bertanggung jawab untuk memastikan model adil dan transparan.

Fitur utama Azure Machine Learning meliputi:

• Dukungan ekstensif untuk framework sumber terbuka seperti PyTorch, TensorFlow, dan scikit-learn
• Pembelajaran mesin otomatis untuk membuat model berkualitas tinggi dengan cepat tanpa keahlian ilmu data yang luas
• Alat MLOps untuk kolaborasi, reproduktifitas, serta penerapan dan pemantauan model yang efisien
• Integrasi dengan fitur keamanan Azure seperti jaringan virtual, Azure Key Vault, dan registri kontainer untuk keamanan tingkat perusahaan
• Opsi komputasi yang fleksibel, termasuk cluster CPU dan GPU, untuk beban kerja pelatihan dan inferensi

Kunjungi Microsoft Azure →

2. AI Google Cloud Vertex

Google Cloud Vertex AI adalah platform komprehensif untuk membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin. Platform ini menyatukan penawaran AI Google ke dalam lingkungan yang ramping dan menyeluruh yang menyederhanakan alur kerja pembelajaran mesin. Vertex AI memanfaatkan teknologi mutakhir Google, seperti TPU dan arsitektur transformer, yang sangat penting dalam mengembangkan model bahasa berskala besar seperti Gemini.

Salah satu keunggulan utama Vertex AI adalah kemampuan multimoda bawaannya, yang dicontohkan oleh model Gemini. Gemini dapat memproses dan bernalar lintas teks, gambar, audio, dan video secara bersamaan, memungkinkan fungsionalitas tingkat lanjut seperti mengidentifikasi momen-momen spesifik dalam video berdasarkan perintah teks atau memahami perintah multimoda kompleks yang menggabungkan teks dan gambar. Pendekatan multimoda ini membuka beragam aplikasi praktis, mulai dari chatbot layanan pelanggan hingga identifikasi sorotan olahraga, dan bahkan tugas-tugas kompleks seperti transformasi kode dan analisis dokumen keuangan.

Fitur utama Google Cloud Vertex AI meliputi:

• Gemini, model multimodal canggih yang mampu memproses teks, gambar, audio, dan video
• AutoML untuk pemula, memungkinkan pengguna menghasilkan model berkualitas tinggi dengan pengalaman pengkodean minimal
• Pelatihan model khusus untuk para ahli, mendukung kerangka kerja populer seperti PyTorch, TensorFlow, dan XGBoost
• Penerapan model terlatih secara lancar sebagai API real-time atau untuk prediksi batch
• Integrasi dengan layanan Google Cloud seperti Cloud Storage untuk pengelolaan data dan Compute Engine untuk pelatihan intensif sumber daya

Kunjungi Cloud Vertex →

3. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker adalah platform pembelajaran mesin yang dikelola sepenuhnya yang memungkinkan ilmuwan dan pengembang data dengan cepat dan mudah membangun, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin pada skala apa pun. Ini menyediakan instance notebook penulisan Jupyter terintegrasi untuk memudahkan akses ke sumber data Anda untuk eksplorasi dan analisis, sehingga Anda dapat membuat model pembelajaran mesin menggunakan kerangka kerja populer seperti PyTorch, TensorFlow, dan scikit-learn.

Salah satu keunggulan utama SageMaker adalah kemampuannya untuk mendukung seluruh alur kerja pembelajaran mesin, mulai dari persiapan data hingga pembuatan model, pelatihan, penyetelan, dan penerapan. SageMaker menawarkan alat yang dirancang khusus untuk setiap langkah, seperti SageMaker Data Wrangler untuk persiapan data, SageMaker Experiments untuk melacak iterasi model, SageMaker Debugger untuk mengidentifikasi masalah pelatihan, dan SageMaker Model Monitor untuk mendeteksi penyimpangan konsep. SageMaker juga menyediakan kemampuan canggih seperti Autopilot untuk pembuatan model otomatis dan SageMaker Clarify untuk kemampuan menjelaskan dan mendeteksi bias model.

Fitur utama Amazon SageMaker meliputi:

• Kumpulan alat ML yang luas yang mencakup seluruh alur kerja ML, mulai dari pelabelan dan persiapan data hingga pembuatan model, pelatihan, penyesuaian, penerapan, dan pemantauan
• Infrastruktur terkelola sepenuhnya yang dapat diskalakan dengan lancar untuk menangani beban kerja pelatihan dan inferensi dalam berbagai ukuran
• Dukungan untuk framework sumber terbuka populer seperti PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, dan lainnya
• Pembelajaran mesin otomatis dengan SageMaker Autopilot untuk membuat model berkualitas tinggi dengan cepat tanpa keahlian ilmu data yang luas
• Integrasi dengan Amazon DataZone untuk menyederhanakan tata kelola ML di seluruh infrastruktur, aset data, dan proyek ML

Kunjungi SageMaker →

4. PyTorch

PyTorch adalah kerangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka yang dikembangkan oleh lab Riset AI Facebook (sekarang Meta). PyTorch dikenal karena grafik komputasinya yang dinamis, yang memungkinkan pengembangan jaringan saraf tiruan dan model pembelajaran mesin lainnya secara fleksibel dan efisien. PyTorch menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk membangun dan melatih model, dengan fokus pada kegunaan dan kecepatan.

Salah satu keunggulan utama PyTorch adalah gaya pemrograman imperatifnya, yang memungkinkan pengembang menulis kode dengan cara yang lebih alami dan intuitif. Hal ini memudahkan proses debug, modifikasi, dan eksperimen model dibandingkan dengan kerangka kerja yang menggunakan grafik komputasi statis. PyTorch juga menawarkan dukungan yang kuat untuk akselerasi GPU, pelatihan terdistribusi, dan penerapan seluler.

Fitur utama PyTorch meliputi:

• Grafik komputasi dinamis untuk pengembangan model yang fleksibel dan efisien
• Gaya pemrograman imperatif yang memungkinkan proses debug dan eksperimen dengan mudah
• Pustaka ekstensif berisi modul dan fungsi siap pakai untuk lapisan dan operasi jaringan neural umum
• Diferensiasi otomatis untuk komputasi gradien selama propagasi mundur
• Dukungan untuk pelatihan terdistribusi di beberapa GPU dan mesin menggunakan modul torch.distributed

Kunjungi PyTorch →

5. Dataku

Dataiku adalah platform AI dan pembelajaran mesin terkemuka yang memungkinkan organisasi membangun dan melaksanakan proyek sains data dan AI dalam skala besar. Ini menyediakan lingkungan kolaboratif dan menyeluruh bagi para profesional data untuk merancang, menerapkan, mengatur, dan mengelola aplikasi AI dan analitik.

Salah satu keunggulan utama Dataiku adalah kemampuannya untuk mendemokratisasi AI di seluruh organisasi. Dataiku menawarkan antarmuka yang ramah pengguna yang memungkinkan orang-orang dengan berbagai tingkat keahlian teknis untuk berpartisipasi dalam proyek data. Analis bisnis dapat memanfaatkan perangkat visual dan komponen siap pakai untuk menyiapkan data, membangun model, dan menciptakan wawasan, sementara ilmuwan data tingkat lanjut dapat menggunakan kode dan berintegrasi dengan pustaka dan kerangka kerja favorit mereka.

Fitur utama Dataiku meliputi:

• Platform kolaboratif dan terpusat untuk seluruh jalur data mulai dari persiapan data hingga penerapan dan pemantauan model
• Antarmuka visual untuk persiapan data, pembuatan model, dan analitik dengan komponen seret dan lepas serta resep yang dibuat sebelumnya
• Dukungan untuk pengkodean dalam SQL, Python, R, dan Scala untuk pengguna tingkat lanjut dan kasus penggunaan yang kompleks
• Kemampuan AutoML untuk mempercepat pembuatan dan pengoptimalan model
• Fitur MLOps untuk penerapan, pemantauan, dan manajemen model yang disederhanakan di lingkungan produksi

Kunjungi Dataiku →

6. Desainer Saraf

Neural Designer adalah alat perangkat lunak pembelajaran mesin komprehensif yang memanfaatkan kekuatan jaringan saraf untuk melakukan tugas analisis data tingkat lanjut. Dikembangkan oleh Artelnics, Neural Designer menyediakan antarmuka grafis ramah pengguna yang menyederhanakan proses entri data, pembuatan model, dan interpretasi hasil. Ini dirancang untuk menangani berbagai aplikasi, termasuk regresi fungsi, pengenalan pola, perkiraan deret waktu, dan pengkodean otomatis.

Salah satu kekuatan utama Neural Designer adalah kemampuannya untuk mengimplementasikan arsitektur mendalam dengan beberapa lapisan non-linier, sehingga memungkinkannya menemukan pola dan hubungan kompleks dalam data. Perangkat lunak ini mengambil kumpulan data sebagai masukan dan menghasilkan model prediktif sebagai keluaran, yang dapat dinyatakan sebagai ekspresi matematika eksplisit. Model ini kemudian dapat dengan mudah diekspor ke berbagai bahasa atau sistem komputer untuk diintegrasikan ke dalam aplikasi lain.

Fitur utama Neural Designer meliputi:

• Antarmuka pengguna grafis yang intuitif untuk entri data yang efisien dan interpretasi hasil
• Dukungan untuk arsitektur jaringan saraf dalam dengan lapisan tak terbatas dan berbagai fungsi aktivasi
• Beragam algoritme pengoptimalan untuk model pelatihan pada kumpulan data dengan ukuran berbeda
• Alat pemilihan model otomatis, seperti urutan tambahan untuk menemukan arsitektur jaringan yang optimal dan algoritma pemilihan input untuk kepentingan fitur
• Kemampuan pengujian dan analisis yang komprehensif, termasuk matriks konfusi, kurva ROC, grafik penguatan dan peningkatan kumulatif, dan banyak lagi

Kunjungi Desainer Neural →

7. Anaconda

Anaconda adalah distribusi bahasa pemrograman Python dan R sumber terbuka yang populer untuk ilmu data, pembelajaran mesin, dan pemrosesan data skala besar. Ini bertujuan untuk menyederhanakan pengelolaan dan penerapan paket dengan menyediakan koleksi komprehensif lebih dari 7,500 paket, termasuk perpustakaan populer seperti NumPy, pandas, scikit-learn, dan TensorFlow.

Salah satu keunggulan utama Anaconda adalah kemampuannya untuk menciptakan lingkungan yang terisolasi untuk berbagai proyek, memastikan setiap proyek memiliki rangkaian dependensi dan paketnya sendiri. Fitur ini membantu menghindari konflik antar versi pustaka yang berbeda dan memfasilitasi reproduktifitas. Anaconda juga menyertakan antarmuka grafis yang ramah pengguna bernama Anaconda Navigator, yang memungkinkan pengguna untuk meluncurkan aplikasi dan mengelola paket serta lingkungan tanpa menggunakan perintah baris perintah.

Fitur utama Anaconda meliputi:

• Koleksi komprehensif lebih dari 7,500 paket sumber terbuka untuk ilmu data, pembelajaran mesin, dan visualisasi data
• Manajer paket dan lingkungan Conda untuk kemudahan instalasi, pengelolaan, dan penerapan paket dan dependensi
• Kemampuan untuk menciptakan lingkungan terisolasi untuk berbagai proyek guna menghindari konflik paket dan memastikan reproduktifitas
• Antarmuka pengguna grafis Anaconda Navigator untuk mengelola paket dan lingkungan tanpa interaksi baris perintah
• Dukungan untuk berbagai platform, termasuk Windows, macOS, dan Linux

Kunjungi Anaconda →

8. H2O

H2O.ai menawarkan platform komprehensif untuk mengotomatiskan alur kerja pembelajaran mesin utama, memungkinkan pengguna dengan cepat membangun model dan aplikasi AI kelas dunia tanpa keahlian ilmu data yang luas.

H2O AI Cloud menyatukan ilmu data dan penawaran AI perusahaan ke dalam satu platform yang kohesif. Platform ini mencakup H2O-3 untuk pembelajaran mesin terdistribusi, H2O Driverless AI untuk pembelajaran mesin otomatis, H2O Hydrogen Torch untuk pembelajaran mendalam tanpa kode, H2O Document AI untuk pemrosesan dokumen cerdas, H2O Wave untuk pengembangan aplikasi AI low-code, dan kemampuan tambahan untuk penyimpanan fitur dan MLOps.

Fitur utama H2O.ai meliputi:

• H2O-3: Platform pembelajaran mesin terdistribusi sumber terbuka yang menyediakan berbagai algoritme untuk klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan banyak lagi
• AI Tanpa Pengemudi H2O: Platform AutoML pemenang penghargaan yang mengotomatiskan tugas-tugas pembelajaran mesin utama seperti rekayasa fitur, penyesuaian model, dan pemilihan model untuk dengan cepat membuat model yang sangat akurat
• Gelombang H2O: Kerangka kerja berkode rendah untuk mengembangkan aplikasi AI yang kaya dan dasbor interaktif dengan cepat
• Integrasi dengan Snowflake untuk menyederhanakan akses dan penanganan data, memanfaatkan Aplikasi Asli Snowflake dan Layanan Kontainer Snowpark
• Opsi penerapan yang fleksibel termasuk lingkungan cloud dan hybrid cloud yang terkelola sepenuhnya

Kunjungi H2O →

9. TensorFlow

TensorFlow adalah pustaka perangkat lunak sumber terbuka yang dikembangkan oleh Google untuk aliran data dan pemrograman yang dapat dibedakan di berbagai tugas. Ini adalah perpustakaan matematika simbolis dan banyak digunakan untuk aplikasi pembelajaran mesin seperti jaringan saraf. TensorFlow menyediakan ekosistem alat, perpustakaan, dan sumber daya komunitas yang fleksibel yang memungkinkan peneliti mendorong teknologi ML yang canggih dan pengembang untuk membangun dan menerapkan aplikasi yang didukung ML.

Salah satu keunggulan utama TensorFlow adalah kemampuannya untuk melakukan pelatihan terdistribusi di berbagai CPU, GPU, atau TPU, yang memungkinkan pengembangan model pembelajaran mesin skala besar. TensorFlow juga menyediakan serangkaian alat yang lengkap untuk visualisasi, debugging, dan optimasi model. TensorFlow 2.0, yang dirilis pada tahun 2019, memperkenalkan eager execution sebagai fitur bawaan, menyederhanakan proses pengembangan model dan menjadikannya lebih intuitif, terutama bagi pemula.

Fitur utama TensorFlow meliputi:

• Integrasi Keras untuk API jaringan saraf tingkat tinggi, memungkinkan pembuatan prototipe cepat dan pembuatan model yang mudah
• Eksekusi yang bersemangat untuk iterasi segera dan debugging intuitif
• Dukungan pelatihan terdistribusi di beberapa CPU, GPU, atau TPU
• TensorBoard untuk inspeksi dan pemahaman model visual melalui visualisasi interaktif
• TensorFlow Lite untuk menerapkan model pada perangkat seluler dan perangkat tersemat

Kunjungi TensorFlow →

10. Apache mahout

Apache Mahout adalah perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka yang dikembangkan oleh Apache Software Foundation. Ini menyediakan berbagai macam algoritma pembelajaran mesin yang dirancang agar dapat diskalakan dan mampu berjalan pada kumpulan data besar menggunakan kerangka komputasi terdistribusi seperti Apache Hadoop dan Apache Spark.

Mahout dimulai sebagai subproyek Apache Lucene, dengan fokus pada tugas pembelajaran mesin seperti pengelompokan, klasifikasi, dan pemfilteran kolaboratif. Seiring waktu, ia telah berevolusi untuk mendukung serangkaian algoritma yang lebih luas dan telah mengalihkan fokusnya dari Hadoop MapReduce ke mesin komputasi terdistribusi yang lebih efisien seperti Spark.

Fitur utama Apache Mahout meliputi:

• Kerangka kerja aljabar linier terdistribusi dan Scala DSL yang ekspresif secara matematis untuk menulis algoritme pembelajaran mesin yang efisien dan skalabel
• Integrasi dengan Apache Spark, Apache Flink, dan H2O untuk pemrosesan terdistribusi kumpulan data besar
• Algoritme pemfilteran kolaboratif untuk membangun sistem pemberi rekomendasi, termasuk pendekatan berbasis pengguna dan berbasis item, faktorisasi matriks, dan banyak lagi
• Algoritme pengelompokan seperti k-Means, fuzzy k-Means, streaming k-Means, dan pengelompokan spektral
• Algoritma klasifikasi seperti regresi logistik, Naive Bayes, random forest, dan model Markov tersembunyi

Kunjungi Apache Mahout →

Mengapa Anda Harus Mempertimbangkan Perangkat Lunak ML

Evolusi dari Mesin belajar perangkat lunak telah merevolusi cara organisasi mendekati hampir semua aspek bisnis mereka. Alat-alat ini memberdayakan ilmuwan dan pengembang data untuk menciptakan model pembelajaran mesin canggih yang dapat mengatasi masalah kompleks dalam pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan berbagai bidang lainnya. Dari pembelajaran yang diawasi hingga pembelajaran mesin tanpa pengawasan, rangkaian algoritma dan teknik yang tersedia melalui platform ini sangat luas dan terus berkembang.

Alat pembelajaran mesin telah mendemokratisasi akses ke teknologi canggih seperti jaringan saraf dan pembelajaran mendalam. Mereka menyederhanakan pembuatan grafik aliran data, menyederhanakan pengembangan proyek pembelajaran mesin, dan menyediakan lingkungan yang kuat untuk pelatihan dan penerapan model pembelajaran mesin. Baik organisasi menerapkan algoritme pembelajaran mesin tunggal atau membangun sistem pembelajaran mesin secara keseluruhan, solusi perangkat lunak ini menawarkan fleksibilitas dan kekuatan yang diperlukan untuk mendorong inovasi.

Seiring dengan kemajuan teknologi pembelajaran mesin, kita dapat mengharapkan alat-alat ini menjadi lebih canggih dan mudah digunakan. Mereka kemungkinan akan menggabungkan lebih banyak fitur otomatis untuk membantu data scientist dalam memilih dan mengoptimalkan algoritme pembelajaran mesin, sehingga semakin menurunkan hambatan masuk bagi organisasi yang ingin memanfaatkan kekuatan pembelajaran mesin. Masa depan intelijen bisnis dan pengambilan keputusan berbasis data secara intrinsik terkait dengan pengembangan dan adopsi platform perangkat lunak pembelajaran mesin yang canggih ini.