10 Perpustakaan Python Terbaik untuk Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

Python telah tumbuh dalam popularitas selama beberapa tahun terakhir untuk menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer untuk tugas pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI). Ini telah menggantikan banyak bahasa yang ada di industri, dan lebih efisien dibandingkan dengan bahasa pemrograman mainstream lainnya. Selain itu, perintahnya yang seperti bahasa Inggris membuatnya dapat diakses oleh pemula dan ahli alike. 

Fitur fundamental lain dari Python yang menarik banyak penggunanya adalah koleksi perpustakaan sumber terbuka yang luas. Perpustakaan ini dapat digunakan oleh programmer dengan semua tingkat pengalaman untuk tugas yang melibatkan ML dan AI, ilmu data, manipulasi gambar dan data, dan banyak lagi. 

Mengapa Python untuk Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?

Perpustakaan sumber terbuka Python tidak hanya fitur yang membuatnya disukai untuk pembelajaran mesin dan AI. Python juga sangat serbaguna dan fleksibel, yang berarti dapat digunakan bersama dengan bahasa pemrograman lainnya jika diperlukan. Bahkan lebih jauh, dapat beroperasi pada hampir semua sistem operasi dan platform di pasar. 

Mengimplementasikan jaringan saraf dalam dan algoritma pembelajaran mesin dapat sangat memakan waktu, tetapi Python menawarkan banyak paket yang memotong waktu ini. Ini juga merupakan bahasa pemrograman berorientasi objek (OOP), yang membuatnya sangat berguna untuk penggunaan data yang efisien dan kategorisasi. 

Faktor lain yang membuat Python disukai, terutama bagi pemula, adalah komunitas penggunanya yang tumbuh. Karena ini adalah salah satu bahasa pemrograman yang tumbuh paling cepat di dunia, jumlah pengembang Python dan layanan pengembangan telah meledak. Komunitas Python tumbuh bersama dengan bahasa, dengan anggota aktif yang selalu mencari untuk menggunakan bahasa ini untuk menangani masalah baru di bisnis.

Sekarang Anda tahu mengapa Python adalah salah satu bahasa pemrograman teratas, berikut adalah 10 perpustakaan Python terbaik untuk pembelajaran mesin dan AI: 

1. NumPy

NumPy secara luas dianggap sebagai perpustakaan Python terbaik untuk pembelajaran mesin dan AI. Ini adalah perpustakaan numerik sumber terbuka yang dapat digunakan untuk melakukan berbagai operasi matematika pada matriks yang berbeda. NumPy dianggap sebagai salah satu perpustakaan ilmiah yang paling banyak digunakan, yang membuat banyak ilmuwan data mengandalkannya untuk menganalisis data. 

Array NumPy memerlukan area penyimpanan yang jauh lebih sedikit daripada daftar Python lainnya, dan lebih cepat serta lebih mudah digunakan. Anda dapat memanipulasi data dalam matriks, mengubahnya, dan mengubah bentuknya dengan NumPy. Secara keseluruhan, NumPy adalah pilihan yang baik untuk meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin tanpa kerja yang terlalu kompleks. 

Berikut beberapa fitur utama NumPy: 

• Objek array N-dimensi dengan kinerja tinggi.
• Manipulasi bentuk.
• Pembersihan/memanipulasi data.
• Operasi statistik dan aljabar linier.

2. SciPy

SciPy adalah perpustakaan sumber terbuka dan gratis yang didasarkan pada NumPy. Ini sangat berguna untuk kumpulan data yang besar, dapat melakukan komputasi ilmiah dan teknis. SciPy juga dilengkapi dengan modul yang tertanam untuk optimasi array dan aljabar linier, seperti NumPy. 

Bahasa pemrograman ini mencakup semua fungsi NumPy, tetapi mengubahnya menjadi alat ilmiah yang ramah pengguna. Ini sering digunakan untuk manipulasi gambar dan menyediakan fitur pemrosesan dasar untuk fungsi matematika non-ilmiah tingkat tinggi. 

SciPy adalah salah satu perpustakaan Python yang paling mendasar berkat perannya dalam analisis ilmiah dan teknik. 

Berikut beberapa fitur utama SciPy:

• Ramah pengguna.
• Visualisasi dan manipulasi data.
• Analisis ilmiah dan teknis. 
• Menghitung kumpulan data besar. 

3. Theano

Perpustakaan komputasi numerik Python, Theano dikembangkan khusus untuk pembelajaran mesin. Ini memungkinkan optimasi, definisi, dan evaluasi ekspresi matematika dan perhitungan matriks. Ini memungkinkan penggunaan array dimensional untuk membangun model pembelajaran dalam. 

Theano adalah perpustakaan yang sangat spesifik, dan sebagian besar digunakan oleh pengembang dan programmer pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam. Ini mendukung integrasi dengan NumPy dan dapat digunakan dengan unit pemrosesan grafis (GPU) bukan unit pemrosesan pusat (CPU), yang menghasilkan perhitungan intensif data 140 kali lebih cepat. 

Berikut beberapa fitur utama Theano:

• Alat validasi dan pengujian unit yang terintegrasi.
• Evaluasi yang cepat dan stabil.
• Perhitungan intensif data.
• Perhitungan matematika yang berkinerja tinggi.

4. Pandas

Perpustakaan Python lain yang teratas di pasaran adalah Pandas, yang sering digunakan untuk pembelajaran mesin. Ini bertindak sebagai perpustakaan analisis data yang menganalisis dan memanipulasi data, dan memungkinkan pengembang untuk dengan mudah bekerja dengan data multidimensi terstruktur dan konsep seri waktu. 

Perpustakaan Pandas menawarkan cara yang cepat dan efisien untuk mengelola dan mengeksplorasi data dengan menyediakan Seri dan DataFrame, yang mewakili data dengan efisien serta memanipulasi data dengan berbagai cara. 

Berikut beberapa fitur utama Pandas:

• Pengindeksan data.
• Pengalian data
• Penggabungan/penggabungan dataset.
• Manipulasi dan analisis data. 

5. TensorFlow

Perpustakaan Python lain yang gratis dan sumber terbuka, TensorFlow berspesialisasi dalam pemrograman yang dapat dibedakan. Perpustakaan ini terdiri dari koleksi alat dan sumber daya yang memungkinkan pemula dan profesional untuk membangun model DL dan ML, serta jaringan saraf.

TensorFlow terdiri dari arsitektur dan kerangka kerja yang fleksibel, yang memungkinkan berjalan pada berbagai platform komputasi seperti CPU dan GPU. Dengan demikian, berkinerja terbaik ketika dioperasikan pada unit pemrosesan tensor (TPU). Perpustakaan Python ini sering digunakan untuk mengimplementasikan pembelajaran penguatan dalam model ML dan DL, dan Anda dapat langsung memvisualisasikan model pembelajaran mesin. 

Berikut beberapa fitur utama TensorFlow: 

• Arsitektur dan kerangka kerja yang fleksibel.
• Berjalan pada berbagai platform komputasi. 
• Kemampuan abstraksi
• Mengelola jaringan saraf dalam. 

6. Keras

Keras adalah perpustakaan Python sumber terbuka yang ditujukan untuk pengembangan dan evaluasi jaringan saraf dalam model pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam. Ini dapat berjalan di atas Theano dan TensorFlow, yang berarti dapat melatih jaringan saraf dengan sedikit kode. 

Perpustakaan Keras sering dipilih karena bersifat modular, dapat diperluas, dan fleksibel. Ini membuatnya menjadi pilihan yang ramah pengguna untuk pemula. Ini juga dapat diintegrasikan dengan tujuan, lapisan, pengoptimalkan, dan fungsi aktivasi. Keras beroperasi dalam berbagai lingkungan dan dapat berjalan pada CPU dan GPU. Ini juga menawarkan salah satu rentang terluas untuk jenis data.

Berikut beberapa fitur utama Keras: 

• Penggabungan data.
• Mengembangkan lapisan saraf.
• Membangun model pembelajaran dalam dan pembelajaran mesin.
• Fungsi aktivasi dan biaya. 

7. PyTorch

Perpustakaan pembelajaran mesin sumber terbuka lainnya adalah PyTorch, yang didasarkan pada Torch, kerangka kerja bahasa pemrograman C. PyTorch adalah perpustakaan ilmu data yang dapat diintegrasikan dengan perpustakaan Python lainnya, seperti NumPy. Perpustakaan ini dapat membuat grafik komputasi yang dapat diubah saat program berjalan. Ini sangat berguna untuk aplikasi ML dan DL seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan penglihatan komputer.

Beberapa kelebihan utama PyTorch termasuk kecepatan eksekusinya yang tinggi, yang dapat dicapai bahkan saat menangani grafik yang berat. Ini juga merupakan perpustakaan yang fleksibel, dapat beroperasi pada prosesor yang disederhanakan atau CPU dan GPU. PyTorch memiliki API yang kuat yang memungkinkan Anda untuk memperluas perpustakaan, serta toolkit bahasa alami. 

Berikut beberapa fitur utama PyTorch:

• Distribusi statistik dan operasi.
• Kontrol atas dataset.
• Pengembangan model DL.
• Fleksibilitas yang tinggi. 

8. Scikit-Learn

Awalnya merupakan ekstensi pihak ketiga untuk perpustakaan SciPy, Scikit-learn sekarang merupakan perpustakaan Python yang berdiri sendiri di Github. Ini digunakan oleh perusahaan besar seperti Spotify, dan ada banyak keuntungan menggunakan Scikit-learn. Salah satunya adalah sangat berguna untuk algoritma pembelajaran mesin klasik, seperti algoritma untuk deteksi spam, pengenalan gambar, pembuatan prediksi, dan segmentasi pelanggan. 

Kelebihan lain Scikit-learn adalah dapat dioperasikan dengan peralatan tumpukan SciPy lainnya. Scikit-learn memiliki interaksi yang konsisten dan ramah pengguna yang membuatnya mudah untuk berbagi dan menggunakan data. 

Berikut beberapa fitur utama Scikit-learn:

• Klasifikasi dan pemodelan data.
• Algoritma pembelajaran mesin dari ujung ke ujung.
• Pra-pengolahan data.
• Pemilihan model. 

9. Matplotlib

Matplotlib adalah kesatuan dari NumPy dan SciPy, dan dirancang untuk menggantikan kebutuhan untuk menggunakan bahasa statistik MATLAB yang propietary. Perpustakaan ini komprehensif, gratis, dan sumber terbuka, digunakan untuk membuat visualisasi statis, animasi, dan interaktif di Python. 

Perpustakaan Python ini membantu Anda memahami data sebelum memindahkannya ke pengolahan data dan pelatihan untuk tugas pembelajaran mesin. Ini bergantung pada toolkit GUI Python untuk menghasilkan plot dan grafik dengan API berorientasi objek. Ini juga menyediakan antarmuka yang mirip dengan MATLAB sehingga pengguna dapat melakukan tugas yang sama seperti MATLAB. 

Berikut beberapa fitur utama Matplotlib:

• Buat plot dengan kualitas publikasi.
• Kustomisasi gaya visual dan tata letak.
• Ekspor ke berbagai format file.
• Gambar interaktif yang dapat diperbesar, dipindahkan, dan diperbarui. 

10. Plotly

Menutup daftar 10 perpustakaan Python terbaik untuk pembelajaran mesin dan AI adalah Plotly, yang merupakan perpustakaan visualisasi sumber terbuka dan gratis lainnya. Ini sangat populer di kalangan pengembang karena menyediakan grafik yang berkualitas tinggi, imersif, dan siap dipublikasikan. Beberapa grafik yang dapat diakses melalui Plotly termasuk plot kotak, peta panas, dan grafik gelembung. 

Plotly adalah salah satu alat visualisasi data terbaik di pasaran, dan dibangun di atas toolkit visualisasi D3.js, HTML, dan CSS. Ditulis dalam Python, menggunakan kerangka kerja Django dan dapat membantu membuat grafik interaktif. Ini bekerja pada berbagai alat analisis dan visualisasi data dan memungkinkan Anda untuk dengan mudah mengimpor data ke dalam grafik. Anda juga dapat menggunakan Plotly untuk membuat dek slide dan dashboard. 

Berikut beberapa fitur utama Plotly: 

• Grafik dan dashboard.
• Mesin snapshot.
• Data besar untuk Python.
• Mengimpor data ke dalam grafik dengan mudah.