5 Bahasa Pemrograman Machine Learning (AI) Terbaik

Bagi mereka yang baru memulai dengan machine learning (ML) dan kecerdasan buatan (AI), bisa jadi sulit untuk memutuskan dari mana harus memulai. Bahkan mereka yang sudah terlibat dalam bidang ini bisa bertanya-tanya bahasa pemrograman machine learning mana yang terbaik. Dan dengan lebih dari 700 bahasa pemrograman yang digunakan secara luas, menjadi semakin sulit untuk memutuskan yang terbaik untuk sebuah tugas.

Apa itu Machine Learning?

Machine learning adalah subset dari kecerdasan buatan yang membantu sistem komputer secara otomatis belajar dan membuat prediksi berdasarkan data yang diberikan. Misalnya, sistem machine learning mungkin tidak secara eksplisit diprogram untuk membedakan antara anjing dan kucing, tetapi ia belajar bagaimana membedakannya sendiri dengan pelatihan pada sampel data yang besar. Tujuan dari sistem machine learning adalah untuk mencapai titik di mana mereka dapat belajar secara otomatis tanpa intervensi manusia dan kemudian melakukan tindakan.

Kasus penggunaan untuk sistem machine learning menentukan tingkat pengetahuan pemrograman yang dibutuhkan. Jika Anda ingin menggunakan machine learning untuk memecahkan masalah bisnis dunia nyata, Anda akan membutuhkan latar belakang pemrograman. Tetapi jika Anda hanya ingin mempelajari konsep machine learning, Anda mungkin hanya membutuhkan pengetahuan matematika dan statistik. Untuk mengimplementasikan model ini, Anda akan perlu memahami dasar-dasar pemrograman, algoritma, struktur data, manajemen memori, dan logika.

Terdapat banyak perpustakaan machine learning dengan bahasa pemrograman yang berbeda, membuatnya mudah untuk memulai dengan bahasa pemrograman dasar.

Berikut adalah 5 bahasa pemrograman machine learning (AI) terbaik:

1. Python

Python adalah bahasa machine learning paling populer dan terbaik, dengan lebih dari 60% pengembang machine learning menggunakan dan memprioritaskannya untuk pengembangan. Terdapat beberapa aspek kunci yang membuat Python sangat menarik. Pertama, ia mudah dipelajari, yang sangat penting bagi mereka yang ingin memulai dengan machine learning. Ia juga dapat diskalakan dan open-source.

Python adalah pilihan terbaik bagi mereka yang ingin melakukan tugas yang melibatkan analisis data, ilmu data, machine learning, dan AI karena ekosistem perpustakaannya yang luas yang menawarkan banyak perpustakaan untuk menangani, mengubah, dan memproses data. Perpustakaan dan paket bawaan menyediakan kode tingkat dasar untuk membantu insinyur machine learning, dan mereka tersedia untuk hampir semua tugas. Di atas itu, perpustakaan dan paket memiliki kurva belajar nol, yang berarti sekali Anda mempelajari dasar-dasar pemrograman Python, Anda siap untuk melanjutkan.

Beberapa perpustakaan teratas untuk Python termasuk Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, dan sci-kit Learn.

Bahasa pemrograman machine learning digunakan oleh beberapa perusahaan teratas di dunia, termasuk Google, Facebook, Instagram, Dropbox, Netflix, Walt Disney, Uber, dan Amazon.

Berikut adalah beberapa kelebihan utama Python:

• Koleksi perpustakaan yang luas

• Mudah digunakan dan open-source

• Kemudahan membaca kode

• Fleksibilitas

2. Bahasa Pemrograman R

Satu lagi bahasa pemrograman machine learning dan AI teratas adalah bahasa pemrograman R, yang dapat digunakan oleh non-pengembang dan pengembang. Non-pengembang seperti penambang data, analis data, dan ahli statistik menemukan banyak kegunaan untuk R.

R adalah pilihan terbaik untuk memproses angka besar, dan ini adalah bahasa yang paling digunakan untuk aplikasi machine learning yang menggunakan banyak data statistik. IDE dan alatnya yang ramah pengguna memungkinkan Anda untuk menggambar grafik dan mengelola perpustakaan. Ia juga menyediakan berbagai alat untuk melatih dan mengevaluasi algoritma machine learning untuk memprediksi peristiwa di masa depan.

R sangat digunakan dalam bidang bioengineering dan statistik biomedis, tetapi juga populer untuk mengimplementasikan machine learning seperti klasifikasi, regresi, dan pembentukan pohon keputusan. Beberapa perpustakaan untuk R termasuk CARET untuk bekerja dengan masalah klasifikasi dan regresi, dan PARTY dan rpart untuk membuat partisi data.

Berikut adalah beberapa kelebihan utama R:

• Bahasa pemrograman open-source

• Menyediakan berbagai teknik machine learning

• Gaya pemrograman yang mudah

• Sangat fleksibel dan kompatibel lintas platform

3. Java

Satu lagi bahasa pemrograman yang paling dikenal untuk machine learning, Java memiliki cengkeraman yang kuat di industri. Ia sangat populer di kalangan insinyur machine learning yang memiliki latar belakang pengembangan Java karena mereka tidak perlu mempelajari bahasa pemrograman baru seperti Python atau R untuk mengimplementasikan model machine learning.

Satu lagi aspek kunci dari Java adalah bahwa banyak organisasi sudah memiliki basis kode Java yang besar, dan banyak alat sumber terbuka untuk pemrosesan big data ditulis dalam bahasa tersebut. Ini membuatnya lebih mudah bagi insinyur machine learning untuk mengintegrasikan proyek dengan repositori kode yang ada.

Java memiliki berbagai fitur yang membuatnya menjadi pilihan yang baik, seperti kemudahan penggunaan, interaksi pengguna yang lebih baik, layanan paket, debugging yang mudah, dan representasi grafis data. Ia memiliki berbagai perpustakaan pihak ketiga untuk machine learning, seperti JavaML, yang merupakan perpustakaan machine learning bawaan yang menyediakan koleksi algoritma yang diimplementasikan dalam Java.

Beberapa perpustakaan utama yang terkait dengan Java termasuk Weka, JavaML, Deeplearning4j, dan ELKI. Ia juga termasuk Java Virtual Machine, yang merupakan salah satu platform terbaik untuk machine learning karena memungkinkan insinyur untuk menulis kode yang sama di berbagai platform.

Berikut adalah beberapa kelebihan utama Java:

• Banyak perpustakaan pihak ketiga untuk ML

• Skalabilitas

• Java Virtual Machine

• Mudah untuk insinyur dengan latar belakang pengembangan Java

4. Julia

Bahasa pemrograman dinamis yang berkinerja tinggi dan umum, Julia telah muncul sebagai pesaing potensial untuk Python dan R. Ia menawarkan banyak fitur yang baik secara eksklusif untuk machine learning, dan meskipun ia adalah bahasa umum untuk pengembangan berbagai aplikasi, ia paling baik digunakan untuk analisis numerik dan ilmu komputasi yang berkinerja tinggi.

Julia memiliki dukungan untuk semua jenis perangkat keras, seperti TPUs dan GPUs, dan digunakan oleh perusahaan besar seperti Apple, Oracle, Disney, dan NASA.

Bahasa machine learning ini dirancang khusus untuk mengimplementasikan matematika dasar dan kueri ilmiah yang membentuk banyak algoritma machine learning. Kodenya dapat dijalankan secara universal, dan ia dapat diskalakan, yang fundamental untuk insinyur machine learning.

Berikut adalah beberapa kelebihan utama Julia:

• Dapat dijalankan secara universal

• Dapat diskalakan

• Dukungan untuk editor seperti Emacs dan VIM

• Banyak fitur yang menonjol secara eksklusif untuk ML

5. LISP

Menutup daftar 5 bahasa pemrograman machine learning (AI) terbaik adalah LISP, yang merupakan bahasa pemrograman kedua tertua yang masih digunakan hari ini. Ia sebagian besar dikembangkan untuk aplikasi yang berfokus pada AI.

Bahasa pemrograman ini telah mengarah pada penciptaan berbagai bahasa lain seperti Python, Julia, dan Java. Ia juga memiliki kemampuan untuk mengkode, mengompilasi, dan menjalankan kode dalam lebih dari 30 bahasa pemrograman. LISP dianggap sebagai bahasa machine learning yang sangat efisien dan fleksibel untuk memecahkan spesifik karena ia menyesuaikan diri dengan solusi yang sedang dikodekan oleh programmer, yang membuatnya berbeda dari beberapa bahasa teratas lainnya.

Di dunia saat ini, LISP sering digunakan untuk masalah logika induktif dan machine learning. Ia terkenal karena menciptakan chatbot AI pertama, dan masih dapat digunakan hari ini untuk mengembangkan chatbot untuk industri seperti eCommerce.

Berikut adalah beberapa fitur utama LISP:

• Kemampuan prototipe yang cepat

• Fleksibel dan sangat efisien

• Menyesuaikan diri dengan solusi yang sedang dikodekan

• Dukungan untuk ekspresi simbolis