Kecerdasan Buatan
Apa Bahasa Terbaik untuk Pembelajaran Mesin? (April 2024)
Jika Anda baru memulai di bidang pembelajaran mesin (ML), atau jika Anda ingin menyegarkan keterampilan Anda, Anda mungkin bertanya-tanya bahasa mana yang terbaik untuk digunakan. Memilih bahasa pembelajaran mesin yang tepat bisa jadi sulit, terutama karena ada begitu banyak pilihan bagus.
Ada 700+ bahasa pemrograman luar biasa yang digunakan secara luas, dan masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri. Jika Anda baru memulai karir Anda sebagai insinyur pembelajaran mesin, seiring berjalannya waktu Anda akan menemukan bahasa pemrograman mana yang terbaik untuk masalah bisnis tertentu yang ingin Anda selesaikan.
Sebelum mendalami bahasa pembelajaran mesin terbaik, mari jelajahi konsepnya.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Tanpa merinci terlalu banyak, pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan yang memberi sistem komputer kemampuan untuk belajar secara otomatis dan membuat prediksi berdasarkan data. Prediksi ini dapat sangat bervariasi tergantung pada kasus penggunaan tertentu.
Dalam bidang pembelajaran mesin, spesialis pembelajaran mesin tidak harus menuliskan semua langkah yang diperlukan untuk memecahkan masalah karena komputer mampu “belajar” dengan menganalisis pola di dalam data. Model kemudian dapat menggeneralisasi pola ke data baru.
Untuk bacaan lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, saya sarankan Anda melihat artikel kami “Apa itu Pembelajaran Mesin?"
Bahasa Pembelajaran Mesin Paling Populer: Python
Sebelum mendalami bahasa pembelajaran mesin yang berbeda, penting untuk menyadari bahwa sebenarnya tidak ada satu bahasa "terbaik". Masing-masing memiliki pro, kontra, dan kemampuan spesifiknya sendiri. Ini sangat tergantung pada apa yang Anda coba bangun dan latar belakang Anda.
Dengan demikian, bahasa pembelajaran mesin yang paling populer, tanpa diragukan lagi, adalah Python. Sekitar 57% ilmuwan data dan pengembang pembelajaran mesin mengandalkan Python, dan 33% memprioritaskannya untuk pengembangan.
Kerangka kerja Python telah berkembang pesat selama beberapa tahun terakhir, yang telah meningkatkan kemampuannya dengan pembelajaran mendalam. Telah ada rilis perpustakaan teratas seperti TensorFlow dan berbagai lainnya.
Lebih dari 8.2 juta pengembang di seluruh dunia mengandalkan Python untuk pengkodean, dan ada alasan bagus untuk itu. Ini adalah pilihan favorit untuk analitik data, ilmu data, pembelajaran mesin, dan AI. Ekosistem perpustakaannya yang luas memungkinkan praktisi pembelajaran mesin untuk mengakses, menangani, mengubah, dan memproses data dengan mudah. Ini juga menawarkan independensi platform, kompleksitas yang lebih sedikit, dan keterbacaan yang lebih baik.
Pustaka dan paket bawaan menyediakan kode tingkat dasar, yang berarti insinyur pembelajaran mesin tidak harus mulai menulis dari awal. Dan karena pembelajaran mesin membutuhkan pemrosesan data berkelanjutan, pustaka dan paket bawaan Python membantu hampir setiap tugas. Semua ini mengarah pada pengurangan waktu pengembangan dan peningkatan produktivitas saat bekerja dengan aplikasi pembelajaran mesin yang kompleks.
Beberapa raksasa teknologi terbesar dunia seperti Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber, dan Amazon lebih memilih Python sebagai bahasa pemrograman mereka.
Sementara Python jelas menonjol sebagai bahasa yang paling populer, ada banyak hal lain yang harus dipertimbangkan. Lima yang berjalan adalah Python, R, C/C++, Java, dan JavaScript. Detik yang jauh dari Python biasanya dianggap sebagai C/C++. Java sangat dekat, dan meskipun Python sering dibandingkan dengan R, mereka benar-benar tidak bersaing dalam hal popularitas. Dalam survei yang melibatkan ilmuwan data, R sering mencapai rasio prioritas terhadap penggunaan terendah di antara lima bahasa. Javascript sering ditempatkan di ujung bawah daftar.
Meskipun tidak sepopuler lima besar, ada berbagai bahasa lain yang digunakan oleh praktisi pembelajaran mesin dan patut dipertimbangkan, seperti Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave, dan SAS.
Memilih Berdasarkan Aplikasi Anda
Saat memilih bahasa terbaik untuk pembelajaran mesin, faktor terpenting adalah mempertimbangkan jenis proyek yang akan Anda kerjakan, atau aplikasi spesifik Anda.
Jika Anda ingin mengerjakan analisis sentimen, taruhan terbaik Anda kemungkinan besar adalah Python atau R, sementara area lain seperti keamanan jaringan dan deteksi penipuan akan lebih diuntungkan dari Java. Salah satu alasan di balik ini adalah keamanan jaringan dan algoritme deteksi penipuan sering digunakan oleh organisasi besar, dan ini biasanya sama di mana Java lebih disukai untuk tim pengembangan internal.
Ketika membahas area yang kurang berfokus pada perusahaan seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis sentimen, Python menawarkan solusi yang lebih mudah dan cepat untuk pembuatan algoritma berkat banyaknya koleksi perpustakaan khusus yang dimilikinya.
Adapun C / C ++, bahasa ini sering digunakan untuk kecerdasan buatan dalam game dan penggerak robot. Bahasa pembelajaran mesin menawarkan kontrol, kinerja, dan efisiensi tingkat tinggi sebagai hasil dari perpustakaan AI yang sangat canggih.
R mulai dikenal di bidang bioengineering dan bioinformatika, dan telah lama digunakan dalam statistik biomedis di dalam dan di luar akademisi. Tetapi jika kita berbicara tentang pengembang yang baru mengenal ilmu data dan pembelajaran mesin, JavaScript sering kali lebih disukai.
Bahasa adalah Sekunder dari Keterampilan
Saat memasuki dunia pembelajaran mesin dan memilih bahasa mana yang akan digunakan, penting untuk menyadari bahwa bahasa yang Anda pelajari adalah sekunder untuk menguasai konsep dasar pembelajaran mesin. Dalam pekerjaan lain, Anda harus mengembangkan keterampilan analitik data inti.
Jika Anda tidak memiliki pengetahuan dasar tentang statistik, pembelajaran mendalam, proses sistem, dan desain, akan sangat sulit untuk memilih model yang tepat atau memecahkan masalah pembelajaran mesin yang kompleks.
Jika Anda baru dalam analitik data dan pembelajaran mesin, maka Python harus berada di urutan teratas daftar Anda. Seperti yang telah kita diskusikan, Python secara sintaksis langsung dan lebih mudah dipelajari daripada bahasa lain. Tetapi jika Anda sudah menjadi programmer berpengalaman dengan pengalaman bertahun-tahun, khususnya pengalaman dengan bahasa tertentu, maka itu mungkin pilihan yang lebih baik untuk tetap menggunakan apa yang sudah Anda ketahui.
Ada beberapa keterampilan pembelajaran mesin penting yang akan mempermudah pemilihan bahasa. Beberapa keterampilan ini termasuk keterampilan rekayasa perangkat lunak, keterampilan ilmu data, keterampilan pembelajaran mendalam, pemrograman dinamis, dan pemrosesan audio dan video.
Jika latar belakang profesional Anda sangat terkait dengan ilmu data, mungkin lebih baik memprioritaskan Python. Bahasa pembelajaran mesin yang paling populer sangat terintegrasi dengan ilmu data, itulah sebabnya bahasa ini menjadi bahasa andalan para ilmuwan data. Tetapi jika latar belakang Anda melibatkan analisis data dan statistik, R sangat disesuaikan untuk Anda.
Pengembang front-end sering kali memiliki pengalaman dengan JavaScript, membuatnya lebih mudah untuk memperluas penggunaannya ke pembelajaran mesin. Insinyur perangkat keras dan elektronik komputasi sering memilih C/C++ daripada bahasa lain dan secara khusus menghindari JavaScript, Java, dan R.
Bahasa yang kurang populer, Java, diprioritaskan oleh pengembang aplikasi desktop front-end mengingat efisiensinya dengan aplikasi yang berfokus pada perusahaan. Jika Anda bekerja untuk perusahaan besar, perusahaan tersebut bahkan mungkin meminta Anda untuk belajar Java. Kurang umum bagi pemula yang memulai perjalanan pembelajaran mesin untuk memilih Java sendiri.
Seperti yang dapat Anda lihat dari artikel ini, ada banyak hal yang harus dilakukan untuk memilih bahasa terbaik untuk pembelajaran mesin. Ini tidak sesederhana menjadi yang "terbaik". Itu semua tergantung pada pengalaman Anda, latar belakang profesional, dan aplikasi. Tetapi bahasa populer seperti Python, C++, Java, dan R harus selalu dipertimbangkan terlebih dahulu.
