10 Perpustakaan Python Terbaik untuk Pembelajaran Mesin & AI

Python semakin populer selama bertahun-tahun dan 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 jika dibandingkan dengan bahasa pemrograman umum. Selain itu semua, perintahnya yang mirip bahasa Inggris membuatnya dapat diakses oleh pemula dan ahli. 

Fitur mendasar lain dari Python yang menarik banyak penggunanya adalah koleksi pustaka sumber terbukanya yang sangat banyak. Pustaka ini dapat digunakan oleh pemrogram dari 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 AI?

Pustaka sumber terbuka Python bukan satu-satunya fitur yang membuatnya disukai untuk pembelajaran mesin dan tugas AI. Python juga sangat serbaguna dan fleksibel, artinya ia juga dapat digunakan bersamaan dengan bahasa pemrograman lain bila diperlukan. Lebih jauh lagi, ini dapat beroperasi di hampir semua OS dan platform yang ada di pasaran. 

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

Faktor lain yang membuat Python disukai, terutama bagi pemula, adalah komunitas penggunanya yang berkembang. Karena ini adalah salah satu bahasa pemrograman dengan pertumbuhan tercepat di dunia, jumlah pengembang dan layanan pengembangan Python telah meledak. Komunitas Python berkembang seiring bahasa, dengan anggota aktif yang selalu ingin menggunakannya untuk mengatasi masalah baru dalam bisnis.

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

1. JumlahPy

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

Array NumPy membutuhkan area penyimpanan yang jauh lebih sedikit daripada daftar Python lainnya, dan lebih cepat dan nyaman digunakan. Anda dapat memanipulasi data dalam matriks, mengubah urutannya, dan membentuknya kembali dengan NumPy. Secara keseluruhan, NumPy adalah pilihan yang bagus untuk meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin tanpa terlalu banyak pekerjaan rumit yang diperlukan. 

Berikut adalah beberapa fitur utama NumPy: 

• Objek larik N-dimensi berperforma tinggi.
• Manipulasi bentuk.
• Pembersihan/manipulasi data.
• Operasi statistik dan aljabar linier.

2. SciPy

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

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

SciPy adalah salah satu perpustakaan Python dasar berkat perannya dalam analisis dan rekayasa ilmiah. 

Berikut adalah beberapa fitur utama SciPy:

• Mudah digunakan.
• Visualisasi dan manipulasi data.
• Analisis ilmiah dan teknis. 
• Menghitung set data besar. 

3. Theano

Pustaka Python perhitungan numerik, Theano dikembangkan khusus untuk pembelajaran mesin. Ini memungkinkan pengoptimalan, definisi, dan evaluasi ekspresi matematika dan perhitungan matriks. Hal ini memungkinkan penggunaan array dimensi untuk membangun model pembelajaran yang mendalam. 

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

Berikut adalah beberapa fitur utama Theano:

• Validasi bawaan dan alat pengujian unit.
• Evaluasi cepat dan stabil.
• Perhitungan intensif data.
• Perhitungan matematis berperforma tinggi.

4. Panda

Pustaka Python teratas lainnya 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 deret waktu. 

Pustaka Pandas menawarkan cara yang cepat dan efisien untuk mengelola dan menjelajahi data dengan menyediakan Seri dan Bingkai Data, yang merepresentasikan data secara efisien sekaligus memanipulasinya dengan cara yang berbeda. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Panda:

• Pengindeksan data.
• Penyelarasan data
• Menggabungkan/menggabungkan kumpulan data.
• Manipulasi dan analisis data. 

5. TensorFlow

Pustaka Python sumber terbuka dan gratis lainnya, TensorFlow berspesialisasi dalam pemrograman yang dapat dibedakan. Pustaka terdiri dari kumpulan 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, memungkinkannya berjalan di berbagai platform komputasi seperti CPU dan GPU. Dengan demikian, ini bekerja paling baik saat dioperasikan pada unit pemrosesan tensor (TPU). Pustaka Python sering digunakan untuk mengimplementasikan pembelajaran penguatan dalam model ML dan DL, dan Anda dapat langsung memvisualisasikan model pembelajaran mesin. 

Berikut adalah beberapa fitur utama TensorFlow: 

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

6. Keras

Keras adalah pustaka Python sumber terbuka yang ditujukan untuk pengembangan dan evaluasi jaringan saraf dalam pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam. Itu mampu berjalan di atas Theano dan Tensorflow, yang berarti dapat melatih jaringan saraf dengan sedikit kode. 

Pustaka Keras sering disukai karena bersifat modular, dapat diperluas, dan fleksibel. Ini menjadikannya opsi yang ramah pengguna untuk pemula. Itu juga dapat berintegrasi dengan tujuan, lapisan, pengoptimal, dan fungsi aktivasi. Keras beroperasi di berbagai lingkungan dan dapat berjalan di CPU dan GPU. Ini juga menawarkan salah satu rentang terluas untuk tipe data.

Berikut adalah beberapa fitur utama dari Keras: 

• Pengumpulan data.
• Mengembangkan lapisan saraf.
• Membangun model pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin.
• Fungsi aktivasi dan biaya. 

7. PyTorch

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

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

Berikut adalah beberapa fitur utama PyTorch:

• Distribusi statistik dan operasi.
• Kontrol atas kumpulan data.
• Pengembangan model DL.
• Sangat fleksibel. 

8. Scikit-Belajar

Awalnya merupakan ekstensi pihak ketiga untuk perpustakaan SciPy, Scikit-learn sekarang menjadi perpustakaan Python mandiri di Github. Ini digunakan oleh perusahaan besar seperti Spotify, dan ada banyak keuntungan menggunakannya. Pertama, ini sangat berguna untuk algoritme pembelajaran mesin klasik, seperti untuk deteksi spam, pengenalan gambar, pembuatan prediksi, dan segmentasi pelanggan. 

Salah satu nilai jual utama Scikit-learn adalah mudah dioperasikan dengan alat stack SciPy lainnya. Scikit-learn memiliki interaksi yang ramah pengguna dan konsisten yang memudahkan Anda berbagi dan menggunakan data. 

Berikut adalah beberapa fitur utama Scikit-learn:

• Klasifikasi dan pemodelan data.
• Algoritme pembelajaran mesin ujung ke ujung.
• Pra-pemrosesan data.
• Pemilihan model. 

9. Matplotlib

Matplotlib adalah kesatuan dari NumPy dan SciPy, dan dirancang untuk menggantikan kebutuhan untuk menggunakan bahasa statistik MATLAB berpemilik. Pustaka yang komprehensif, gratis, dan bersumber terbuka digunakan untuk membuat visualisasi statis, animasi, dan interaktif dengan Python. 

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

Berikut adalah beberapa fitur utama Matplotlib:

• Buat plot kualitas publikasi.
• Sesuaikan gaya dan tata letak visual.
• Ekspor ke berbagai format file.
• Figur interaktif yang dapat memperbesar, menggeser, dan memperbarui. 

10. Plotly

Menutup daftar 10 pustaka Python terbaik kami untuk pembelajaran mesin dan AI adalah Plotly, yang merupakan pustaka visualisasi sumber terbuka dan gratis lainnya. Ini sangat populer di kalangan pengembang berkat grafiknya yang berkualitas tinggi, imersif, dan siap publikasi. Beberapa bagan yang dapat diakses melalui Plotly termasuk bagan kotak, peta panas, dan bagan gelembung. 

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

Berikut adalah beberapa fitur utama Plotly: 

• Bagan dan dasbor.
• Mesin snapshot.
• Data besar untuk Python.
• Mengimpor data dengan mudah ke bagan.