Machine Learning Python: Kenali Dua Library Python Terbaik, PyTorch vs TensorFlow
Saat ini python merupakan bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan dalam data science dan machine learning. Python memiliki fitur yang lengkap dan platform untuk melakukan riset. Salah satu hal penting dalam bahasa pemrograman python adalah library. Apa yang ada di benakmu ketika mendengar kata library.
Bayangkan ketika kita masuk ke sebuah perpustakaan, kita akan melihat rak-rak yang berjejer rapi dan berisi buku yang siap kita baca. Sama halnya dengan perpustakaan buku, library python berisi "rak-rak" modul yang dapat kita gunakan untuk penulisan kode kita. Library merupakan sumber berbagai fungsi yang dapat digunakan tanpa harus menulis keseluruhan skrip kode. Dengan memanfaatkan library python, kita hanya perlu bekerja cerdas tanpa harus bekerja keras. Dua library yang sering digunakan oleh programmer untuk machine learning adalah PyTorch dan TensorFlow. Kali ini, DQLab akan menjelaskan dua library populer ini. Baca artikelnya sampai selesai ya!
1. TensorFlow dan PyTorch
TensorFlow merupakan library open source untuk menghitung komputasi numerik secara mudah dan cepat. TensorFlow dirancang untuk penelitian dan pengembangan sistem produksi. Dengan library TensorFlow, programmer dapat membuat grafik dari data terstruktur yang mendeskripsikan bagaimana data bergerak melalui grafik, atau serangkaian node pemrosesan. Setiap node dalam grafik mewakili operasi matematika, dan setiap koneksi atau tepi antar node adalah baris data multidimensi atau disebut tensor. Library ini pertama dikenalkan oleh Jason Brownlee pada 5 Mei 2016 dan terakhir diperbarui pada 20 Desember 2019. TensorFlow berfungsi pada Python 2.7 dan Python 3.3+.
Sama halnya dengan TensorFlow, PyTorch merupakan library open source yang digunakan untuk mengembangkan dan melatih neural network. Berbeda dengan TensorFlow yang menggunakan grafik komputasi statis, PyTorch menggunakan komputasi dinamis sehingga lebih fleksibel untuk data yang lebih kompleks. Library yang dirilis pada tahun 2016 ini dirancang sedemikian rupa sehingga programmer tidak perlu mengkategorikan data menjadi "int", "short", atau "double".
Baca Juga: 3 Metode Numpy Array Python Sebagai Dasar Proses Manipulasi Data
2. Pembuat Library TensorFlow dan PyTorch
Persamaan lain dari kedua library ini adalah sama-sama dibuat oleh perusahaan raksasa dunia, yaitu Facebook dan Google. TensorFlow adalah library yang dibuat oleh Google yang berbasis Theano dan PyTorch dibuat oleh Facebook yang berbasis Torch. Tensorflow memiliki komunitas yang jauh lebih besar daripada PyTorch. Hal ini karena PyTorch adalah framework yang relatif baru jika dibandingkan dengan Tensorflow. Jadi, kita akan lebih banyak menemukan konten tentang TensorFlow daripada PyTorch.
3. Mana yang Lebih Baik, TensorFlow atau PyTorch
Jawaban terbaik adalah tidak ada yang lebih baik. Beberapa programmer lebih suka menggunakan TensorFlow, namun beberapa programmer lain lebih nyaman menggunakan PyTorch. TensorFlow lebih direkomendasikan oleh programmer profesional untuk mengerjakan project yang berhubungan dengan artificial intelligent, sedangkan PyTorch lebih direkomendasikan untuk pengembangan penelitian karena mendukung pelatihan yang cepat dan dinamis. Seorang programmer harus menentukan library sesuai kebutuhannya dan tidak menutup kemungkinan seorang programmer akan menggunakan keduanya untuk menghasilkan output yang lebih impactfull. Jadi, Library mana yang lebih tepat dengan bidangmu?
4. Ingin Belajar Bahasa Pemrograman Python? Yuk, Gunakan Voucher BELAJARGRATIS untuk Akses DQLab GRATIS Selama 1 Bulan!
Terapkan ilmunya sekarang dengan bergabung bersama platform belajar online DQLab! Selain bisa meningkatkan ilmu data yang dimiliki, kamu juga bisa membangun portofolio datamu di DQLab guna mempersiapkan dirimu berkarir di industri data.
Sign Up untuk nikmati module GRATIS "Introduction to Data Science" dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.
Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:
Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial
Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring
Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri
Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.
Simak informasi di bawah ini untuk belajar GRATIS selama 1 Bulan dengan redeem kode voucher BELAJARGRATIS sekarang!
Daftarkan akun email pada DQLab.id
Aktifkan akunmu melalui email, check juga di folder SPAM
Log in pada academy.dqlab.id
Klik ke menu redeem voucher dan masukkan kode voucher
Bisa belajar GRATIS selama 1 Bulan!
Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati
Editor: Annissa Widya Davita
Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab
Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.
Sign-Up dengan Google
Sign-Up dengan Facebook