Yuk, Kenalan Dengan Algoritma Python Untuk Machine Learning!

Tanpa kita sadari, teknologi machine learning telah banyak diterapkan di sekitar kita. Machine learning merupakan subset dari Artificial Intelligence dimana mesin dikembangkan agar dapat belajar dengan sendirinya tanpa harus diprogram berulang kali. Salah satu yang menjadi pilihan untuk mengembangkan machine learning adalah algoritma Python. Python merupakan bahasa pemrograman yang diciptakan oleh Guido van Rossum dan dirilis pada tahun 1991 dimana mendukung hampir seluruh sistem operasi. Saat ini Python masih dikembangkan oleh Python Software Foundation. 

Algoritma Python adalah sekumpulan instruksi atau perintah yang dijalankan untuk memecahkan masalah yang ingin diselesaikan. Algoritma dapat diterapkan di berbagai bahasa pemrograman. Penulisannya pun tidak ada aturan pasti, jadi tergantung pada masalah yang ingin diselesaikan dan gaya praktisi data dalam mengimplementasikannya. Setiap praktisi data punya gayanya masing-masing dalam menuliskan susunan kode maupun memberi nama variabel. Namun yang perlu diingat adalah susunan kode dan nama variabel harus bisa dibaca oleh orang lain dalam tim agar tidak terjadi kesalahpahaman. Bisa juga dengan menambahkan komen pada baris kodenya. DQLab kali ini akan membahas mengenai algoritma Python untuk machine learning yaitu struktur algoritmanya, library yang sering digunakan, dan kelebihan-kelebihannya. Yuk, simak bersama pembahasannya di bawah ini!

1. Jenis Algoritma Python

Algoritma Python ada beberapa jenis yaitu algoritma pencarian, algoritma grafik, dan algoritma analisis. Algoritma pencarian (searching algorithm) merupakan algoritma yang mendukung dalam pemeriksaan dan pengambilan elemen dari struktur data yang berbeda. Algoritma ini terbagi menjadi dua yaitu algoritma pencarian linier dan biner. Algoritma grafik (graph algorithm) merupakan algoritma yang implementasinya menggunakan tipe data list. Terdapat dua metode pada algoritma grafik yaitu DFS (depth first search) dan BFS (breadth first search). Kemudian ada algoritma analisis (analysis algorithm) yang terbagi menjadi dua yaitu algoritma analisis apriori yaitu analisis teoritis dari algoritma sebelum diimplementasikan dan algoritma analisis posterior yaitu analisis empiris dari algoritma setelah diterapkan dengan menggunakan bahasa pemrograman dalam mengimplementasikan algoritma yang ditentukan untuk dieksekusi oleh komputer.  

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Library Python Terbaik Untuk Machine Learning

Algoritma Python menyediakan berbagai library yang dapat digunakan untuk membangun machine learning. Beberapa library yang sering digunakan yaitu:

• Scikit-Learn dikembangkan oleh David Cournapeau pada tahun 2007 dimana bersifat open source dan digunakan untuk machine learning. Library ini sangat baik dalam mendukung berbagai tipe machine learning seperti unsupervised learning dan supervised learning serta sempurna digunakan untuk analisis data dan data mining. 

• Keras merupakan library machine learning Python yang dirilis di bawah lisensi MIT. Keras dikembangkan untuk membuat pembelajaran machine learning yang mendalam dengan secepat dan semudah mungkin.

• TensorFlow merupakan library paling populer untuk machine learning bersifat open source yang dikembangkan oleh tim Google Brain dan dirilis pada tahun 2015 dibawah lisensi Apache 2.0. Arsitektur yang dimiliki TensorFlow fleksibel dengan beragam toolkit. Library ini cocok diimplementasikan dalam AI dan deep learning dan dapat digunakan pada beberapa platform komputasi seperti CPU, GPU, dan TPU. 

3. Mengapa Algoritma Python Ideal Untuk Machine Learning?

Terdapat beberapa alasan mengapa banyak yang menggunakan Python untuk machine learning. Bahasa yang digunakan pada Python mudah dipahami dan dipelajari. Struktur kode yang pendek dan mudah dibaca memungkinkan pengembang lebih fokus pada pemecahan masalah daripada perbedaan dalam bahasa pemrograman. Beragam library pada Python mendukung pengembangan machine learning lebih cepat karena proses machine learning termasuk kompleks dan memakan banyak waktu. Beberapa alasan tersebut yang menyebabkan algoritma Python masih menjadi yang paling populer dibandingkan algoritma pada bahasa pemrograman lainnya. 

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!