Machine Learning Python dan 4 Library yang Wajib Kamu Tahu

Mempelajari machine learning python merupakan salah satu technical skill yang wajib kamu kuasai untuk bisa menjadi seorang praktisi data khususnya seorang data scientist. Karena peran seorang data scientist itu tentang bagaimana memecahkan suatu permasalahan dengan menggabungkan perhitungan matematika dan statistika secara terkomputerisasi.

Salah satu langkah terbaik yang bisa kita lakukan untuk mengidentifikasi bagaimana komputer dapat belajar atau meningkatkan kinerja mereka base-on data adalah dengan menggunakan algoritma machine learning.

Sangat menarik, bukan ? Tak heran jika banyak orang yang tidak memiliki background STEM ingin mulai mempelajari machine learning python sebagai langkah untuk memulai karirnya di bidang data. Kamu bisa memulai belajar dari memahami library machine learning apa saja yang tersedia di python.

Jangan khawatir, karena artikel ini akan membahas tentang 4 library yang wajib kamu ketahui sebagai langkah awal untuk mulai belajar machine learning python. Jadi, simak terus ya artikel ini !

1. Scipy

Para developer python banyak yang membuat library python untuk machine learning, terutama untuk komputasi ilmiah dan analisis. Nah, pada tahun 2001 Travis Oliphant, Eric Jones, dan Pearu memutuskan untuk menggabungkan sebagian besar kode bit dan potongan kode ini lalu menstandarisasikannya. Library yang dihasilkan kemudian dinamai sebagai library scipy.

Library scipy memiliki komunitas yang terbuka luas dari developer, selain ini scipy juga menawarkan modul untuk aljabar linier, optimasi gambar, interpolasi integrasi, fungsi khusus, transformasi fourier cepat, pemrosesan sinyal dan gambar, pemecahan persamaan diferensial (ODE) dan tugas-tugas komputasi lainnya dalam sains dan analitik.

Kemudian struktur data yang mendasari scipy adalah array multi dimensi yang disediakan oleh modul numpy. Scipy sangat bergantung pada numpy untuk manipulasi array. Karena scipy dibangun untuk bekerja dengan array numpy dengan memberikan fungsi numerik yang lebih ramah dan efisien untuk pengguna.

Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula

2. Scikit Learn

Tahun 2007, David Cournapeau mendevelop library scikit learn sebagai bagian dari Google Summer of Code Project. Sedangkan, di tahun 2010 tepatnya Januari 2010 Inria yang terlibat dan melakukan perilisan di publik. Scikit learn dibangun di atas dua library python lainnya yaitu numpy dan scipy dan telah menjadi library machine learning python paling populer.

Scikit learn juga memiliki berbagai algoritma supervised learning dan unsupervised learning yang bekerja di antarmuka yang konsisten dalam python. Library juga dapat digunakan untuk membangun data dan analisis data. Fungsi utama machine learning yang dapat digunakan untuk pengembangan data dan analisis data.

Adapun fungsi machine learning untuk dapat ditangani oleh scikit learn adalah klasifikasi, regresi, pengelompokan atau klasterisasi, pengurangan dimensi, pemilihan model dan preprocessing.

3. Tensorflow

Library tensorflow pertama kali rilis pada november 2015 di bawah lisensi apache 2.0 yang dikembangkan untuk pengguna internal google oleh Google Brain. Tensorflow adalah framework komputasi paling populer untuk membuat model machine learning. Tensorflow juga mendukung berbagai toolkit yang berbeda untuk membuat pemodelan machine learning.

Selain itu, library ini juga mendukung berbagai toolkit yang berbeda untuk membangun model pada berbagai tingkat abstraksi. Tensorflow juga memaparkan API python dan C++ yang stabil. Ini dapat mengekspos API yang kompatibel dengan bahasa lain juga tapi mungkin tidak stabil.

Tensorflow memiliki arsitektur yang fleksibel yang dapat berjalan pada berbagai platform komputasi CPU, GPU, dan TPU. TPU merupakan singkatan Tensor PRocessing Unit, chip perangkat keras yang dibangun di sekitar tensorflow untuk machine learning dan artificial intelligence.

4. PyTorch

LIbrary pytorch merupakan library open source dan didasarkan pada library torch. Pytorch memiliki berbagai tools dan mendukung computer vision, machine learning, dan NLP. Keuntungan paling signifikan dari library pytorch adalah kemudahan belajar dan menggunakannya.

Pytorch dapat mengintegrasikan dengan lancar data science termasuk numpy. Numpy dan pytorch memiliki persamaan dan kamu akan sulit melihat perbedaan diantara keduanya. Pytorch juga memungkinkan pengembangan untuk melakukan perhitungan pada tensor.

Pytorch memiliki framework yang kuat untuk membangun grafik komputasi bahkan dapat mengubahnya secara runtime. Keuntungan lain dari pytorch juga termasuk mendukung multi GPU, preprocessor yang disederhanakan, dan loader data khusus.

Baca juga : Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python

5. Nikmati Modul Machine Learning Python Lengkap dengan Studi Kasus Bersama DQLab!

Dengan modul dan materi yang update, belajar machine learning python menjadi lebih mudah dan terstruktur bersama DQLab. Karena terdiri dari modul-modul up-to-date dan sesuai dengan penerapan industri yang disusun oleh mentor-mentor berpengalaman dibidangnya dari berbagai unicorn, dan perusahaan besar seperti Tokopedia, DANA, Jabar Digital dan masih banyak lagi.

Yuk, belajar terstruktur dan lebih interaktif cukup dengan Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!

Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita