Mengenal Library Python Terbaik Untuk Membangun Kecerdasan Buatan

Python adalah bahasa pemrograman bersifat open source yang sering digunakan dalam proses data science. Beberapa keunggulan Python selain open source yaitu mudah dipahami dan dipelajari, struktur bahasa yang mudah diimplementasikan, dan memiliki berbagai library yang memudahkan praktisi data atau developer menyelesaikan pekerjaannya. Seperti yang sudah banyak dibahas, data science adalah ilmu yang terdiri dari tiga bidang ilmu yaitu matematika, statistika, dan pemrograman. Saat ini ilmu data science ini semakin berkembang. Beberapa ilmu yang masih berhubungan dengan data science adalah kecerdasan buatan atau artificial intelligence. Artificial Intelligence merupakan teknologi yang mengadaptasi sistem kecerdasan manusia dalam melakukan suatu pekerjaan. Dengan AI pekerjaan manusia yang biasanya dikerjakan oleh manusia akan lebih cepat terselesaikan dengan bantuan mesin. 

Python menyediakan library yang dirancang khusus untuk mendukung pengembangan teknologi AI atau kecerdasan buatan ini. Sebagai praktisi data atau developer adalah hal wajib untuk memahami library terbaik untuk membangun AI. Hal ini diperlukan agar AI yang akan atau sedang dikembangkan menjadi optimal. Dalam artikel kali ini DQLab akan membahas library terbaik untuk membangun kecerdasan buatan. Apa saja ya? Yuk, simak bersama pembahasannya dibawah ini!

1. TensorFlow

TensorFlow dikembangkan oleh Google Brain dan dirilis pada tahun 2015 dibawah lisensi Apache 2.0. TensorFlow merupakan library Python yang bersifat open source yang memungkinkan developer untuk membuat data flow graph yaitu struktur menggambarkan aliran data melalui serangkaian pemrosesan node. Node mewakili setiap operasi matematika dimana setiap ujung antara node merupakan data array multidimensi atau disebut juga tensor. TensorFlow dapat dijalankan hampir di semua platform seperti diantaranya CPU, GPU, IoS, dan Android. Adapun kelebihan yang diberikan TensorFlow antara lain yaitu abstraksi. Kita tidak perlu bingung dalam mengimplementasikan suatu algoritma dan menghubungkan fungsi-fungsi, sehingga bisa lebih fokus pada logika aplikasi secara keseluruhan. TensorFlow juga memudahkan developer untuk melakukan debugging dan evaluasi aplikasi TensorFlow.

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

2. Keras

Keras merupakan library Python yang bersifat open source yang digunakan untuk mengembangkan model deep learning. Keras dirilis dibawah lisensi MIT. Keras memungkinkan untuk membuat pembelajaran kecerdasan buatan atau neural network yang mendalam dengan secepat dan semudah mungkin. Keras kompatibel dengan library Python lainnya seperti TensorFlow. Prinsip Keras berfokus pada kemudahan penggunaan, modularitas, dan ekstensibilitas yang mudah dengan Python. 

3. PyTorch

PyTorch adalah library Python bersifat open source yang digunakan untuk mengembangkan dan melatih neural network dengan menggunakan komputasi yang dinamis sehingga fleksibel untuk data yang kompleks. Developer tidak perlu mengkategorikan data menjadi int, short, atau double. Model pengembangan yang interaktif memungkinkan proses perancangan berjalan dengan baik. PyTorch umumnya menjadi pilihan terbaik ketika pengembangan ingin diselesaikan dalam waktu singkat atau secepat mungkin. 

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

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!