Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling populer dan banyak digunakan oleh para pengembang atau pemrogram di seluruh dunia. Dikabarkan, Python telah cukup banyak menggantikan bahasa pemrograman dalam industri teknologi, dan salah satu alasan utamanya adalah karena memiliki banyak ragam koleksi library (perpustakaan).
Berdasarkan laporan dari builtwith.com, 45% perusahaan teknologi saat ini juga lebih senang menggunakan Python untuk mengimplementasikan Artificial Intelligence (kecerdasan buatan) dan Machine Learning (pembelajaran mesin).
Sejak beberapa tahun terakhir AI dan ML memang menjadi teknologi yang semakin banyak berperan di tengah kehidupan manusia. Nah, karena kedua teknologi ini semakin berkembang, tentu mempelajarinya sangat penting bagi Anda yang bergelut di dunia TI. Oleh karena itu, berikut adalah deretan rekomendasi perpustakaan AI dan ML berbasis Python terbaik untuk Anda.
TensorFlow
Sumber gambar: clusterone.com
Di kalangan pengembang teknologi pembelajaran mesin yang menggunakan Python, TensorFlow merupakan salah satu perpustakaan yang paling populer bagi mereka. Dikembangkan oleh raksasa teknologi Google, Tensorflow telah diimplementasikan di berbagai platform milik Google. Sebagai contoh, Google Photos dan Google Voice Search adalah dua platform yang dikembangkan dengan menggunakan perpustakaan ini.
Saat ini, TensorFlow sudah dirilis sebagai produk open source (sumber terbuka) sehingga dapat digunakan oleh publik. Bahkan, oleh kompetitor Google sekalipun. TensorFlow sudah digunakan oleh beberapa perusahaan teknologi besar untuk mendukung perkembangan platform mereka seperti Dropbox, eBay, Intel, SAP, Twitter, Uber, Qualcomm, JD.com, dan banyak lainnya.
Keras
Sumber gambar: techleer.com
Ditulis dengan bahasa pemrograman Python, Keras adalah perpustakaan berbasis sumber terbuka yang dirancang untuk menyederhanakan model dari kerangka Deep Learning. Keras dapat dijalankan di atas framework (kerangka kerja) kecerdasan buatan seperti TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit, dan Theano.
Saat ini, Keras dianggap sebagai salah satu perpustakaan pembelajaran mesin terbaik di Python. Keras juga menyediakan beberapa utilitas terbaik dalam hal menyusun model, memproses dataset, memvisualisasikan grafik, dan hal lainnya.
Apalagi, karena dikenal dengan sifatnya yang ramah pengguna, Keras juga sangat cocok bagi pengembang yang membutuhkan perpustakaan pembelajaran mesin yang memungkinkan pembuatan prototipe dengan cepat dan mudah.
Theano
Sumber gambar: coqube.com
Theano adalah perpustakaan pembelajaran mesin untuk komputasi array multidimensi. Meski bekerja mirip dengan TensorFlow, tetapi Theano tidak seefisien TensorFlow. Alasannya, karena ketidakmampuan Theano untuk masuk ke lingkungan produksi.
Dioptimalkan untuk GPU, Theano dilengkapi berbagai fitur seperti kemampuan integrasi dengan NumPy, pembuatan kode C secara dinamis, dan diferensiasi simbolis yang efisien. Namun, untuk mendapatkan abstraksi tingkat tinggi, Theano juga harus dikolaborasikan dengan perpustakaan lain seperti Keras dan Lasagna.
Selain itu, Theano juga dapat digunakan pada lingkungan yang terdistribusi atau paralel yang dalam hal ini mirip seperti TensorFlow. Untuk dapat menggunakannya, Theano mendukung berbagai platform mulai dari Linux, MacOS, hingga Windows.
PyTorch
Sumber gambar: code.fb.com
Berbasis sumber terbuka, PyTorch adalah perpustakaan pembelajaran mesin yang dikembangkan oleh kelompok riset AI dari Facebook. PyTorch memungkinkan setiap pengembang untuk melakukan perhitungan tensor dengan akselerasi GPU, membuat grafik komputasi dinamis, dan menghitung gradien secara otomatis.
Selain itu, PyTorch menawarkan API yang kaya untuk menyelesaikan masalah aplikasi yang berkaitan dengan jaringan saraf. Dengan alat dan perpustakaan yang luas, PyTorch menyediakan banyak sumber daya untuk mendukung pengembangan platform seperti AllenNLP, ELF, dan Glow.
Lebih lanjut, PyTorch sendiri merupakan perpustakaan pembelajaran mesin yang didasarkan oleh Torch. Diperkenalkan pada tahun 2017, PyTorch berhasil mendapatkan popularitas yang baik dan telah menarik banyak pengembang pembelajaran mesin untuk menggunakannya hingga sekarang.
scikit-learn
Sumber gambar: wikipedia.org
Dirilis pertama kali pada tahun 2007, perpustakaan ini sangat erat dikaitkan dengan NumPy dan SciPy, serta dianggap sebagai salah satu perpustakaan terbaik untuk bekerja dalam lingkungan data yang kompleks.
Pustaka ini berisi sejumlah algoritme untuk menerapkan pembelajaran mesin standar dan tugas-tugas penambangan data seperti mengurangi dimensi, klasifikasi, regresi, pengelompokan data, dan pemilihan model.
Untuk dapat mengoperasikannya, scikit-learn mendukung sistem operasi Windows dan Linux. Menariknya, scikit-learn menyediakan panduan pengguna yang luas sehingga para ilmuwan data dapat dengan cepat mengakses sumber daya apa pun yang ada mulai dari algoritme multikelas, multilabel, hingga estimasi kovarian.
Pandas
Sumber gambar: pythonawesome.com
Merupakan pustaka pembelajaran mesin dengan Python yang menyediakan struktur data tingkat tinggi dan beragam alat untuk melakukan analisis data. Salah satu fitur unggulan dari perpustakaan ini adalah kemampuannya untuk menerjemahkan operasi yang kompleks dengan mengandalkan data dari satu atau dua perintah saja.
Pandas juga memiliki banyak kemampuan menarik dalam hal pengelompokan, penggabungan, dan pemfilteran data. Perpustakaan di Pandas juga terus melakukan pembaharuan yang tentunya mencakup ratusan fitur baru, perbaikan celah, peningkatan, dan perubahan API.
Pembaharuan yang terus dilakukan Pandas tersebut juga termasuk peningkatan kemampuannya seperti mengelompokkan dan mengurutkan data, memilih keluaran yang paling sesuai untuk metode yang berlaku, dan menyediakan dukungan untuk melakukan operasi jenis kostum.