10 Perpustakaan Python Terbaik Untuk Pembelajaran Mesin & Pembelajaran Mendalam

Python adalah salah satu bahasa yang paling umum digunakan, memiliki aplikasinya dalam ilmu data, skrip, dan membuat API RESTful back-end dengan kerangka kerja seperti Django dan Flask. Saat memiliki domainnya dalam pengembangan web, sebagian besar perusahaan lebih suka menggunakan Python untuk ilmu data dan tugas yang berkaitan dengan kecerdasan buatan.

Kekayaan pustaka sumber terbuka Python adalah salah satu karakteristiknya yang paling berguna namun kurang dihargai. Mereka dapat digunakan untuk apa saja mulai dari ilmu data dan visualisasi hingga gambar dan modifikasi data. Namun, dalam beberapa tahun terakhir, beberapa perpustakaan Python telah membangun kehadiran yang tak terbantahkan dalam domain pembelajaran mesin (ML) dan pembelajaran dalam (DL).

Python sangat mudah beradaptasi dan fleksibel, memungkinkannya digunakan dengan bahasa lain sesuai kebutuhan, selain entri tingkat rendah dan pustaka kode khusus. Ini juga bekerja pada hampir semua sistem operasi dan platform yang tersedia.

Ini termasuk paket yang secara drastis mengurangi jumlah tenaga kerja yang diperlukan untuk membuat jaringan saraf yang kompleks dan teknik pembelajaran mesin. Selain itu, Python juga dapat digunakan sebagai bahasa Pemrograman Berorientasi Objek, yang diperlukan untuk penggunaan dan klasifikasi data yang efektif—komponen penting dari setiap proses pembelajaran mesin.

Mengapa pengembang dan ilmuwan data lebih memilih Python?

Python menyediakan kode yang ringkas dan mudah dibaca. Sementara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin bergantung pada algoritme yang rumit dan alur kerja yang bervariasi, kemudahan Python memungkinkan pengembang membuat sistem yang dapat diandalkan. Pengembang dapat mencurahkan seluruh perhatian mereka untuk mengatasi masalah ML daripada mengkhawatirkan seluk-beluk teknis bahasa tersebut.

Python juga menarik bagi banyak pengembang karena mudah dipelajari. Kode python dapat dipahami oleh manusia, membuatnya lebih mudah untuk mengembangkan model pembelajaran mesin.

Sepuluh pustaka Python terbaik untuk Machine Learning dan Deep Learning

1. TensorFlow

Pustaka Python yang unggul dalam pemrograman yang dapat dibedakan adalah TensorFlow. TensorFlow gratis dan bersumber terbuka. Mengembangkan pembelajaran mesin, model pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf dibuat sederhana baik untuk pemula maupun pakar oleh banyaknya alat dan bahan perpustakaan yang tak terbayangkan. Desain dan fondasi TensorFlow yang fleksibel memungkinkannya berfungsi di berbagai sistem komputasi, termasuk CPU dan GPU.

TensorFlow memungkinkan Anda untuk segera melatih dan menguji model ML Anda menggunakan fitur bawaannya dan dapat digunakan untuk menerapkan algoritme pembelajaran di Deep Learning dan Neural Networks. TensorFlow tidak hanya untuk komputer desktop. Anda juga dapat menggunakannya di server dan perangkat seluler untuk membuat dan melatih model cerdas.

Dapatkan sertifikasi ilmu data dari Universitas top Dunia. Pelajari Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Lanjutan, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.

2. Keras

Keras adalah kerangka kerja sumber terbuka Python untuk membuat dan menganalisis jaringan saraf dalam model pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin. Itu dapat berjalan di atas TensorFlow dan Theano, memungkinkan Anda untuk mulai melatih jaringan saraf hanya dengan beberapa baris kode, yang, dibandingkan dengan kerangka kerja induknya, sangat kecil. Pustaka Keras serbaguna dan dapat diskalakan, cocok untuk programmer pemula dan berpengalaman. Ini juga menyediakan model yang berfungsi penuh untuk membangun jaringan saraf dengan mengintegrasikan target, pengoptimal, lapisan, dan fungsi aktivasi.

Kerangka kerja Keras dapat diadaptasi dan portabel, memungkinkannya berjalan dalam berbagai konteks dan pada CPU dan GPU. Ini memungkinkan pembuatan prototipe, penelitian, pemodelan data, dan visualisasi yang cepat dan efisien.

3. NumPy

NumPy adalah pustaka Python numerik sumber terbuka terkemuka. Itu dapat melakukan berbagai perhitungan matematika pada matriks dan array. Itu salah satu perpustakaan Python ilmiah paling terkenal, dan ilmuwan data sering menggunakannya untuk analisis data. Kemampuannya untuk menganalisis array multi-dimensi dan menangani aljabar linier dan transformasi Fourier menjadikannya sempurna untuk aplikasi ML.

Array NumPy menuntut ruang penyimpanan yang jauh lebih sedikit daripada daftar Python konvensional. Mereka juga jauh lebih cepat dan lebih mudah dioperasikan daripada yang terakhir. NumPy memungkinkan Anda mengubah data dalam matriks dengan mentransposisi dan membentuknya kembali. Karakteristik Numpy, jika digabungkan dengan pustaka Python lainnya, memungkinkan Anda meningkatkan kinerja model pembelajaran mesin dengan mudah.

4. Panda

Panda adalah salah satu pustaka Python yang paling banyak digunakan untuk pembelajaran mesin . Ini pada dasarnya adalah kerangka kerja Python untuk penelitian dan analisis data yang memungkinkan pengembang membuat representasi data tingkat tinggi yang menarik dan sempurna. Pandas, dibangun di atas NumPy, bertugas menyiapkan kumpulan data dan poin untuk pembelajaran mesin. Panda menggunakan dua jenis struktur data: 1-D (seri) dan 2-D (DataFrame), memungkinkan Panda digunakan di berbagai bidang, mulai dari sains dan statistik hingga keuangan dan teknik.

Pustaka Pandas dapat diadaptasi dan dapat bekerja dengan pustaka ilmiah lain seperti SciPy, Scikit-learn, dll., dan pustaka numerik seperti NumPy. Karena sifatnya yang sangat deskriptif, cepat, dan patuh, Panda sangat mudah digunakan. Panda memungkinkan pengguna atau ilmuwan data untuk mengubah fungsionalitas data dengan menggabungkan, menggabungkan, dan mengindeks ulang dengan beberapa penekanan tombol.

5. Sains

SciPy adalah pustaka Python yang terkenal di kalangan penggemar kecerdasan buatan karena menyertakan modul pra-bangun untuk aljabar linier, pengoptimalan, integrasi matematika, dan statistik.

SciPy sangat bergantung pada NumPy untuk subrutin manipulasi array dan menggabungkan semua fitur NumPy. SciPy cocok untuk pemrosesan gambar dan menyertakan operasi matematika tingkat tinggi dengan fitur pemrosesan dasar. Mudah digunakan dan cepat diterapkan. Ini juga memiliki perintah tingkat tinggi untuk memvisualisasikan dan memanipulasi data.

Periksa AS - Program Ilmu Data kami

6. Scikit-Pelajari

Scikit-learn adalah pustaka AI Python gratis yang umumnya dianggap sebagai perpanjangan langsung dari SciPy. Ini didasarkan pada NumPy dan SciPy. Itu dibuat terutama untuk pemodelan data dan membangun algoritma pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi.

Scikit-learn adalah pemula dan ramah pengguna karena antarmuka yang sederhana, lugas, dan konsisten. Meskipun penggunaan scikit-learn dibatasi karena hanya mengkhususkan diri pada pemodelan data, ini berfungsi dengan baik untuk memungkinkan pengguna mengubah dan bertukar data dengan cara apa pun yang mereka pilih.

7. Teano

Theano adalah paket Python populer untuk mengoptimalkan operasi matematika menggunakan array multidimensi. Ini dicapai melalui pengoptimalan penggunaan GPU dan CPU. Theano adalah perpustakaan yang sangat kuat yang telah lama digunakan dalam penelitian ilmiah di mana terdapat perhitungan skala besar, namun cukup mendasar sehingga siapa pun dapat menggunakannya untuk proyek mereka.

8. PyTorch

PyTorch adalah perpustakaan pembelajaran mesin Python sumber terbuka berdasarkan kerangka bahasa pemrograman Torch C. PyTorch dapat diintegrasikan dengan pustaka Python lain seperti NumPy. Itu dapat menghasilkan grafik komputasi yang dapat diubah kapan saja saat aplikasi Python berjalan. Ini terutama digunakan dalam domain NLP (Pemrosesan Bahasa Alami) dan CV (Visi Komputer).

9. Matplotlib

Matplotlib adalah pustaka visualisasi data Python yang terkenal. Itu tidak terhubung langsung ke perpustakaan penanganan data seperti Panda. Ini sangat berguna ketika seorang programmer ingin memvisualisasikan pola data. Ini adalah paket bagan 2D yang dapat digunakan untuk membuat grafik dan bagan 2D. Alat yang disebut Pyplot di perpustakaan Matplotlib menyederhanakan pembuatan plot untuk pemrogram dengan menyediakan opsi untuk mengontrol berbagai mekanisme untuk memvisualisasikan data.

10.BukaCV

OpenCV adalah pustaka jaringan saraf python . Ini adalah kumpulan dari banyak fungsi pemrograman yang dapat digunakan dalam sistem visi komputer waktu nyata. Itu dapat mengidentifikasi wajah dan objek dan bahkan mengenali tulisan tangan. Perpustakaan memungkinkan pengguna untuk menginterpretasikan berbagai input visual dari data gambar dan video.

Kesimpulan

Pustaka Python adalah kumpulan kode dan fungsi yang mencerminkan inti dari Python. Mereka berfungsi dengan diimpor ke arsitektur inti Python dan terhubung ke fungsi Python lainnya. Ini memungkinkan pengguna atau ilmuwan data untuk memanggil dan memanfaatkan fungsi baru tanpa harus memprogramnya.

Jika Anda ingin bekerja di sektor ilmu data dan Python dengan bakat Anda, Anda memerlukan pengalaman langsung yang memadai. Terlibat dalam proyek akan memberi Anda keterampilan praktis yang diperlukan dan memperkuat resume Anda secara signifikan. Jika Anda seorang pemula yang mencari kursus yang dapat diandalkan untuk mulai mempelajari Ilmu Data dan Analisis Bisnis, Anda dapat mendaftar di Sertifikat Profesional upGrad dalam Ilmu Data dan Analisis Bisnis .