9 Pustaka Pembelajaran Mesin Teratas yang Harus Anda Ketahui [2022]

Selama hari-hari awal Pembelajaran Mesin – ketika itu belum menjadi teknologi arus utama – Pengembang harus melakukan tugas Pembelajaran Mesin dengan mengkodekan secara manual setiap algoritme ML menggunakan rumus matematika dan statistik. Tentu saja, prosesnya memakan waktu dan tenaga. Untungnya, kita tidak perlu melakukan ini lagi!

Sejak Machine Learning memasuki domain teknologi arus utama, komunitas ML telah berkembang dengan kecepatan yang belum pernah terjadi sebelumnya. Akibatnya, hari ini, kami memiliki inventaris lengkap perpustakaan Machine Learning dan kerangka kerja Machine Learning yang kami miliki.

Pada dasarnya, perpustakaan Machine Learning mengacu pada set fungsi dan rutinitas yang ditulis dalam bahasa pemrograman tertentu. Pustaka ini membuat tugas Pengembang/Insinyur ML menjadi lebih mudah dengan memungkinkan mereka melakukan tugas kompleks tanpa harus menulis ulang baris kode tanpa akhir.

Dalam posting ini, kita akan berbicara tentang beberapa library Machine Learning yang paling populer dan banyak digunakan.

Pustaka Pembelajaran Mesin Teratas

1. TensorFlow

Saat berbicara tentang library Machine Learning, kita harus menyebutkan TensorFlow terlebih dahulu. Bagaimanapun, itu tidak diragukan lagi salah satu perpustakaan Pembelajaran Mesin paling populer di dunia. Dikembangkan oleh Google, TensorFlow adalah library Machine Learning berbasis JavaScript open-source yang dirancang secara eksplisit untuk komputasi numerik menggunakan grafik aliran data. Itu dilengkapi dengan berbagai macam alat, perpustakaan, dan sumber daya yang berguna yang membantu dalam membangun, melatih, dan menerapkan aplikasi ML dengan cara yang mudah. Bagian terbaiknya adalah ia dapat berjalan di GPU, CPU, dan bahkan pada platform komputasi seluler.

TensorFlow banyak digunakan untuk melatih dan menerapkan model di Node.js serta di browser. Meskipun Anda dapat menggunakan pustaka inti untuk mengembangkan dan melatih model ML di browser, Anda dapat menggunakan TensorFlow Lite (pustaka ringan) untuk menerapkan model di perangkat seluler dan perangkat tersemat. Jika Anda ingin melatih, memvalidasi, dan menerapkan model ML di lingkungan produksi besar, TensorFlow Extended siap membantu Anda.

2. NumPy

NumPy adalah perpustakaan Machine Learning berbasis Python untuk komputasi ilmiah. Ini mencakup fungsi (penyiaran) yang canggih, alat untuk mengintegrasikan kode C/C++ dan Fortran, dan objek array N-dimensi yang kuat. NumPy banyak digunakan untuk array multi-dimensi besar dan pemrosesan matriks dengan menggunakan fungsi matematika tingkat tinggi. Selain itu, ini sangat baik untuk aljabar linier, transformasi Fourier, dan kemampuan bilangan acak.

Anda dapat menggunakan NumPy sebagai wadah multi-dimensi yang efisien dari data generik di mana tipe data arbitrer dapat ditentukan. Hal ini semakin mendorong integrasi yang mulus dan cepat dengan banyak database yang berbeda.

Dapatkan sertifikasi ai online dari Universitas top Dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

3. SciPy

SciPy adalah ekosistem ML berbasis Python untuk matematika, sains, dan teknik. Ini terutama digunakan untuk komputasi ilmiah dan teknis. SciPy dibangun di atas objek array NumPy. Ini adalah komponen dari tumpukan NumPy termasuk alat-alat seperti Matplotlib, Pandas, SymPy, dan sejumlah perpustakaan komputasi ilmiah lainnya. Struktur data dasar yang dimanfaatkan oleh SciPy adalah array multi-dimensi yang ditawarkan oleh modul NumPy.

SciPy berisi modul untuk beberapa tugas yang biasa dilakukan dalam pemrograman ilmiah seperti optimasi, aljabar linier, integrasi, interpolasi, fungsi khusus, FFT, pemrosesan sinyal dan gambar, penyelesaian persamaan diferensial biasa, dan banyak lagi.

4. Scikit-Belajar

Scikit-Learn adalah library Machine Learning berbasis Python open-source yang dibangun di atas tiga Library Python lainnya – NumPy, SciPy, dan Matplotlib. Paket Scikit-Learn dalam sejumlah algoritme ML termasuk klasifikasi, regresi, pengelompokan dan pengurangan dimensi, Naive Bayes, Peningkatan gradien, K-means, pemilihan model, untuk beberapa nama. Ini adalah alat yang sangat baik untuk penambangan data, analisis data, dan pemodelan statistik.

Salah satu fitur terbaik dari Scikit-learn adalah ia memiliki dokumentasi yang sangat baik bersama dengan komunitas pendukung yang besar. Satu-satunya kelemahan adalah tidak mendukung komputasi terdistribusi untuk aplikasi lingkungan produksi skala besar.

5. Theano

Pustaka Pembelajaran Mesin berbasis Python lainnya di daftar kami, Theano sangat mirip dengan NumPy. Itu dapat mengambil struktur dan mengubahnya menjadi kode efisien yang menggunakan NumPy dan pustaka asli lainnya. Theano terutama digunakan untuk perhitungan numerik. Ini dapat menangani berbagai jenis komputasi yang diperlukan untuk algoritma jaringan saraf besar yang digunakan dalam Deep Learning.

Theano memungkinkan Anda mendefinisikan, mengoptimalkan, dan mengevaluasi ekspresi matematika yang melibatkan array multidimensi secara efisien. Ini memiliki diferensiasi simbolis yang rapi dan memungkinkan pembuatan kode dinamis dalam C. Mungkin aspek terbesar dari library ML ini adalah memanfaatkan GPU yang membuat perhitungan intensif data hingga 100 kali lebih cepat daripada saat berjalan di CPU saja. Kecepatan Theano adalah apa yang membuatnya menjadi alat yang ampuh untuk tugas-tugas komputasi yang kompleks dan proyek-proyek Pembelajaran Mendalam.

6. PyTorch

PyTorch adalah salah satu perpustakaan Deep Learning open-source yang mendapat inspirasi dari perpustakaan Torch. Ini dikembangkan oleh tim peneliti AI Facebook, dan seperti namanya, ini adalah perpustakaan berbasis Python. Meskipun memiliki frontend C++, ia memiliki antarmuka Python yang sangat halus.

PyTorch terutama digunakan untuk pemrosesan bahasa alami dan aplikasi visi komputer. Backend “torch.distributed” dari PyTorch memungkinkan pelatihan terdistribusi yang skalabel dan optimalisasi kinerja baik dalam penelitian maupun produksi. Dua fitur inti PyTorch adalah Deep Neural Networks (berdasarkan sistem auto diff berbasis tape) dan komputasi Tensor menggunakan GPU.

7. Keras

Keras adalah perpustakaan jaringan saraf open-source yang ditulis dengan Python. Itu dapat berjalan di atas TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, dan PlaidML. Karena Keras dirancang untuk memfasilitasi eksperimen cepat dengan Deep Neural Networks, Keras sangat ramah pengguna, modular, dan dapat diperluas. Sementara Keras dapat menangani eksperimen cepat dengan Deep Neural Nets dengan sangat baik, Keras tidak dapat mendukung komputasi tingkat rendah dengan baik – ia menggunakan pustaka "backend" untuk tujuan ini.

Keuntungan terbesar dari Keras adalah kecepatan. Ini memiliki dukungan bawaan untuk paralelisme data dan karenanya, dapat memproses volume data yang besar sekaligus mempercepat waktu yang dibutuhkan untuk melatih model.

8. Panda

Pandas adalah salah satu perpustakaan manipulasi data dan analisis data open-source terbaik yang tersedia saat ini. Ini didasarkan pada NumPy yang menyumbangkan banyak fungsi yang berguna untuk mengakses, mengindeks, menggabungkan, dan mengelompokkan data. Faktanya, Panda dapat dianggap sebagai Python yang setara dengan Microsoft Excel – jika menyangkut jenis data tabular apa pun, Anda harus mempertimbangkan Panda.

Pandas dikembangkan secara eksplisit untuk ekstraksi dan persiapan data. Jadi, meskipun mungkin tidak terkait langsung dengan ML, ini berguna untuk persiapan data sebelum melatih model ML. Ini memiliki banyak struktur data tingkat tinggi dan berbagai macam alat untuk analisis data bersama dengan metode bawaan untuk meraba-raba, menggabungkan, dan memfilter data. Pandas memungkinkan Anda untuk melakukan operasi standar dengan hanya menulis beberapa baris kode. Untuk tugas-tugas kompleks, ada banyak perintah Pandas yang dapat membantu membuat kode Anda ringkas dan rapi.

9. Matplotlib

Matpoltlib adalah salah satu perpustakaan visualisasi data terpenting yang ditulis dengan Python. Ini adalah perpustakaan plot 2D yang dapat digunakan untuk membuat grafik dan plot 2D. Sama seperti Panda, itu tidak terkait langsung dengan Machine Learning. Namun, ini adalah alat visualisasi yang kuat yang membantu dalam memvisualisasikan pola dalam kumpulan data besar.

Matplotlib memiliki API berorientasi objek untuk menyematkan plot ke dalam aplikasi menggunakan toolkit GUI tujuan umum (misalnya, Tkinter, wxPython, Qt, dan GTK+). Ini juga berisi modul PyPlot yang membuat proses plot lebih mudah dengan menawarkan fitur untuk mengontrol gaya garis, properti font, sumbu pemformatan, dan sebagainya. Dengan Matplotlib, Anda dapat membuat plot, diagram batang, histogram, spektrum daya, diagram kesalahan, diagram pencar, dan banyak lagi.

Kesimpulan

Ini adalah 9 library Machine Learning terbaik yang bisa Anda dapatkan! Pustaka Pembelajaran Mesin yang telah kami sebutkan di sini harus menangani hampir setiap kebutuhan dan persyaratan ML.

Anda dapat memeriksa Program PG Eksekutif kami di Machine Learning & AI , yang menyediakan lokakarya praktik langsung, mentor industri satu lawan satu, 12 studi kasus dan tugas, status Alumni IIIT-B, dan banyak lagi.