9 Pustaka Python Teratas untuk Pembelajaran Mesin pada tahun 2022

Pembelajaran mesin adalah bidang yang paling intens dengan algoritma dalam ilmu komputer. Lewatlah sudah hari-hari ketika orang harus membuat kode semua algoritma untuk pembelajaran mesin. Berkat Python dan pustaka, modul, dan kerangka kerjanya.

Pustaka pembelajaran mesin Python telah berkembang menjadi bahasa yang paling disukai untuk implementasi algoritma pembelajaran mesin. Mempelajari Python sangat penting untuk menguasai ilmu data dan pembelajaran mesin. Mari kita lihat pustaka Python utama yang digunakan untuk pembelajaran mesin.

Pustaka Pembelajaran Mesin Python Teratas

1) NumPy

NumPy adalah paket pemrosesan array tujuan umum yang terkenal. Koleksi ekstensif fungsi matematika dengan kompleksitas tinggi membuat NumPy kuat untuk memproses array dan matriks multi-dimensi yang besar. NumPy sangat berguna untuk menangani aljabar linier, transformasi Fourier, dan bilangan acak. Pustaka lain seperti TensorFlow menggunakan NumPy di ​​backend untuk memanipulasi tensor.

Dengan NumPy, Anda dapat menentukan tipe data arbitrer dan mudah diintegrasikan dengan sebagian besar database. NumPy juga dapat berfungsi sebagai wadah multidimensi yang efisien untuk data generik apa pun yang ada dalam tipe data apa pun. Fitur utama NumPy termasuk objek array N-dimensi yang kuat, fungsi penyiaran, dan alat out-of-box untuk mengintegrasikan kode C/C++ dan Fortran.

2) SciPy

Dengan pembelajaran mesin yang berkembang dengan kecepatan supersonik, banyak pengembang Python membuat pustaka python untuk pembelajaran mesin , terutama untuk komputasi ilmiah dan analitik. Travis Oliphant, Eric Jones, dan Pearu Peterson pada tahun 2001 memutuskan untuk menggabungkan sebagian besar kode potongan-potongan ini dan menstandarkannya. Pustaka yang dihasilkan kemudian dinamai sebagai pustaka SciPy.

Pengembangan perpustakaan SciPy saat ini didukung dan disponsori oleh komunitas pengembang terbuka dan didistribusikan di bawah lisensi BSD gratis.

Pustaka SciPy menawarkan modul untuk aljabar linier, pengoptimalan gambar, interpolasi integrasi, fungsi khusus, transformasi Fast Fourier, pemrosesan sinyal dan gambar, penyelesaian Persamaan Diferensial Biasa (ODE), dan tugas komputasi lainnya dalam sains dan analitik.

Struktur data dasar yang digunakan oleh SciPy adalah array multi-dimensi yang disediakan oleh modul NumPy. SciPy bergantung pada NumPy untuk subrutin manipulasi array. Pustaka SciPy dibangun untuk bekerja dengan array NumPy bersama dengan menyediakan fungsi numerik yang ramah pengguna dan efisien.

3) Scikit-belajar

Pada tahun 2007 , David Cournapeau mengembangkan perpustakaan Scikit-learn sebagai bagian dari proyek Google Summer of Code. Pada tahun 2010 INRIA terlibat dan melakukan rilis publik pada Januari 2010. Skikit-learn dibangun di atas dua pustaka Python – NumPy dan SciPy dan telah menjadi pustaka pembelajaran mesin Python paling populer untuk mengembangkan algoritme pembelajaran mesin.

Scikit-learn memiliki berbagai algoritma pembelajaran terawasi dan tak terawasi yang bekerja pada antarmuka yang konsisten dengan Python. Perpustakaan juga dapat digunakan untuk penggalian data dan analisis data. Fungsi pembelajaran mesin utama yang dapat ditangani oleh perpustakaan Scikit-learn adalah klasifikasi, regresi, pengelompokan, pengurangan dimensi, pemilihan model, dan prapemrosesan.

4) Theano

Theano adalah perpustakaan pembelajaran mesin python yang dapat bertindak sebagai kompiler yang mengoptimalkan untuk mengevaluasi dan memanipulasi ekspresi matematika dan perhitungan matriks. Dibangun di NumPy, Theano menunjukkan integrasi yang erat dengan NumPy dan memiliki antarmuka yang sangat mirip. Theano dapat bekerja pada Graphics Processing Unit (GPU) dan CPU.

Bekerja pada arsitektur GPU menghasilkan hasil yang lebih cepat. Theano dapat melakukan komputasi data-intensif hingga 140x lebih cepat pada GPU daripada pada CPU. Theano dapat secara otomatis menghindari kesalahan dan bug ketika berhadapan dengan fungsi logaritmik dan eksponensial. Theano memiliki alat bawaan untuk pengujian dan validasi unit, sehingga menghindari bug dan masalah.

5) TensorFlow

TensorFlow dikembangkan untuk penggunaan internal Google oleh tim Google Brain. Rilis pertamanya datang pada November 2015 di bawah Apache License 2.0. TensorFlow adalah kerangka kerja komputasi populer untuk membuat model pembelajaran mesin . TensorFlow mendukung berbagai toolkit yang berbeda untuk membangun model pada berbagai tingkat abstraksi.

TensorFlow mengekspos Python dan C++ API yang sangat stabil. Itu dapat mengekspos, API yang kompatibel ke belakang untuk bahasa lain juga, tetapi mereka mungkin tidak stabil. TensorFlow memiliki arsitektur fleksibel yang dapat dijalankan di berbagai platform komputasi CPU, GPU, dan TPU. TPU adalah singkatan dari Tensor processing unit, sebuah chip perangkat keras yang dibangun di sekitar TensorFlow untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

6) Keras

Keras memiliki lebih dari 200.000 pengguna pada November 2017. Keras adalah perpustakaan sumber terbuka yang digunakan untuk jaringan saraf dan pembelajaran mesin. Keras dapat berjalan di atas TensorFlow, Theano, Microsoft Cognitive Toolkit, R, atau PlaidML. Keras juga dapat berjalan secara efisien pada CPU dan GPU.

Keras bekerja dengan blok bangunan jaringan saraf seperti lapisan, tujuan, fungsi aktivasi, dan pengoptimal. Keras juga memiliki banyak fitur untuk bekerja pada gambar dan gambar teks yang berguna saat menulis kode Deep Neural Network.

Terlepas dari jaringan saraf standar, Keras mendukung jaringan saraf convolutional dan berulang.

7) PyTorch

PyTorch memiliki berbagai alat dan pustaka yang mendukung visi komputer, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami. Pustaka PyTorch adalah sumber terbuka dan didasarkan pada pustaka Torch. Keuntungan paling signifikan dari perpustakaan PyTorch adalah kemudahannya untuk dipelajari dan digunakan.

PyTorch dapat berintegrasi dengan lancar dengan tumpukan data science python, termasuk NumPy. Anda hampir tidak akan melihat perbedaan antara NumPy dan PyTorch. PyTorch juga memungkinkan pengembang untuk melakukan perhitungan pada Tensor. PyTorch memiliki kerangka kerja yang kuat untuk membuat grafik komputasi saat bepergian dan bahkan mengubahnya saat runtime. Keuntungan lain dari PyTorch termasuk dukungan multi GPU, praprosesor yang disederhanakan, dan pemuat data khusus.

8) Panda

Panda berubah menjadi pustaka Python paling populer yang digunakan untuk analisis data dengan dukungan untuk struktur data yang cepat, fleksibel, dan ekspresif yang dirancang untuk bekerja pada data "relasional" atau "berlabel". Pandas hari ini adalah perpustakaan yang tak terhindarkan untuk memecahkan analisis data dunia nyata yang praktis dengan Python. Panda sangat stabil, memberikan kinerja yang sangat optimal. Kode backend murni ditulis dalam C atau Python.

Dua jenis utama struktur data yang digunakan oleh panda adalah:

• Seri (1-dimensi)
• DataFrame (2 dimensi)

Keduanya disatukan dapat menangani sebagian besar persyaratan data dan kasus penggunaan dari sebagian besar sektor seperti sains, statistik, sosial, keuangan, dan tentu saja, analitik dan bidang teknik lainnya.

Panda mendukung dan berkinerja baik dengan berbagai jenis data termasuk di bawah ini:

• Data tabular dengan kolom data heterogen. Misalnya, pertimbangkan data yang berasal dari tabel SQL atau spreadsheet Excel.
• Data deret waktu berurutan dan tidak berurutan. Frekuensi deret waktu tidak perlu diperbaiki, tidak seperti perpustakaan dan alat lainnya. Pandas sangat tangguh dalam menangani data deret waktu yang tidak merata
• Data matriks arbitrer dengan tipe data homogen atau heterogen pada baris dan kolom
• Bentuk lain dari kumpulan data statistik atau observasional. Data tidak perlu diberi label sama sekali. Struktur data Panda dapat memprosesnya bahkan tanpa pelabelan.

9) Matplotlib

Matplotlib adalah pustaka visualisasi data yang digunakan untuk pembuatan plot 2D untuk menghasilkan plot gambar dan gambar berkualitas publikasi dalam berbagai format. Pustaka membantu menghasilkan histogram, plot, bagan kesalahan, plot sebar, bagan batang hanya dengan beberapa baris kode.

Ini menyediakan antarmuka seperti MATLAB dan sangat ramah pengguna. Ia bekerja dengan menggunakan toolkit GUI standar seperti GTK+, wxPython, Tkinter, atau Qt untuk menyediakan API berorientasi objek yang membantu pemrogram untuk menyematkan grafik dan plot ke dalam aplikasi mereka.

Bergabunglah dengan Kursus Pembelajaran Mesin online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Kesimpulan

Python adalah bahasa masuk dalam hal ilmu data dan pembelajaran mesin dan ada beberapa alasan untuk memilih python untuk ilmu data.

Anda dapat melihat Program Sertifikat Tingkat Lanjut IIT Delhi dalam Pembelajaran Mesin yang terkait dengan upGrad . IIT Delhi adalah salah satu institusi paling bergengsi di India. Dengan lebih dari 500+ anggota fakultas In-house yang terbaik dalam mata pelajaran.

Python memiliki komunitas aktif yang sebagian besar pengembang membuat perpustakaan untuk tujuan mereka sendiri dan kemudian merilisnya ke publik untuk keuntungan mereka. Berikut adalah beberapa perpustakaan pembelajaran mesin yang umum digunakan oleh pengembang Python. Jika Anda ingin memperbarui keterampilan ilmu data Anda, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B dalam program Ilmu Data .