6 Jenis Alat Machine Learning Terbaik yang Wajib Diketahui Praktisi Data

Machine Learning (ML) kini menjadi pilar penting dalam perkembangan kecerdasan buatan (AI). Teknologi ini mampu meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu tanpa harus diprogram ulang secara eksplisit. Meski terdengar menjanjikan, membangun model ML yang efektif bukanlah tugas mudah. Praktisi data tentu membutuhkan alat yang tepat untuk mengoptimalkan proses pengembangan, mulai dari tahap pengumpulan data hingga deployment.

Menurut PwC, artificial intelligence (AI) akan mendorong pertumbuhan ekonomi global hingga 15,7 triliun dolar pada tahun 2030. Potensi ini mendorong banyak perusahaan berinvestasi pada pengembangan machine learning agar mendapatkan bagian dari keuntungan besar tersebut. Tidak heran jika kini berbagai bahasa pemrograman, library, framework, hingga platform data semakin diminati oleh para praktisi data untuk mempercepat transformasi digital. Artikel ini akan membahas 6 jenis alat machine learning terbaik untuk praktisi data. Simak penjelasannya berikut sahabat DQLab!

1. Programming Languages (Bahasa Pemrograman)

Bahasa pemrograman adalah fondasi utama dalam membangun model ML. Dengan bahasa pemrograman, praktisi dapat memberikan instruksi kepada komputer untuk melakukan tugas tertentu. Python menjadi pilihan favorit karena sederhana, fleksibel, dan memiliki komunitas besar. Sementara itu, R banyak digunakan dalam penelitian akademis, sedangkan Java cocok untuk sistem yang mengutamakan stabilitas dan keamanan.

Pemilihan bahasa pemrograman harus mempertimbangkan kebutuhan proyek, skala penggunaan, serta tingkat kemudahan belajar. Python sering dipilih oleh pemula karena kurva belajarnya yang relatif rendah, sementara Java lebih banyak dipakai oleh praktisi yang berfokus pada sistem enterprise. Semakin besar komunitas sebuah bahasa, semakin banyak pula sumber daya dan dukungan yang bisa dimanfaatkan oleh data scientist.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Machine Learning Libraries

Library adalah kumpulan fungsi dan algoritma siap pakai yang membantu praktisi membangun model ML tanpa perlu membuat algoritma dari nol. Beberapa library populer antara lain Scikit-learn untuk klasifikasi, regresi, dan clustering, serta Pandas dan NumPy untuk manipulasi data. Sementara itu, XGBoost terkenal dengan performanya dalam metode boosting yang efisien.

Keunggulan library adalah mempercepat eksperimen serta mengurangi beban kerja teknis dalam pemrograman. Namun, praktisi tetap perlu menyesuaikan pilihan library dengan kebutuhan spesifik proyek. Misalnya, Scikit-learn lebih cocok untuk kebutuhan pembelajaran dasar, sementara XGBoost sering dipakai untuk kompetisi data science yang menuntut akurasi tinggi.

3. Machine Learning Frameworks

Framework machine learning adalah toolkit yang lebih komprehensif dibandingkan library. Selain algoritma, framework biasanya mencakup fitur pelatihan model, optimisasi, dan deployment. Contoh framework populer adalah TensorFlow yang dikembangkan Google, PyTorch yang disukai peneliti karena fleksibilitasnya, serta Scikit-learn untuk kebutuhan dasar.

Framework sangat membantu dalam mengelola alur kerja end-to-end, mulai dari pengolahan data hingga penerapan model di lingkungan produksi. Dengan adanya framework, praktisi tidak perlu membangun sistem dari awal, melainkan dapat memanfaatkan fondasi yang sudah ada. Pemilihan framework yang tepat sangat menentukan kelancaran proses pengembangan machine learning.

4. Advanced Machine Learning Tools

Bagi praktisi yang ingin mengembangkan proyek lebih kompleks, seperti deep learning atau natural language processing (NLP), dibutuhkan alat ML tingkat lanjut. TensorFlow dan PyTorch menjadi pilihan utama dalam membangun neural network, sementara OpenNN menawarkan fleksibilitas untuk predictive analytics. Alat-alat ini dirancang untuk kebutuhan eksperimental dan riset skala besar.

Meski sangat bermanfaat, advanced ML tools menuntut keterampilan teknis yang lebih mendalam. Penggunaan framework canggih tidak cocok bagi pemula karena memerlukan pemahaman konsep matematis serta pengalaman dalam pemrograman. Namun, bagi praktisi berpengalaman, alat-alat ini memberikan kekuatan luar biasa untuk menghasilkan model yang lebih akurat dan efisien.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

5. Data Storage & Management Tools

Machine learning tidak akan berjalan tanpa data, dan jumlah data yang dibutuhkan sangatlah besar. Untuk itu, penyimpanan dan manajemen data menjadi komponen krusial. Data Lake memungkinkan penyimpanan data mentah dalam berbagai format, sementara Cloud Object Storage seperti AWS S3 dan Google Cloud Storage menawarkan skalabilitas tinggi untuk dataset berukuran masif.

Pengelolaan data yang baik membantu praktisi menjaga kualitas, integritas, dan konsistensi data yang digunakan. Tanpa sistem penyimpanan yang tepat, model ML berisiko menghasilkan prediksi yang bias atau tidak akurat. Oleh karena itu, alat penyimpanan data harus menjadi prioritas utama dalam setiap proyek machine learning.

6. Data Platforms for Machine Learning

Data platform modern menghadirkan solusi menyeluruh bagi praktisi data. Contohnya, Teradata VantageCloud mendukung lakehouse, object storage, serta integrasi analitik berbasis AI. Selain itu, Amazon SageMaker, Azure Machine Learning, dan Google Cloud AI juga menjadi pilihan utama bagi perusahaan yang ingin mengembangkan dan mengimplementasikan ML di lingkungan cloud.

Platform ini tidak hanya menyediakan sarana penyimpanan, tetapi juga memungkinkan analisis data secara real-time, pemantauan performa model, hingga deployment berskala besar. Dengan adanya platform terpadu, perusahaan dapat mengurangi risiko kegagalan proyek analitik sekaligus meningkatkan kecepatan dalam menghasilkan nilai bisnis dari data.

Memahami enam jenis alat machine learning di atas merupakan langkah penting bagi praktisi data yang ingin membangun model AI berkualitas tinggi. Setiap kategori memiliki fungsi yang saling melengkapi, mulai dari bahasa pemrograman untuk fondasi dasar, hingga platform data yang mendukung pengembangan dan implementasi skala besar. Dengan pemilihan alat yang tepat, proses pengembangan bisa lebih cepat, efisien dan akurat.

FAQ

1. Mengapa alat machine learning penting bagi praktisi data?

Alat machine learning membantu praktisi data membangun model dengan lebih cepat, efisien, dan akurat. Tanpa alat yang tepat, proses pengembangan bisa menjadi lebih rumit, memakan waktu, dan rawan menghasilkan prediksi yang tidak akurat.

2. Apa perbedaan antara library dan framework dalam machine learning?

Library adalah kumpulan algoritma atau fungsi siap pakai yang bisa langsung digunakan, sedangkan framework adalah toolkit yang lebih lengkap karena mencakup fitur pelatihan model, optimisasi, hingga deployment. Framework biasanya digunakan untuk mengelola seluruh alur kerja machine learning dari awal hingga akhir.

3. Bagaimana proyeksi peran AI dalam ekonomi global ke depan?

Menurut PwC, artificial intelligence (AI) diperkirakan akan menyumbang $15,7 triliun terhadap pertumbuhan ekonomi global pada tahun 2030. Angka ini mendorong banyak perusahaan untuk serius berinvestasi pada machine learning sebagai bagian dari strategi transformasi digital mereka.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta modelnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid