Mulai Belajar Data GRATIS di DQLab  Sign Up

3 Library yang Esensial dalam Belajar Machine Learning dengan Python

3 Library yang Esensial dalam Belajar Machine Learning dengan Python

Yovita 17-November-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/b07224611ae5707f31c5008ec2cfba53_100_persen.jpg

Ketika kamu ingin belajar tentang Machine Learning pada Python, terdapat berbagai macam Library. Python saat ini masih menjadi bahasa yang sangat digemari oleh berbagai pihak. Contohnya pada Stackoverflow, Python merupakan bahasa yang sangat digemari, tidak hanya bagi Data Scientist, bahkan juga bagi para Developer. Beberapa alasan yang membuat mereka menggemari Python, diantaranya adalah sifatnya yang open source, mudah dipelajari serta varietas librarynya yang lebih beragam.

Machine Learning merupakan cabang aplikasi dari Artificial Intelligence yang berfokus kepada pengembangan suatu sistem yang mampu belajar secara individu tanpa harus diprogram berulang kali. Jika kamu adalah seorang yang berasal dari non IT, tenang saja jangan khawatir karena setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk mempelajarinya. Karena pada dasarnya Machine Learning dan Data Science tidak hanya terbatas di background pendidikan tertentu, mengingat pada era digital transformation saat ini, ilmu ini dapat digunakan di semua lini bisnis. Terdapat begitu banyak modul dan library yang dapat digunakan untuk menerapkan Machine Learning pada Python. Berikut ini kita akan membahas 3 library Python yang populer dalam Machine Learning. Yuk simak penjelasanya.

1. Scikit-Learn

Scikit-Learn merupakan library Machine Learning open source berbasis Python yang bisa digunakan dalam Data Science. Kelebihan Scikit-Learn adalah penggunaan API yang mudah serta kecepatannya saat melakukan tolok ukur yang berbeda dalam dataset. Sklearn kompatibel dengan NumPy dan SciPy. Ini artinya kamu akan dapat beroperasi dengan library-library yang berbeda untuk Python dengan mudah.

Scikit-Learn memberikan sejumlah fitur untuk keperluan Data Science seperti algoritma Regresi, pengelompokan, algoritma Naive Bayes, algoritma Decision Tree, parameter tuning, data preprocessing tool, export/import model, Machine learning pipeline  dan algoritma klasifikasi termasuk gradien, K-means, mesin dukungan vektor, DBSCAN, dan juga mampu beroperasi dengan SciPy dan NumPy.

 

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Pandas

Pandas merupakan library machine learning dengan Python yang terdiri dari struktur data tingkat tinggi dan beragam tools untuk melakukan analisis data. Salah satu fitur unggulan dari library ini adalah kemampuannya dalam menerjemahkan analisis yang kompleks dengan mengandalkan data dari satu atau dua perintah saja. Pandas juga mempunyai banyak kemampuan menarik dalam hal pengelompokan, penggabungan, dan pemfilteran data. Library di Pandas juga terus melakukan update yang mencakup ratusan fitur baru, perbaikan, peningkatan, dan perubahan API.

Pembaharuan yang terus dilakukan Pandas tersebut juga termasuk peningkatan kemampuannya seperti mengelompokkan dan mengurutkan data, memilah output yang paling sesuai untuk metode yang berlaku, dan menyediakan dukungan untuk melakukan analisis jenis kostum.

 3. TensorFlow

Di kalangan pengembang teknologi Machine Learning yang menggunakan Python, TensorFlow termasuk salah satu library yang paling populer. Dibesarkan 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 library ini. TensorFlow dapat membantumu jika kamu mempunyai banyak data atau ingin mempelajari Artificial Intelligence secara mendalam. TensorFlow akan memintamu melakukan pengkodingan seperti seorang akademisi, bukan developer. Semua penulisan dan debugging baris demi baris akan terasa lebih mudah dan efisien. Dengan versi terbarunya, TensorFlow memungkinkanmu berinteraksi seperti programmer Python.

 

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

4. Yuk Pelajari dan Dalami Semua Library Tersebut Bersama DQLab!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita


Share

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!