Catat! Ini Library Useful Python untuk Machine Learning
Konsep machine learning merupakan perkembangan di bidang artificial intelligence. Banyak pakar lapangan mengatakan bahwa artificial intelligence adalah masa depan bagi umat manusia karena dapat membantu dalam banyak hal.
Istilah machine learning berasal dari tahun 1950-an yang dikenalkan oleh seorang matematikawan paling terkenal, yaitu Alan Turing. Beliau adalah seorang penemu komputer digital pertama.
Kontribusi beliau dan para computer scientist lainnya sangat diapresiasi oleh dunia karena kontribusinya yang sangat besar bagi dunia teknologi. Mereka-mereka ini adalah pendiri sekaligus pembangun roadmap machine learning.
Machine learning adalah kemampuan komputer untuk belajar dan bekerja tanpa diprogram secara eksplisit. Untuk menggunakan machine learning kita memerlukan data yang berukuran sangat besar karena memerlukan "bahan bakar" untuk membangun model. Selain data, untuk menggunakan machine learning kita memerlukan tools yang cukup powerful.
Tools tersebut adalah bahasa pemrograman seperti R dan Python. Python memiliki berbagai library yang sangat berguna untuk tugas machine learning. Pada artikel kali ini kita akan membahas library machine learning yang sangat berguna untuk tugas machine learning. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
1. Library Pandas
Library pandas adalah library python yang dibangun di atas package python Numpy dan Matplotlib. Data preprocessing adalah tugas paling penting dalam pembuatan model machine learning dan library ini adalah library yang sangat membantu proses data preprocessing. Machine dapat mengkodekan data dan membuat variabel dummy untuk menyiapkan data uji untuk pelatihan model.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Library Numpy
Library numpy adalah singkatan dari numeric python. Library ini banyak digunakan untuk perhitungan array dan matriks kompleks multidimensi, perhitungan matematis, dan perhitungan ilmiah. Library python merupakan library terbaik untuk pelatihan model machine learning karena sangat powerful dan memiliki tipe data n-array. Versi terbaru dari library numpy adalah Numpy-1.21.
3. Library Seaborn dan Matplotlib
Library seaborn digunakan untuk merencanakan tugas statistik.Kita dapat menggambar plot menarik dari berbagai data-frame. Misalnya, kita bisa memvisualisasikan model regresi yang berbeda. Library ini memiliki fitur khusus untuk menggambar multi plot untuk variabel yang berbeda dari data frame yang sama.
Library matplotlib digunakan untuk memplot grafik visualisasi data dan tujuan presentasi. Library ini memiliki fitur API yang sangat cocok dan mudah digunakan untuk data science dan machine learning. Dengan library ini, kita bisa membuat chart 2 dimensi dan 3 dimensi.
4. Library Scipy
Scipy adalah singkatan dari scientific python. Library ini pada dasarnya mirip dengan library NumPy. Namun, perbedaan intinya adalah scipy menyediakan fungsi khusus untuk fisika dan matematika tingkat lanjut. Dengan library ini kita juga bisa mengerjakan hipergeometrik, silinder parabola, dan lain sebagainya.
Selain itu, library ini juga memiliki fungsi eksponensial dan trigonometri untuk perhitungan yang kompleks. Kelebihan utama Scipy dibandingkan NumPy adalah membantu menghitung masalah kalkulus seperti integrasi dan derivasi.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Ingin memperdalam library machine learning? Yuk belajar bersama DQLab! Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk menikmati FREE MODULE "Introduction to Data Science" menggunakan Python dan R sebagai langkah awal mempelajari data science dan machine learning. Nikmati juga live code editor menarik di dalam modul DQLab sehingga kita bisa belajar machine learning dan menulis script code tanpa install tools tambahan.