MIDYEAR PROMO! Segera Beli Paket Premium Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp. 99.000. DAFTAR

Pakai Kode: DQMIDYEAR. Berakhir 0 Days 7 Jam : 6 Menit : 7 Detik

Kenali Machine Learning Python, Library Populer untuk Proses Pengolahan Data

Belajar Data Science di Rumah 20-Oktober-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/5b99c8fa2111bd6600b726508e129541_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning pada Python memiliki 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. 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 penjelasannya!

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: Machine Learning Python: 3 Alasan Menggunakan Python untuk Membuat Machine Learning

2. Keras

Keras merupakan library Machine Learning open source berbasis Python, dikembangkan untuk membuat penerapan model pembelajaran yang mendalam secepat dan semudah mungkin untuk penelitian serta pengembangan yang dirilis berdasarkan lisensi MIT. Library Keras menyediakan metode yang nyaman untuk membuat berbagai model pembelajaran mendalam di atas Theano atau TensorFlow. Keras berfokus pada prinsip-prinsip utamanya yang mencakup dalam pembuatan prototipe dari neural network, kemudahan penggunaan, modularitas, dan ekstensibilitas yang mudah dengan Python.

 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 Machine Learning Python, Yuk Bangun Portofolio Datamu Sekarang!

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

Yuk mulai pelajari dan terapkan ilmunya pada data yang kamu miliki! Sign Up untuk nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science” dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

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

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita

Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!