Show
Table of Contents
Ketika kamu memikirkan sebuah perpustakaan, kamu mungkin langsung memikirkan bau khas dari buku-buku tua dan suasana tenang yang ada di dalam ruangannya. Jika kita masuk ke salah satu pustaka atau library Python, kita akan melihat rak-rak yang tertata rapi dengan modul yang dapat kamu ambil dan gunakan dalam penulisan kode kamu. Oleh karena itu, perpustakaan ini adalah sumber dari berbagai fungsionalitas. Para pengembang (developer) menghindari penulisan kode untuk diri mereka sendiri dengan cara mengambil kode yang sudah ditulis dan ditentukan dengan baik dari perpustakaan lain. Tutorial library python ini membahas berbagai pustaka terbaik dari Python yang para pemrogram atau programmer pilih untuk mengimpor modul dan digunakan dalam kode mereka. Jika kamu adalah salah satu dari orang-orang yang menikmati bekerja cerdas, bukan keras, kamu harus melihat apa saja yang ditawarkan library-library ini! Dengan menggunakan library seperti ini, kamu akan dapat menghasilkan kode secara efisien dan menghemat waktu tanpa harus menulis seluruh skrip. Namun, jangan terlalu semangat dulu. Langkah pertama adalah memahami apa itu library Python dan beberapa konsep yang terkait dengannya. Daftar IsiKonsep Penting untuk Dimengerti tentang Library PythonSebelum masuk ke penjelasan berbagai macam library Python, kita harus memahami beberapa konsep. Misalnya, deep learning (pembelajaran secara dalam) adalah sebuah proses dari machine learning (pembelajaran mesin). Apakah kamu tahu bagaimana orang dapat belajar dari kesalahan mereka? Hal yang sama berlaku untuk komputer. Deep learning bertujuan untuk membuat mesin belajar melalui contoh. Istilah lain yang relevan adalah neural network atau jaringan saraf, yang menyerupai otak manusia. Dengan cara bagaimana? Neural network adalah kombinasi dari algoritma yang bertujuan untuk meniru cara manusia yang mampu mengidentifikasi berbagai pola. Oleh karena itu, konsep ini mengambil biologi manusia dan menerapkannya ke dunia pemrograman untuk memperkenalkan pengenalan gambar dan ucapan (hanya salah satu opsi). Temuan yang Paling DisukaiSedang mencari informasi mendalam mengenai berbagai topik lainnya? Kami telah mengumpulkan artikel-artikel dengan topik yang mirip untuk Anda. Silahkan lihat! Apa Saja Library Python?Pertama, kamu harus memahami bahwa library untuk Python tidak jauh berbeda dari perpustakaan biasa yang kamu kunjungi untuk mencari dan memilih buku yang menarik. Keduanya merupakan kumpulan sumber informasi. Namun, alih-alih buku, kamu memilih modul yang akan kamu terapkan selama proses coding kamu. Semua developer profesional memanfaatkan modul yang ditulis dengan baik. Jika ada cara yang mudah untuk melakukan sesuatu, mengapa kamu tidak mengambil cara ini? Ketika kamu mulai meneliti library Python, kamu akan dihujani oleh sejumlah library asli maupun library pihak ketiga. Ada banyak koleksi modul yang tersedia. Karena itu, kamu mungkin akan merasa bingung ketika harus memutuskan yang mana untuk dijelajahi. Jika kamu adalah seorang programmer yang ingin menjadi unggul dalam beberapa domain yang berbeda, mungkin akan sulit untuk memilih library yang paling cocok. Kamu sebaiknya sudah tahu bahwa Python adalah bahasa yang sangat fleksibel. Ia adalah permata di dunia pemrograman karena penggunaannya bervariasi dari ilmu data/data science, pengembangan web, dan bahkan pembelajaran mesin. Kalau kamu adalah seorang programmer Python pemula, kami menganjurkan untuk mengambil kursus ini untuk memperdalam pengetahuan kamu. Secara keseluruhan, berbagai library Python mencakup modul untuk area tertentu. Siapkah kita untuk memulai ekspedisi untuk mencari tahu apa itu TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn, dan perpustakaan populer lainnya? Namun sebelumnya, apakah kamu kesulitan mencari pekerjaan sebagai programmer Python? Dalam kasus seperti itu, kami sangat menyarankan untuk membaca beberapa pertanyaan dan jawaban wawancara Python yang biasanya ditanyakan oleh para pengusaha dan perusahaan. Jika kamu tidak bisa menjawabnya, kamu mungkin tampaknya tidak siap untuk posisi tersebut. Katakanlah salah satu pertanyaan wawancara Python mengharuskan kamu untuk berbicara tentang library Python. Setelah membaca artikel ini, kamu akan dapat menjelaskan beberapa poin penting tentang topik ini. API dan Python: Library Terbaik untuk DipertimbangkanAPI adalah singkatan untuk application programming interface (antarmuka pemrograman aplikasi). Ia membuka jendela untuk interaksi antara aplikasi melalui komunikasi mesin-ke-mesin. Python memiliki framework (kerangka kerja) yang mempercepat proses pembuatan API. Oleh karena itu, misi kita adalah membahas secara singkat library paling umum untuk Python yang dapat kamu pilih: Flask
Django
Falcon
Eve
AI dan Python: Library yang BergunaIndustri TI mempercepat pengembangan mesin-mesin pintar, yang mampu menghadirkan perilaku seperti manusia ketika dalam aspek pembelajaran. Simulasi kecerdasan manusia ini didukung oleh berbagai macam library Python yang dirancang khusus untuk meningkatkan cabang ilmu komputer ini. Jika kamu ingin membuat mesin untuk berpikir, belajar, dan mampu untuk memecahkan masalah, kamu harus menghafal berbagai perpustakaan yang dapat membantu kamu untuk membuat terobosan: TensorFlow
PyTorch
Theano
Keras
Scikit-learn
Ronde Pertama: PyTorch vs TensorFlowPersaingan sengit untuk menjadi yang paling unggul antara kedua library Python ini telah berlangsung selama beberapa lama. Namun, tidak ada yang bisa menyangkal fakta bahwa mereka adalah library Python terbaik yang ada. Baik PyTorch dan TensorFlow dirancang untuk menyediakan modul untuk machine learning, deep learning, dan manajemen neural network. Karena kedua framework ini bekerja di dalam bidang yang sama, dapat dimengerti bahwa ada beberapa persaingan yang sehat di antara mereka. Mari kita tinjau perbedaan-perbedaan utamanya, keuntungan, dan mencoba menyimpulkan argumen ini. Pembuat yang Terkenal: Facebook dan GoogleDua raksasa dalam bisnis TI menciptakan kedua library ini. PyTorch adalah karya agung Facebook, dan berbasiskan Torch. Dan apa itu TensorFlow? Ia adalah permata yang disediakan oleh Google. Ia berbasis pada Theano. Dengan kata lain, kedua perpustakaan ini memiliki orang tua yang kaya dan terkenal. Dukungan untuk WindowsUntuk beberapa waktu, para pengguna sistem operasi Microsoft Windows tidak diundang ke kumpulan PyTorch. Library pembelajaran mesin sumber terbuka ini merilis dukungan PyTorch Windows pada bulan April 2018. TensorFlow mengambil langkah ini untuk memikat pengguna Windows sebelumnya, pada tahun 2016. Dukungan untuk Sistem Operasi LainDaftar sistem yang didukung masih berbeda di antara kedua library Python ini. Meskipun penambahan dukungan PyTorch Windows diterima dengan sangat baik, TensorFlow masih memiliki lebih banyak yang bisa ditawarkan. Walaupun PyTorch mendukung Linux, macOS, dan Window, TensorFlow dapat digunakan di Linux, macOS, Windows, Android, dan JavaScript. Google merilis TensorFlow.js 1.0 untuk machine learning dalam JavaScript. Perbedaan di Grafik KomputasionalSaat mencoba menyelesaikan pertarungan PyTorch vs TensorFlow, tidak mungkin untuk tidak menyebutkan perbedaan dalam cara mereka menangani grafik komputasional. Grafik tersebut sangat penting untuk optimalisasi neural code network. Mengapa? Karena ia memvisualisasikan aliran operasi dan informasi. Dengan PyTorch, programmer membuat grafik dinamis, dirancang dengan menafsirkan garis-garis kode yang mewakili bagian-bagian tertentu dari grafik. TensorFlow memilih pendekatan lain untuk produksi grafik. Grafik harus mengikuti proses kompilasi. Setelah itu, ia harus berjalan menggunakan TensorFlow Execution Engine (mesin eksekusi TensorFlow). Kedengarannya seperti lebih banyak pekerjaan, bukan? Memang. Kalau kamu ingin membuat grafik menggunakan TensorFlow, kamu akan diminta untuk mempelajari tentang pemeriksaan variabel. Di sisi lain, PyTorch memungkinkan kamu untuk menggunakan debugger Python biasa. TensorFlow tidak menggunakan yang standar. Oleh karena itu, kalau kamu perlu memilih antara kedua library Python ini dan kamu ingin membuat grafik tanpa harus mempelajari konsep baru, PyTorch adalah library yang lebih cocok untuk kamu. Visualisasi Model Machine LearningKesan pertama adalah segalanya. Ketika kamu membuat presentasi tentang proyek kamu, penting untuk memberikan visualisasi yang akurat dan mudah diikuti. TensorFlow menawarkan TensorBoard kepada para developer, yang memungkinkan visualisasi model machine learning. Para pemrogram menggunakan alat ini untuk deteksi kesalahan dan untuk mewakili ketepatan grafik. PyTorch tidak memiliki fungsi seperti ini, tetapi kamu mungkin dapat menggunakan alat non-asli (non-native) untuk mencapai hasil yang serupa. Komunitas PenggunaKedua library Python ini juga berbeda dalam aspek popularitas saat ini. Jangan heran. TensorFlow telah ada lebih lama, ini berarti bahwa lebih banyak programmer menggunakan framework ini untuk tujuan machine learning dan deep learning. Oleh karena itu, kalau kamu menemukan permasalahan yang mencegah kamu dari melanjutkan proyekmu, komunitas TensorFlow lebih besar untuk membantumu daripada PyTorch. Siapa Pemenangnya?Kita berharap untuk mengakhiri diskusi PyTorch vs TensorFlow dengan skor yang jelas. Namun, ini lebih mudah untuk diucapkan daripada dilakukan. Seorang programmer harus memilih framework yang paling sesuai untuk kebutuhan mereka. Selain itu, ini adalah pengantar yang sangat singkat untuk kedua library Python ini. Kita tidak dapat membuat asumsi berdasarkan beberapa perbedaan. Sayangnya, kamu yang harus memilih framework mana yang akan menjadi sahabat barumu. Baiklah, karena diskusi persaingan PyTorch vs Tensorflow sudah berakhir. Sekarang kita akan membahas topik tentang apa itu NumPy sebelum bergerak ke akhir tutorial ini. Apa itu NumPy?Kamu akan dapat memahami tujuan umum library ini setelah mengetahui nama lengkapnya: Kepanjangan dari NumPy adalah Numerical Python. Ini berarti bahwa modul ini menangani angka-angka. NumPy adalah software sumber terbuka untuk pembuatan dan pengelolaan array dan metrik multi-dimensi. Library ini terdiri dari berbagai fungsi untuk menangani array yang sedemikian kompleks. Jadi, apa itu NumPy secara keseluruhan? NumPy adalah salah satu library Python yang berspesialisasi dalam menyediakan fungsi matematika tingkat tinggi untuk pengelolaan array multi-dimensi. Dengan mengambil modul dari NumPy, kamu akan menyelesaikan perhitungan yang akurat dan tepat. Dengan ini kamu akan meningkatkan penggunaan Python secara signifikan dengan struktur data ini. Penerangan Library Sklearn: Penjelasan KegunaanContoh terakhir library untuk Python adalah Sklearn, yang dikembangkan pada tahun 2007. Terakhir namun tidak kalah pentingnya, karena ia juga sangat dihargai oleh para pengembang yang bekerja dengan machine learning. Sklearn (yang juga dikenal sebagai scikit-learn) adalah library, yang terdiri dari algoritma untuk mengelompokkan satu set objek-objek yang tidak berlabel, memperkirakan hubungan antar variabel, dan menentukan klasifikasi pengamatan baru. Dengan kata lain, kamu dapat mengambil sejumlah besar algoritma pembelajaran untuk machine learning yang lebih efisien. Library Python gratis Sklearn adalah alat yang sangat berguna untuk pemodelan statistik dan, tentu saja, untuk machine learning! Temuan Paling TrendingJelajahi berbagai artikel, panduan, & tutorial yang berkaitan dengan Situs Belajar Online. Dapatkan insight baru & buatlah keputusan yang tepat! KesimpulanAda banyak library Python yang bisa dipilih. Ini sama dengan berjalan ke toko yang menawarkan banyak pilihan camilan. Bagaimana cara memutuskan camilan mana yang enak, atau dalam hal ini, library, yang kamu inginkan? Ya, berbagai library memang menyediakan modul untuk berbagai pekerjaan yang berbeda dan terpisah. Oleh karena itu, kamu perlu memutuskan jenis modul apa yang kamu butuhkan untuk kode kamu. Sekarang, mari kita simpulkan secara singkat artikel yang sudah kamu baca ini:
Jadi, sekarang kamu sudah tahu kan library Python yang terbaik untukmu? Selamat bekerja! Berikan feedback Anda pribadiBerikan opini pribadi Anda & bantu ribuan orang untuk memilih situs belajar online yang terbaik. Semua feedback, baik itu yang positif atau negatif, akan diterima selama Anda bersikap jujur. Kami tidak akan mempublikasikan feedback yang bias atau spam. Jadi, kalau Anda ingin membagikan pengalaman, opini atau bahkan saran pribadi - tempat ini ada untuk Anda! Apa itu Sklearn pada python?Scikit-learn atau sklearn merupakan sebuah module dari bahasa pemrograman Python yang dibangun berdasarkan NumPy, SciPy, dan Matplotlib. Fungsi dari module ini adalah untuk membantu melakukan processing data ataupun melakukan training data untuk kebutuhan machine learning atau data science. Berikut manakah library pada python yang biasa digunakan untuk pengolahan Machine Learning?Scikit-learn adalah library python terkenal yang digunakan untuk data kompleks. Perpustakaan open source ini mendukung machine learning dengan mendukung berbagai algoritma yang diawasi dan tidak diawasi seperti regresi linier, klasifikasi, pengelompokan, dan lain sebagainya. Apa yang dimaksud dengan TensorFlow?TensorFlow adalah library yang dikembangkan oleh google dan merupakan salah satu library yang paling populer serta banyak digunakan untuk mengembangkan dan menerapkan Machine Learning dan algoritma lain yang memiliki banyak operasi matematika untuk dilakukan. Library Python apa saja yang sering digunakan dalam bidang machine learning?3 Library yang Esensial dalam Belajar Machine Learning dengan.... Scikit-Learn.. Pandas.. 3. TensorFlow.. 4. Yuk Pelajari dan Dalami Semua Library Tersebut Bersama DQLab!. Library apa saja yang digunakan dalam pengelolaan data di Python?Macam-macam library python. TensorFlow. ... . 2. NumPy. ... . 3. SciPy. ... . Pandas. ... . Matplotlib. ... . 6. Keras. ... . 7. SciKit-Learn. ... . PyTorch.. Library Numpy untuk apa?Numpy singkatan dari Numerik Python adalah Library Python yang digunakan untuk membuat objek kelas array tunggal dan multidimensi.
Apa saja contoh machine learning?Contoh penerapan machine learning dalam kehidupan adalah sebagai berikut.. Penerapan di bidang kedoteran contohnya adalah mendeteksi penyakit seseorang dari gejala yang ada. ... . Pada bidang computer vision contohnya adalah penerapan pengenalan wajah dan pelabelan wajah seperti pada facebook.. |