Library python yang dapat membuat api

Mengapa Python sangat populer? Salah satu alasan yang menarik adalah beberapa perusahaan teknologi raksasa seperti Google dan Facebook memilih Python sebagai bahasa utama untuk framework machine learning mereka

Python merupakan bahasa paling populer yang digunakan oleh para Data Scientist dan pengembang Machine Learning (ML). Python adalah kombinasi antara general-purpose programming language yang powerful dan domain-specific scripting language yang mudah digunakan. Mengapa Python sangat populer? Salah satu alasan yang menarik adalah beberapa perusahaan teknologi raksasa seperti Google dan Facebook memilih Python sebagai bahasa utama untuk framework machine learning mereka yaitu, TensorFlow dan PyTorch.

Keunggulan lain yang dimiliki Python adalah ia merupakan salah satu bahasa pemrograman yang mudah dipelajari karena sintaksnya sederhana. Banyak orang tanpa latar belakang IT namun ingin mengejar karir bidang ML atau data science, dapat dengan mudah mempelajari bahasa pemrograman Python. Hal ini juga dipermudah dengan kemampuan Python dalam berinteraksi langsung dengan kode, baik menggunakan terminal atau tools lain seperti Jupyter Notebook dan Google Colaboratory.

Selain itu semua, faktor lain yang membuat Python populer adalah lengkapnya library yang dapat dipakai pada pengembangan proyek ML dari awal sampai akhir. Python memiliki library untuk data loading, visualization, statistics, data processing, natural language processing, image processing, dan lain sebagainya.

Beberapa library yang memudahkan kita dalam mengerjakan proyek ML ditunjukkan dalam daftar berikut ini.

Numpy

Numpy sangat terkenal sebagai library untuk memproses larik atau array. Fungsi-fungsi kompleks di baliknya membuat Numpy sangat tangguh dalam memproses larik multidimensi dan matriks berukuran besar. Library ML seperti TensorFlow juga menggunakan Numpy untuk memproses tensor atau sebuah larik N dimensi.

Pandas

Pandas menjadi salah satu library favorit untuk analisis dan manipulasi data. Kenapa keduanya penting? Sebelum masuk ke tahap pengembangan model, data perlu diproses dan dibersihkan. Proses ini bahkan merupakan proses yang paling banyak memakan waktu dalam pengembangan proyek ML. Library pandas membuat pemrosesan dan pembersihan data menjadi lebih mudah.

Matplotlib

Matplotlib adalah sebuah library untuk membuat plot atau visualisasi data dalam 2 dimensi. Matplotlib mampu menghasilkan grafik dengan kualitas tinggi. Matplotlib dapat dipakai untuk membuat plot seperti histogram, scatter plot, grafik batang, pie chart, hanya dengan beberapa baris kode. Library ini sangat ramah pengguna.

Scikit Learn

Scikit Learn merupakan salah satu library ML yang sangat populer. Scikit Learn menyediakan banyak pilihan algoritma machine learning yang dapat langsung dipakai seperti klasifikasi, regresi, clustering, dimensionality reduction, dan pemrosesan data. Selain itu Scikit Learn juga dapat dipakai untuk analisis data.

TensorFlow

TensorFlow adalah framework open source untuk machine learning yang dikembangkan dan digunakan oleh Google. TensorFlow memudahkan pembuatan model ML bagi pemula maupun ahli. Ia dapat dipakai untuk deep learning, computer vision, pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing), serta reinforcement learning.

PyTorch

Dikembangkan oleh Facebook, PyTorch adalah library yang dapat dipakai untuk masalah ML, computer vision, hingga pemrosesan bahasa alami. Bersaing dengan TensorFlow khususnya sebagai framework machine learning, PyTorch lebih populer di kalangan akademisi dibanding TensorFlow. Namun dalam industri, TensorFlow lebih populer karena skalabilitasnya lebih baik dibanding PyTorch.

Keras

Keras adalah adalah library deep learning yang luar biasa. Salah satu faktor yang membuat keras sangat populer adalah penggunaannya yang minimalis dan sinpel dalam mengembangkan deep learning. Keras dibangun di atas TensorFlow yang menjadikan Keras sebagai API dengan level lebih tinggi (Higher level API) dari TensorFlow sehingga antarmukanya lebih mudah dari TensorFlow. Keras sangat cocok untuk mengembangkan model deep learning dengan waktu yang lebih singkat atau untuk pembuatan prototipe.

Library Python ada apa saja?

Library NumPy untuk apa?

5 library apa saja yang harus ditambahkan pada Python untuk dapat menggunakan deep learning?

Berikut manakah library pada Python yang biasa digunakan untuk pengolahan machine learning?