Library python yang fokus pada data mining

Baik itu untuk meningkatkan efisiensi organisasi, mengurangi biaya operasi, meningkatkan profitabilitas, atau meningkatkan layanan pelanggan, bisnis di era data saat ini membutuhkan strategi yang kuat untuk analisis data yang mendalam, memfasilitasi untuk ekstraksi wawasan sehingga dapat ditindaklanjuti dan memastikan dalam pengambilan keputusan berdasarkan informasi.

Sebagian besar perusahaan telah berpikir kedepan untuk mengekstrak wawasan yang mendalam dan membuat prediksi yang akurat dari volume kumpulan data yang luas dengan secara aktif berinvestasi dalam alat dan teknologi ML (Machine Learning) serta mendorong adopsi analisa data secara luas berbasis ML di berbagai industri.

Meskipun ada banyak bahasa pemrograman yang dapat digunakan organisasi untuk menggunakan algoritme Machine Learning, namun Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang banyak menawarkan kelebihan yaitu fleksibilitas, stabilitas, dan memiliki kerangka kerja yang telah ditentukan sebelumnya, serta yang paling penting adalah memiliki library yang luas sehingga menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling disukai dalam beberapa waktu terakhir.

Sebelumnya, para profesional yang mengolah data harus mengambil jalur yang sulit dan memakan waktu dalmmemprogram algoritma secara manual untuk Machine Learning, sehingga sering menyebabkan analisis data yang tidak efektif dan tidak akurat. Berkat library machine learning yang disediakan oleh python, para data engineer sekarang dapat fokus pada aplikasi inti tanpa mengkhawatirkan tantangan pengkodean algoritma ML yang kompleks.

Berikut artikel ini akan membahas tentang beberapa library python terbaik untuk machine learning.

TensorFlow

TensorFlow merupakan satu library machine learning python paling populer, yang dikembangkan oleh tim Google Brain dan library Python ini bersifat open-source untuk komputasi numerik tingkat lanjut.

Dirilis pada tahun 2015 di bawah Lisensi Apache 2.0, memungkinkan para data engineer untuk memanfaatkan arsitektur TensorFlow yang fleksibel dan toolkit yang beragam dalam menjalankan dan mendefinisikan komputasi yang melibatkan tensor.

Ideal untuk aplikasi artificial intelligence dan deep learning, TensorFlow dapat digunakan pada beberapa platform komputasi, termasuk Central Processing Unit (CPU), Graphics Processing Unit (GPU), dan Tensor Processing Unit (TPU).

Scikit-Learn

Scikit-learn, yang dikembangkan oleh David Cournapeau pada tahun 2007, dapat dengan mulus menangani berbagai fungsi utama dari machine learning, termasuk pemilihan model, pengurangan dimensi, pra-proses, pengelompokan, regresi, dan klasifikasi.

Menjadi salah satu library machine learning python tingkat pertama yang digunakan untuk mengembangkan algoritma ML. Scikit-learn memberikan dukungan yang sangat baik untuk berbagai algoritma unsupervised learning dan supervised learning. Library yang bersifat open source ini juga sempurna digunakan untuk analisis data dan aplikasi data mining.

PyThorch

PyTorch menggabungkan berbagai library dan tool untuk mendukung NLP (Natural Language Processing), Computer Vision, dan sejumlah program machine learning lainnya.

Kerangka komputasi PyTorch berdasarkan pada library Machine Leraning yang bersifat open-source, sehingga Torch, memungkinkan programmer untuk mengembangkan grafik komputasi dan melakukan komputasi Tensor dengan akselerasi Graphics Processing Unit (GPU).

Keuntungan utama lainnya dari kerangka kerja yang powerful dari library ini adalah Data Loader terkustomisasi, preprosesor yang disederhanakan, dan dukungan untuk beberapa GPU.

Keras

Dengan lebih dari 375.000 pengguna, Keras adalah salah satu library machine learning python yang paling banyak digunakan, dan telah diadopsi secara luas di seluruh sektor industri dan komunitas penelitian.

Solusi berkaliber tinggi dari library ini digunakan untuk membangun dan merancang jaringan saraf serta library Keras Machine Learning yang bersifat open-source ini juga mengintegrasikan banyak fitur eksklusif, sehingga berguna saat menulis kode untuk Deep Neural Network.

Keras mampu berjalan pada GPU dan CPU, dan selain itu mendukung algoritma standar learning untuk jaringan saraf, dan juga memberi support user untuk jaringan saraf berulang dan konvolusional.

Theano

Diakui sebagai salah satu library machine learning python paling populer, Theano digunakan untuk mendefinisikan, mengevaluasi, memanipulasi, dan mengoptimalkan ekspresi matematika yang melibatkan array multi-dimensi.

Theano juga digunakan dalam proyek-proyek yang menuntut menghasilkan performa yang intensif secara komputasi. Library machine learning berbasis Python yang kuat di Theano mencakup seperangkat tools komprehensif untuk verifikasi diri, validasi, dan pengujian unit, sehingga membantu dlaam mendiagnosis berbagai jenis bug dan kesalahan saat menangani fungsi eksponensial dan logaritmik.

Numpy

Salah satu library machine learning python yang terkenal, NumPy menggabungkan serangkaian fungsi matematika kompleks yang kaya akan fungisonalitas sehingga membuat library machine learning yang powerful ini cocok untuk memproses matriks dan array multi-dimensi yang luas.

Terutama cocok untuk menangani angka acak, aljabar linear, dan transformasi Fourier, NumPy juga berfungsi sebagai wadah multi-dimensi untuk semua jenis data generik, serta memberikan integrasi yang mudah dengan database umum, termasuk MySQL, Oracle, MongoDB, dan Microsoft SQL Server.

NumPy digunakan oleh library powerful lainnya seperti TensorFlow, penerapan library Machine Learning NumPy di TensorFlow digunakan untuk memanipulasi tensor secara internal. Beberapa fungsi NumPy yang powerful termasuk fitur broadcasting dan tools canggih lainnya digunakan untuk mengintegrasikan kode Fortran dan C / C .

Pandas

Dengan dukungan luar biasa untuk struktur data yang fleksibel, ekspresif, dan cepat, Pandas muncul sebagai salah satu library machine learning python yang paling komprehensif untuk analisis data praktis di dunia nyata.

Dirancang khusus untuk data preparation dan ekstraksi, membuat library Pandas Machine Learning menawarkan banyak tools dan metode untuk menggabungkan, memfilter, dan menganalisis data. Dua tipe struktur data utama yang digunakan Pandas meliputi :

• 1-dimensional (Series)
• 2-dimensional (DataFrame)

Kedua struktur data ini digabungkan sehingga mampu menangani sebagian besar kasus penggunaan dan persyaratan dari sektor-sektor industry utama, termasuk keuangan, sosial, manufaktur, kesehatan, dan teknik.

Scipy

Pada akhir 90-an, ketika penelitian terkait Machine Learning dan Artificial Intelligence berada di puncaknya, banyak data scientist, programmer perangkat lunak, dan engineer sedang mengembangkan library machine learning python, terutama untuk analisa dan komputasi ilmiah.

Di antara profesional berbakat ini adalah tiga individu yaitu Pearu Peterson, Travis Oliphant, dan Eric Jones. Pada tahun 2001, mereka sepakat menggabungkan potongan-potongan penelitian mereka untuk membuat library Machine Learning berbasis python. Library Machine Learning yang dihasilkan kemudian diberi nama SciPy.

Dibuat untuk mendukung array NumPy multi-dimensi, library SciPy Machine Learning menawarkan banyak fungsi numerik yang user friendly dan berbagai modul untuk pemecahan Persamaan ODE (Ordinary Differential), pemrosesan gambar sinyal, transformasi Fast Fourier, interpolasi integrasi, optimasi gambar, aljabar linear, dan fungsi khusus.

Matplotlib

Salah satu library yang digunakan untuk visualisasi data, Matplotlib memungkinkan pengguna untuk menghasilkan visualisasi yang berkualitas untuk dipublikasikan seperti bar chart, scatter plot, error chart, plot gambar, dan histogram hanya dengan beberapa string kode.

Sangat user friendly, library Matplotlib menggunakan toolkit GUI yang populer, seperti Qt, Tkinter, wxPython, atau GTK , serta menyediakan API berorientasi objek yang memungkinkan pengembang untuk menanamkan plot dan grafik ke dalam aplikasi.

Library Python manakah yang digunakan di data science untuk visualisasi data?

Library apa saja yang digunakan dalam pengelolaan data di Python?

Library NumPy untuk apa?

Dalam Python library apa yang cocok digunakan untuk perhitungan statistik?