Perpustakaan Python
10 Perpustakaan Python Terbaik untuk Pembelajaran Jauh
Python terus meningkat menjadi bahasa pemrograman teratas. Ada banyak alasan untuk ini, termasuk efisiensinya yang sangat tinggi jika dibandingkan dengan bahasa arus utama lainnya. Ini juga menampilkan perintah dan sintaks seperti bahasa Inggris, yang menjadikannya pilihan utama bagi pembuat kode pemula.
Mungkin nilai jual terbesar Python adalah banyaknya pustaka sumber terbuka yang memungkinkan bahasa tersebut digunakan untuk segala hal mulai dari ilmu data hingga manipulasi data.
Python dan Pembelajaran Mendalam
Pembelajaran mendalam adalah subbidang pembelajaran mesin yang melibatkan jaringan saraf tiruan, yang merupakan algoritma yang terinspirasi oleh struktur otak manusia. Pembelajaran mendalam memiliki banyak aplikasi dan digunakan di banyak teknologi AI saat ini, seperti mobil self-driving, alat agregasi berita, pemrosesan bahasa alami (NLP), asisten virtual, pengenalan visual, dan banyak lagi.
Dalam beberapa tahun terakhir, Python telah terbukti menjadi alat yang luar biasa untuk pembelajaran mendalam. Karena kodenya ringkas dan mudah dibaca, kode ini cocok untuk aplikasi pembelajaran mendalam. Sintaksnya yang sederhana juga memungkinkan aplikasi dikembangkan lebih cepat jika dibandingkan dengan bahasa pemrograman lain. Alasan utama lainnya untuk menggunakan Python untuk pembelajaran mendalam adalah bahwa bahasa tersebut dapat diintegrasikan dengan sistem lain yang dikodekan dalam bahasa pemrograman yang berbeda. Ini membuatnya lebih mudah untuk memadukannya dengan proyek AI yang ditulis dalam bahasa lain.
Mari kita lihat 10 library Python terbaik untuk pembelajaran mendalam:
1. TensorFlow
TensorFlow secara luas dianggap sebagai salah satu pustaka Python terbaik untuk aplikasi pembelajaran mendalam. Dikembangkan oleh Tim Google Brain, ini menyediakan berbagai alat, perpustakaan, dan sumber daya komunitas yang fleksibel. Baik pemula maupun profesional dapat menggunakan TensorFlow untuk membuat model deep learning, serta jaringan neural.
TensorFlow memiliki arsitektur dan framework yang fleksibel, memungkinkannya berjalan di berbagai platform komputasi seperti CPU dan GPU. Dengan demikian, ini bekerja paling baik saat dioperasikan pada unit pemrosesan tensor (TPU). Pustaka Python sering digunakan untuk mengimplementasikan pembelajaran penguatan dalam model pembelajaran mendalam, dan Anda dapat langsung memvisualisasikan model pembelajaran mesin.
Berikut adalah beberapa fitur utama TensorFlow:
- Arsitektur dan kerangka kerja yang fleksibel.
- Berjalan di berbagai platform komputasi.
- Kemampuan abstraksi
- Mengelola jaringan saraf yang dalam.
2. pytorch
Salah satu library Python paling populer untuk deep learning adalah Pytorch, yang merupakan library open-source yang dibuat oleh tim riset AI Facebook pada tahun 2016. Nama library tersebut berasal dari Torch, yang merupakan framework deep learning yang ditulis dalam Lua bahasa pemrograman.
PyTorch memungkinkan Anda melakukan banyak tugas, dan ini sangat berguna untuk aplikasi pembelajaran mendalam seperti NLP dan computer vision.
Beberapa aspek terbaik dari PyTorch termasuk kecepatan eksekusinya yang tinggi, yang dapat dicapai bahkan saat menangani grafik yang berat. Ini juga merupakan perpustakaan yang fleksibel, mampu beroperasi pada prosesor atau CPU dan GPU yang disederhanakan. PyTorch memiliki API yang kuat yang memungkinkan Anda memperluas perpustakaan, serta perangkat bahasa alami.
Berikut adalah beberapa fitur utama PyTorch:
- Distribusi statistik dan operasi
- Kontrol atas kumpulan data
- Pengembangan model pembelajaran mendalam
- Sangat fleksibel
3. JumlahPy
Salah satu pustaka Python terkenal lainnya, NumPy dapat digunakan dengan mulus untuk pemrosesan array dan matriks multidimensi yang besar. Itu bergantung pada sekumpulan besar fungsi matematika tingkat tinggi, yang membuatnya sangat berguna untuk perhitungan ilmiah dasar yang efisien dalam pembelajaran mendalam.
Array NumPy membutuhkan area penyimpanan yang jauh lebih sedikit daripada daftar Python lainnya, dan lebih cepat dan lebih nyaman untuk digunakan. Data dapat dimanipulasi dalam matriks, dialihkan, dan dibentuk kembali dengan perpustakaan. NumPy adalah opsi yang bagus untuk meningkatkan kinerja model pembelajaran mendalam tanpa terlalu banyak pekerjaan rumit yang diperlukan.
Berikut adalah beberapa fitur utama NumPy:
- Manipulasi bentuk
- Objek larik N-dimensi berperforma tinggi
- Pembersihan/manipulasi data
- Operasi statistik dan aljabar linier
Scikit-Learn awalnya merupakan ekstensi pihak ketiga untuk perpustakaan SciPy, tetapi sekarang menjadi perpustakaan Python mandiri di Github. Scikit-Learn mencakup DBSCAN, peningkatan gradien, mesin vektor dukungan, dan hutan acak dalam metode klasifikasi, regresi, dan pengelompokan.
Salah satu aspek terbesar dari Scikit-Learn adalah mudah dioperasikan dengan tumpukan SciPy lainnya. Ini juga ramah pengguna dan konsisten, membuatnya lebih mudah untuk berbagi dan menggunakan data.
Berikut adalah beberapa fitur utama Scikit-learn:
- Klasifikasi dan pemodelan data
- Algoritme pembelajaran mesin ujung ke ujung
- Pra-pemrosesan data
- Pemilihan model
5. SciPy
Itu membawa kita ke Scipy, yang merupakan perpustakaan sumber terbuka dan gratis berdasarkan Numpy. SciPy adalah salah satu pustaka Python terbaik di luar sana berkat kemampuannya untuk melakukan komputasi ilmiah dan teknis pada kumpulan data besar. Itu disertai dengan modul tertanam untuk optimasi array dan aljabar linier.
Bahasa pemrograman mencakup semua fungsi NumPy, tetapi mengubahnya menjadi alat ilmiah yang mudah digunakan. Ini sering digunakan untuk manipulasi gambar dan menyediakan fitur pemrosesan dasar untuk fungsi matematika non-ilmiah tingkat tinggi.
Berikut adalah beberapa fitur utama SciPy:
- Mudah digunakan
- Visualisasi dan manipulasi data
- Analisis ilmiah dan teknis
- Menghitung set data besar
6. Panda
Salah satu pustaka Python sumber terbuka yang terutama digunakan dalam ilmu data dan mata pelajaran pembelajaran mendalam adalah Pandas. Perpustakaan menyediakan alat manipulasi dan analisis data, yang digunakan untuk menganalisis data. Perpustakaan mengandalkan struktur datanya yang kuat untuk memanipulasi tabel numerik dan analisis deret waktu.
Pustaka Pandas menawarkan cara yang cepat dan efisien untuk mengelola dan menjelajahi data dengan menyediakan Seri dan Bingkai Data, yang merepresentasikan data secara efisien sekaligus memanipulasinya dengan cara yang berbeda.
Berikut adalah beberapa fitur utama Panda:
- Pengindeksan data
- Penyelarasan data
- Menggabungkan/menggabungkan kumpulan data
- Manipulasi dan analisis data
Pustaka Python lain untuk aplikasi pembelajaran mendalam adalah Microsoft CNTK (Cognitive Toolkit), yang sebelumnya dikenal sebagai Computational Network ToolKit. Pustaka deep-learning open-source digunakan untuk mengimplementasikan pembelajaran mendalam terdistribusi dan tugas pembelajaran mesin.
CNTK memungkinkan Anda menggabungkan model prediktif seperti jaringan saraf konvolusional (CNN), jaringan saraf dalam feed-forward (DNN), dan jaringan saraf berulang (RNN), dengan kerangka kerja CNTK. Hal ini memungkinkan penerapan tugas pembelajaran mendalam end-to-end secara efektif.
Berikut adalah beberapa fitur utama CNTK:
- Open-source
- Terapkan tugas pembelajaran mendalam terdistribusi
- Gabungkan model prediktif dengan kerangka kerja CNTK
- Tugas pembelajaran mendalam ujung ke ujung
8. Keras
Kears adalah pustaka Python sumber terbuka terkenal lainnya yang digunakan untuk tugas pembelajaran mendalam, memungkinkan pengujian jaringan saraf dalam yang cepat. Keras memberi Anda alat yang diperlukan untuk membuat model, memvisualisasikan grafik, dan menganalisis kumpulan data. Selain itu, ini juga menyertakan kumpulan data berlabel yang dapat langsung diimpor dan dimuat.
Pustaka Keras sering disukai karena bersifat modular, dapat diperluas, dan fleksibel. Ini menjadikannya opsi yang ramah pengguna untuk pemula. Itu juga dapat berintegrasi dengan tujuan, lapisan, pengoptimal, dan fungsi aktivasi. Keras beroperasi di berbagai lingkungan dan dapat berjalan di CPU dan GPU. Ini juga menawarkan salah satu rentang terluas untuk tipe data.
Berikut adalah beberapa fitur utama dari Keras:
- Mengembangkan lapisan saraf
- Pengumpulan data
- Membangun model pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin
- Fungsi aktivasi dan biaya
9. Theano
Mendekati akhir dari daftar kami adalah Theano, perpustakaan komputasi numerik Python yang secara khusus dikembangkan untuk pembelajaran mesin dan perpustakaan yang dalam. Dengan alat ini, Anda akan mencapai definisi, pengoptimalan, dan evaluasi ekspresi matematika dan perhitungan matriks yang efisien. Semua ini memungkinkan Theano digunakan untuk penggunaan array dimensi untuk membangun model pembelajaran yang mendalam.
Theano digunakan oleh banyak pengembang dan pemrogram pembelajaran mendalam berkat perpustakaan yang sangat spesifik. Ini dapat digunakan dengan unit pemrosesan grafis (GPU) alih-alih unit pemrosesan pusat (CPU).
Berikut adalah beberapa fitur utama Theano:
- Validasi bawaan dan alat pengujian unit
- Perhitungan matematis berperforma tinggi
- Evaluasi cepat dan stabil
- Perhitungan intensif data
10. MX Net
Menutup daftar 10 pustaka Python terbaik kami untuk pembelajaran mendalam adalah MXNet, yang merupakan kerangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka yang sangat skalabel. MXNet dirancang untuk melatih dan menerapkan jaringan saraf yang dalam, dan dapat melatih model dengan sangat cepat.
MXNet mendukung banyak bahasa pemrograman, seperti Python, Julia, C, C++, dan lainnya. Salah satu aspek terbaik dari MXNet adalah ia menawarkan kecepatan kalkulasi yang luar biasa cepat dan pemanfaatan sumber daya pada GPU.
Berikut adalah beberapa fitur utama MXNet:
- Sangat terukur
- Open-source
- Latih dan terapkan jaringan saraf pembelajaran mendalam
- Melatih model dengan cepat
- Kecepatan perhitungan cepat
