Machine learning adalah bentuk artificial intelligence yang melakukan otomatisasi terhadap data analysis. Hal ini memungkinkan komputer untuk belajar melalui pengalaman dalam pengelolaan data tanpa pemrograman eksplisit. Di pasar big data yang tumbuh dan berkembang secepat ini, ada berbagai pilihan tools machine learning yang tersedia. Jika kamu berhasil memilih tools paling tepat, maka machine learning bisa dioptimalkan untuk membantu proses pekerjaan menjadi lebih cepat dan efisien.

Tools machine learning adalah aplikasi algoritmik dari artificial intelligence yang memberikan kemampuan belajar kepada sistem dan melakukan pengolahan data tanpa campur tangan dominan dari manusia. Suatu algoritma akan digunakan untuk mengambil data untuk dimasukkan ke dalam model hingga kemampuannya meningkat seiring perkembangan yang terjadi. Inilah yang disebut dengan machine learning karena model mengalami proses belajar dan memperoleh lebih banyak umpan data dari waktu ke waktu.

Berbagai tools machine learning yang tersedia nyatanya punya berbagai peran sesuai fungsinya masing-masing, seperti:

Membangun recommendation engines
Memprediksi search pattern dan filter spam
Mendeteksi security threats

Masing-masing tools machine learning juga mendukung kinerja empat jenis algoritma machine learning, yaitu:

Supervised
Unsupervised
Semi-supervised
Reinforced

Jika kamu saat ini tertarik untuk explore machine learning, simak artikel ini sampai akhir untuk tau rekomendasi tools machine learning terbaik!

Rekomendasi Tools Machine Learning Terbaik

Ada banyak rekomendasi tools machine learning yang bisa kamu gunakan. Berikut rangkuman rekomendasi tools machine learning terbaik yang banyak digunakan perusahaan:

Tools Machine Learning: scikit-learn

scikit-learn adalah salah satu Python machine learning library yang bersifat open source. Tools ini dibangun di atas SciPy (Scientific Python), Numpy, dan matplotlib. scikit-learn sudah ada sejak 2007 dan diinisiasi oleh David Cournapeau sebagai implementasi proyek bagi Google Summer of Code. Hingga hari ini, scikit-learn dikelola oleh 1.092 volunteer yang berkontribusi secara langsung bagi perusahaan. Library ini memiliki banyak fitur yang seperti:

Kesederhanaan sistem operasi
Pembawaan kode kualitatif
Opsi kolaborasi
Performa
Kemampuan dokumentasi ekstensif

Fitur-fitur ini yang menjadikan scikit-learn sebagai tools populer di kalangan profesional. Sebagai tools penunjang aktivitas data, scikit-learn juga menyediakan algoritma yang mumpuni bagi supervised dan unsupervised learning.

Tools Machine Learning: TensorFlow

TensorFlow merupakan kumpulan open source deep learning software libraries dari Google. Dengan menggunakan tools ini, kamu akan mampu membuat model machine learning yang akurat dan kaya akan fitur bermanfaat. Tools ini mampu menyederhanakan proses building dan deploying neural networks yang bersifat kompleks. TensorFlow menghadirkan API untuk Python dan C/C++ yang memungkinkan terjadinya eksplorasi dalam penelitian.

Selain itu, perusahaan dari seluruh dunia mampu memperoleh tools yang canggih untuk mengerjakan big data masing-masing kemudian memprosesnya di cloud environment dengan biaya terjangkau. TensorFlow library terbukti mampu mengintegrasikan elemen self-learning secara signifikan bagi berbagai aplikasi. Hal ini dikhususkan pada rancangan aplikasi yang mampu memecahkan masalah dengan kompleksitas tinggi, seperti:

Speech recognition
Computer vision
Natural language processing.

Tools Machine Learning: Microsoft Azure Machine Learning Studio

Tools machine learning yang satu ini memungkinkan pihak developer yang belum mempunyai pengalaman di bidang machine learning untuk menggunakan fungsi drag-and-drop. Platform ini memberikan peluang untuk membangun solusi secara langsung melalui cloud dan membuat aplikasi business intelligence. Microsoft juga menawarkan Cortana Intelligence, tools penunjang yang memungkinkan pengolahan big data dan analytics menjadi informasi yang bermanfaat.

Secara keseluruhan, Azure dapat digunakan oleh tim dan organisasi besar untuk memecahkan persoalan machine learning melalui cloud. Tidak heran kalau tools ini cenderung disukai oleh perusahaan-perusahaan besar di skala lokal maupun internasional.

IBM Watson

Jika kamu mencari platform yang fungsional dengan sejumlah tools bantuan untuk melakukan riset bagi perusahaan, maka IBM Watson adalah jawabannya. Watson merupakan serangkaian open source API suite. User dapat menerima akses menuju sample codes, starter toolkit, dan membuat cognitive search engines serta virtual agents.

Tools ini cocok bagi kamu yang ingin membuat software mereka sendiri di cloud. Harganya cenderung lebih terjangkau sehingga lebih direkomendasikan bagi bisnis dalam lingkup kecil dan menengah. Selain itu, IBM Watson mempunyai platform pembuatan chatbot yang dapat digunakan oleh pemula dalam machine learning untuk pelatihan bot lebih cepat.

Anaconda

Tools machine learning ini tergolong open source dan mampu bekerja menangani data analytics menggunakan Python serta R. Anaconda tetap dapat beroperasi meskipun dijalankan bersama tools atau platform yang lain. Hal ini memungkinkan penggunaan lebih dari 1.500 paket Python dan R, manage libraries, serta berbagai model environments, seperti:

Dask
Numpy
Pandas

Anaconda juga memiliki kemampuan visualisasi hebat dan mampu disatukan menjadi suatu instalasi untuk pembuatan laporan dan modeling.

Keras

Keras merupakan Python deep learning library yang mampu menjalankan eksperimen machine learning secara cepat. Library ini dapat dijalankan di GPU dan CPU untuk mendukung jaringan berulang, konvolusi, dan kombinasinya. Keras juga mampu mendukung fast prototyping melalui interface yang mudah dipahami. Kecepatan modeling merupakan kekuatan dari library yang satu ini.

Fakta menariknya, Keras jika dikombinasikan dengan TensorFlow akan menghasilkan kemungkinkan implementasi neural networks yang sangat cepat.

PyTorch

Library ini pertama kali dirilis pada 2016. Sebagai open source machine learning framework, PyTorch mendukung kerja deep neural networks dan mampu mempercepat GPU. Tools ini dikembangkan oleh oleh tim Facebook bersama para engineer dari Twitter, Sales Force, NRIA, ENS, ParisTech, NVIDIA, Digital Reasoning, dan INRIA.

PyTorch secara khusus dibangun di atas framework Torch dengan ide pengembangan demi pengalaman modeling yang lebih cepat dan fleksibel. Alur kerjanya mirip dengan Numpy, scientific computing library berbasis Python. Penggunaan PyTorch biasanya juga didorong oleh kebutuhan untuk membangun modeling secara dinamis. Tools machine learning yang satu ini memang punya kemampuan tinggi untuk memodifikasi dan men-debug model secara lebih kilat.

Caffe2

Caffe2 merupakan tools machine learning yang dibangun untuk menghasilkan proses pengolahan data secara mendalam, efisien, dan fleksibel. Hal ini diutamakan pada model kompleks dan dukungan terhadap mobile deployment. User memiliki beberapa opsi untuk mengatur computation menggunakan library yang dapat dijalankan melalui desktop, cloud, atau data center.

Caffe2 mempunyai API Python dan C++ yang bekerja secara bergantian. Kondisi tersebut memungkinkan pembuatan prototype yang mudah dioptimalkan. Tools ini juga mempunyai code infrastructure yang jelas dan mudah diperluas untuk menghasilkan metode riset yang baru. Model deploying dapat berjalan lebih cepat ketika terintegrasi dengan:

Visual Studio
Xcode
IDE Android Studio

Amazon Web Service

AWS adalah platform yang menyediakan layanan machine learning dan artificial intelligence. Layanan AI yang tersedia meliputi berbagai fitur penting untuk bekerja dengan:

Computer vision
Language recognition
Speech generation
Build recommender system
Prediction models

Menggunakan tools machine learning ini, kamu dapat menjalankan pembuatan, pelatihan, dan penerapan machine learning berdasarkan skala tertentu. Selain itu, kamu juga bisa membuat custom models yang mendukung open source machine learning platform lainnya. Selain itu, menggunakan AWS kamu bisa menyediakan fungsionalitas baru terhadap solusi bisnis yang ada. Dengan kemudahan integrasi AWS dengan software yang berbeda, kamu akan mampu mencapai kepuasan pelanggan yang lebih tinggi dan memperluas standard set dari business tools.

Jupyter Notebook

Tools machine learning ini merupakan command shell untuk interactive computing. Tools machine learning ini tidak hanya dapat digunakan dengan Python, tetapi juga programming language lainnya, seperti:

R
Julia
Haskell
Ruby

Tools machine learning ini juga dapat menunjang adanya data analysis, statistical modeling, dan machine learning. Selain itu, Jupyter Notebook dapat membantu kamu dalam menciptakan representasi proyek yang lebih interaktif. Hal ini memungkinkan terjadinya pembuatan analytic reports yang lebih sistematis dan rapi. Tujuannya untuk menyimpan dan membagikan code, visualization, serta comments yang ada.

Belajar Tools Machine Learning

Daftar tools machine learning di atas dapat menjadi referensi bagi kamu yang ingin explore machine learning atau big data. Hingga saat ini, berbagai model tools dan software terus dikembangkan dengan fitur-fitur terbaik untuk memudahkan pekerjaan manusia. Dengan begitu, kebutuhan data berskala besar dapat tercapai melalui kinerja machine learning yang semakin cerdas dan optimal dari waktu ke waktu.

Ingin mendalami dunia machine learning dan mempraktekkannya melalui project secara langsung? Belajar sekarang di Bootcamp Data Engineer dari Digital Skola. Di kelas ini, kamu akan dapat akses unlimited dan hands on tools data engineer & big data yang banyak digunakan industri saat ini. Selain itu, kamu juga akan belajar menggunakan kurikulum sesuai kebutuhan industri seperti:

Python
Linux/Unix, System Administration & Docker
Git & Github
SQL
Kubernetes
Hadoop, Mapreduce Fundamentals & Operations
Function
NoSQL
Airflow as Data Orchestration Tools
DBT (Data Build Tool)
Snowflake
API
Analytics with Spark
Machine Learning
Kafka
Object-Oriented Programming (OOP)
Data warehouse & Data Modeling
Spark Optimizing & Streaming

Tertarik untuk mendaftar? Klik tombol di bawah.

KELAS DATA ENGINEER

10 Rekomendasi Tools Machine Learning Terbaik

Share

Digital Skola