Alat pembelajaran mesin terbaik yang perlu diketahui

13/12/2023 6 min read

Setiap tahun yang berlalu membawa dunia digital ke dalam kumpulan kata kunci dan frasa baru. Masuknya istilah-istilah baru berarti semua calon ahli teknologi wajib mengikutinya, terutama jika mereka ingin mempertahankan reputasi sebagai orang yang terkini dan keren. Salah satu frasa buzz terbaru yang mendapatkan lebih banyak visibilitas adalah “Pembelajaran Mesin.” Jika Anda belum pernah mendengarnya, jangan stres – ini adalah kesempatan Anda untuk mengetahui istilah ini.

Apa yang dimaksud dengan Pembelajaran Mesin?

Sederhananya, machine learning adalah bentuk kecerdasan buatan yang mengotomatiskan analisis data, sehingga komputer dapat belajar melalui pengalaman untuk melakukan tugas-tugas tanpa pemrograman eksplisit. Bukan rahasia lagi bahwa keterampilan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin semakin diminati. Di pasar yang berkembang pesat seperti saat ini, ada banyak sekali alat pembelajaran mesin yang tersedia. Jika Anda memilih salah satu yang tepat untuk Anda, machine learning dapat membuat berbagai proses menjadi lebih cepat dan efisien. Membuat pilihan yang tepat untuk Anda dan organisasi Anda bisa jadi sulit, tetapi kami akan memandu Anda melalui beberapa yang paling populer untuk membantu Anda memulai. Mari kita lihat alat pembelajaran mesin terbaik.

Microsoft Azure Machine Learning

Azure Machine Learning adalah platform cloud yang memungkinkan pengembang untuk membangun, melatih, dan menerapkan model kecerdasan buatan. Microsoft terus melakukan pembaruan dan peningkatan pada alat pembelajaran mesinnya dan baru-baru ini mengumumkan perubahan pada Azure Machine Learning, menghentikan Azure Machine Learning Workbench.

IBM Watson

Watson Machine Learning adalah layanan cloud IBM yang menggunakan data untuk menerapkan pembelajaran mesin dan model pembelajaran mendalam ke dalam produksi. Alat pembelajaran mesin ini memungkinkan pengguna untuk melakukan pelatihan dan penilaian, dua operasi pembelajaran mesin yang mendasar. Perlu diingat, IBM Watson paling cocok untuk membangun aplikasi machine learning melalui koneksi API.

Google TensorFlow

TensorFlow, yang digunakan untuk penelitian dan produksi di Google, adalah pustaka perangkat lunak sumber terbuka untuk pemrograman aliran data. Intinya, TensorFlow adalah sebuah kerangka kerja pembelajaran mesin. Alat pembelajaran mesin ini relatif baru di pasar dan berkembang dengan cepat. Visualisasi jaringan neural TensorFlow yang mudah kemungkinan merupakan fitur yang paling menarik bagi para pengembang.

Pembelajaran Mesin Amazon

Seharusnya tidak mengherankan jika Amazon menawarkan sejumlah alat pembelajaran mesin yang mengesankan. Menurut situs web AWS, Amazon Machine Learning adalah layanan terkelola untuk membangun model Machine Learning dan menghasilkan prediksi. Amazon Machine Learning menyertakan alat transformasi data otomatis, menyederhanakan alat machine learning lebih jauh lagi bagi pengguna. Selain itu, Amazon juga menawarkan alat pembelajaran mesin lainnya seperti Amazon SageMaker, yang merupakan platform terkelola penuh yang memudahkan pengembang dan ilmuwan data untuk memanfaatkan model pembelajaran mesin.

OpenNN

OpenNN adalah pustaka perangkat lunak sumber terbuka untuk pengembangan jaringan syaraf tiruan. OpenNN menyediakan implementasi berkinerja tinggi dari berbagai jenis jaringan saraf. Ini menawarkan antarmuka yang mudah digunakan dengan berbagai opsi penyesuaian, sehingga cocok untuk pemula dan pengguna tingkat lanjut. Selain itu, ia mendukung berbagai sistem operasi dan bahasa pemrograman, dan kecepatan komputasinya dioptimalkan untuk arsitektur CPU dan GPU. Fitur-fiturnya meliputi:

Pustaka perangkat lunak jaringan saraf sumber terbuka.
Mendukung berbagai jenis jaringan saraf.
Antarmuka yang mudah digunakan dengan opsi kustomisasi.

PyTorch

PyTorch adalah pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka yang banyak digunakan untuk tugas-tugas pembelajaran mendalam. Ini dikembangkan oleh kelompok penelitian kecerdasan buatan Facebook dan didasarkan pada pustaka Torch. Sistem grafik komputasi PyTorch yang dinamis, fleksibilitas, dan antarmuka yang mudah digunakan membuatnya menjadi pilihan populer di kalangan peneliti dan praktisi. Fitur-fiturnya meliputi:

Sistem grafik komputasi dinamis.
Dukungan untuk komputasi tensor dengan GPU.
Antarmuka yang mudah digunakan dan dokumentasi yang luas.

Vertex AI

Vertex AI adalah platform pembelajaran mesin berbasis cloud yang dikembangkan oleh Google. Platform ini memungkinkan pengembang dan ilmuwan data untuk membangun, menerapkan, dan mengelola model pembelajaran mesin berskala besar. Vertex AI mendukung berbagai kerangka kerja dan alat pembelajaran mesin yang populer, termasuk TensorFlow, PyTorch, dan scikit-learn. Fitur dan alatnya dirancang untuk menyederhanakan alur kerja pembelajaran mesin dan membantu pengguna mencapai hasil yang lebih cepat dan akurat. Fitur-fiturnya meliputi:

Alat AutoML untuk pemilihan model otomatis dan penyetelan hyperparameter.
Integrasi dengan layanan Google Cloud lainnya untuk manajemen dan penerapan data yang lancar.
Alat bantu pemantauan dan penjelasan model untuk membantu memastikan keadilan dan keandalan model.

BigML

BigML adalah platform pembelajaran mesin berbasis cloud yang memungkinkan pengguna untuk membangun dan menerapkan model prediktif dengan cepat dan mudah. Dengan antarmuka yang mudah digunakan dan alat otomatisasi yang kuat, BigML memungkinkan organisasi untuk mendapatkan wawasan dari data mereka dan membuat keputusan yang lebih baik. Beberapa fitur utamanya meliputi:

Pembelajaran mesin otomatis: Kemampuan AutoML BigML secara otomatis memilih algoritme dan hiperparameter terbaik untuk tugas yang diberikan, sehingga mengurangi waktu dan keahlian yang diperlukan untuk membangun model yang akurat.
Penjelasan model: Platform BigML memberikan transparansi tentang bagaimana model membuat prediksi, sehingga pengguna dapat memahami dan memvalidasi hasilnya.
Integrasi yang mulus: BigML terintegrasi dengan berbagai sumber data dan alat, menggabungkan pembelajaran mesin ke dalam alur kerja yang ada.

Apache Mahout

Apache Mahout adalah pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka yang dirancang untuk menyediakan implementasi algoritme pembelajaran mesin yang dapat diskalakan dan efisien. Ini mencakup berbagai algoritme untuk pengelompokan, klasifikasi, dan penyaringan kolaboratif, di antaranya. Beberapa fitur utama dari Apache Mahout adalah:

Skalabilitas: Mahout dapat secara efisien menangani dataset besar dan dapat ditingkatkan untuk menangani data besar dengan bantuan Apache Hadoop.
Fleksibilitas: Mendukung berbagai bahasa pemrograman.
Ekstensibilitas: Mahout menyediakan kerangka kerja untuk membangun algoritme khusus dan berintegrasi dengan alat dan pustaka lain.

Weka

Weka adalah alat pembelajaran mesin sumber terbuka yang populer yang menyediakan kumpulan algoritme untuk prapemrosesan data, klasifikasi, regresi, pengelompokan, dan visualisasi. Weka banyak digunakan di lingkungan akademis dan industri dan mendukung berbagai format file. Beberapa fitur utama Weka adalah:

Antarmuka yang ramah pengguna: Weka menyediakan antarmuka pengguna grafis yang memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengeksplorasi dan menganalisis data.
Ekstensibilitas: Weka memungkinkan pengguna untuk mengembangkan dan mengintegrasikan algoritma dan ekstensi mereka sendiri ke dalam alat ini.
Dokumentasi dan dukungan yang komprehensif: Weka memiliki komunitas pengguna dan pengembang yang besar, dan menyediakan dokumentasi, tutorial, dan forum yang luas untuk dukungan.