Lainnya Perbandingan

Library Python: Tutorial Cara untuk Memilih Library yang Terbaik

Library Python: Tutorial Cara untuk Memilih Library yang Terbaik

Python libraries

Ketika kamu memikirkan sebuah perpustakaan, kamu mungkin langsung memikirkan bau khas dari buku-buku tua dan suasana tenang yang ada di dalam ruangannya. Jika kita masuk ke salah satu pustaka atau library Python, kita akan melihat rak-rak yang tertata rapi dengan modul yang dapat kamu ambil dan gunakan dalam penulisan kode kamu. Oleh karena itu, perpustakaan ini adalah sumber dari berbagai fungsionalitas. Para pengembang (developer) menghindari penulisan kode untuk diri mereka sendiri dengan cara mengambil kode yang sudah ditulis dan ditentukan dengan baik dari perpustakaan lain.

Tutorial library python ini membahas berbagai pustaka terbaik dari Python yang para pemrogram atau programmer pilih untuk mengimpor modul dan digunakan dalam kode mereka. Jika kamu adalah salah satu dari orang-orang yang menikmati bekerja cerdas, bukan keras, kamu harus melihat apa saja yang ditawarkan library-library ini!

Dengan menggunakan library seperti ini, kamu akan dapat menghasilkan kode secara efisien dan menghemat waktu tanpa harus menulis seluruh skrip. Namun, jangan terlalu semangat dulu. Langkah pertama adalah memahami apa itu library Python dan beberapa konsep yang terkait dengannya.

Konsep Penting untuk Dimengerti tentang Library Python

Sebelum masuk ke penjelasan berbagai macam library Python, kita harus memahami beberapa konsep. Misalnya, deep learning (pembelajaran secara dalam) adalah sebuah proses dari machine learning (pembelajaran mesin). Apakah kamu tahu bagaimana orang dapat belajar dari kesalahan mereka? Hal yang sama berlaku untuk komputer. Deep learning bertujuan untuk membuat mesin belajar melalui contoh.

Istilah lain yang relevan adalah neural network atau  jaringan saraf, yang menyerupai otak manusia. Dengan cara bagaimana? Neural network adalah kombinasi dari algoritma yang bertujuan untuk meniru cara manusia yang mampu mengidentifikasi berbagai pola. Oleh karena itu, konsep ini mengambil biologi manusia dan menerapkannya ke dunia pemrograman untuk memperkenalkan pengenalan gambar dan ucapan (hanya salah satu opsi).

Apa Saja Library Python?

Pertama, kamu harus memahami bahwa library untuk Python tidak jauh berbeda dari perpustakaan biasa yang kamu kunjungi untuk mencari dan memilih buku yang menarik. Keduanya merupakan kumpulan sumber informasi.

Python libraries

Namun, alih-alih buku, kamu memilih modul yang akan kamu terapkan selama proses coding kamu. Semua developer profesional memanfaatkan modul yang ditulis dengan baik. Jika ada cara yang mudah untuk melakukan sesuatu, mengapa kamu tidak mengambil cara ini?

Ketika kamu mulai meneliti library Python, kamu akan dihujani oleh sejumlah library asli maupun library pihak ketiga. Ada banyak koleksi modul yang tersedia. Karena itu, kamu mungkin akan merasa bingung ketika harus memutuskan yang mana untuk dijelajahi. Jika kamu adalah seorang programmer yang ingin menjadi unggul dalam beberapa domain yang berbeda, mungkin akan sulit untuk memilih library yang paling cocok.

Kamu sebaiknya sudah tahu bahwa Python adalah bahasa yang sangat fleksibel. Ia adalah permata di dunia pemrograman karena penggunaannya bervariasi dari ilmu data/data science, pengembangan web, dan bahkan pembelajaran mesin. Kalau kamu adalah seorang programmer Python pemula, kami menganjurkan untuk mengambil kursus ini untuk memperdalam pengetahuan kamu.

Secara keseluruhan, berbagai library Python mencakup modul untuk area tertentu. Siapkah kita untuk memulai ekspedisi untuk mencari tahu apa itu TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn, dan perpustakaan populer lainnya?

Namun sebelumnya, apakah kamu kesulitan mencari pekerjaan sebagai programmer Python? Dalam kasus seperti itu, kami sangat menyarankan untuk membaca beberapa pertanyaan dan jawaban wawancara Python yang biasanya ditanyakan oleh para pengusaha dan perusahaan. Jika kamu tidak bisa menjawabnya, kamu mungkin tampaknya tidak siap untuk posisi tersebut. Katakanlah salah satu pertanyaan wawancara Python mengharuskan kamu untuk berbicara tentang library Python. Setelah membaca artikel ini, kamu akan dapat menjelaskan beberapa poin penting tentang topik ini.

API dan Python: Library Terbaik untuk Dipertimbangkan

API adalah singkatan untuk application programming interface (antarmuka pemrograman aplikasi). Ia membuka jendela untuk interaksi antara aplikasi melalui komunikasi mesin-ke-mesin. Python memiliki framework (kerangka kerja) yang mempercepat proses pembuatan API. Oleh karena itu, misi kita adalah membahas secara singkat library paling umum untuk Python yang dapat kamu pilih:

Flask

  • Flask adalah framework web yang berkembang pesat, dirancang untuk proses perancangan API yang lebih efisien. Ini hanya salah satu dari banyak kemungkinan penggunaan Flask.
  • Secara umum, ini adalah framework untuk pengembangan aplikasi web.
  • Flash ringan, menawarkan dukungan untuk pengujian unit dan mengamankan cookie untuk sesi di sisi klien.
  • Para developer memuji framework ini karena didokumentasikan dengan baik, artinya kamu akan menemukan banyak contoh penggunaan untuk dipelajari.

Django

  • Django adalah salah satu framework web pihak ketiga berbasis Python.
  • Di antara library Python lainnya, tujuan utama Django dari framework ini adalah untuk menyederhanakan proses pengembangan situs web kompleks yang digerakkan oleh database.
  • Perpustakaan Django menyediakan banyak alat (tool) manajemen. Oleh karena itu, para developer akan dapat menghasilkan bagian-bagian kode tanpa harus beralih ke alat lain.
  • Django REST adalah framework untuk membuat API Web dengan kode yang minimal.

Falcon

  • Falcon adalah framework web yang ringan dan sesuai dengan SWGI, yang dirancang untuk membangun RESTful APIs.
  • Para pemula menghargai tutorial yang terdokumentasi dengan baik yang menyediakan banyak panduan untuk pembuatan proyek pertama.
  • Falcon berjalan pada hardware apa saja dan hanya bergantung pada dua dependensi pihak ketiga.

Eve

  • Eve adalah framework REST API berbasis Python gratis, ditenagai oleh Flask dan Cerberus.
  • Ia memungkinkan layanan web RESTful yang unik dan kaya fitur untuk dikembangkan secara cepat
  • Framework ini mendukung MongoDB dan sangat kompatibel karena ekstensi.

AI dan Python: Library yang Berguna

Machine learning with Python libraries

Industri TI mempercepat pengembangan mesin-mesin pintar, yang mampu menghadirkan perilaku seperti manusia ketika dalam aspek pembelajaran. Simulasi kecerdasan manusia ini didukung oleh berbagai macam library Python yang dirancang khusus untuk meningkatkan cabang ilmu komputer ini. Jika kamu ingin membuat mesin untuk berpikir, belajar, dan mampu untuk memecahkan masalah, kamu harus menghafal berbagai perpustakaan yang dapat membantu kamu untuk membuat terobosan:

TensorFlow

  • Apa itu Tensorflow? TensorFlow adalah library open source (sumber terbuka).
  • Komputasi numerik dalam modul ini mengintegrasikan penggunaan grafik aliran data (data flow graph).
  • Ia menawarkan perspektif yang berbeda pada konseptualisasi tindakan matematika.
  • Dengan framework ini, kamu dapat membuat neural network dan melatihnya.
  • Neural network adalah bagian penting dari kecerdasan buatan karena mereka dilatih untuk belajar dengan contoh. Informasi lebih lanjut tentang apa itu TensorFlow disediakan di bagian lain dari tutorial ini.

PyTorch

  • PyTorch adalah library open-source.
  • Ia adalah framework berbasis Lua, yang dirancang untuk membangun model dan meningkatkan produksi.
  • Modul ini menyediakan berbagai algoritma pembelajaran mesin.
  • PyTorch memungkinkan pengguna untuk menjalankan komputasi tensor yang kompleks.
  • Dan juga, ia adalah saingan terbesar TensorFlow.

Theano

  • Theano adalah perpustakaan berbasis Python untuk melakukan operasi matematika ke array (susunan) multi-dimensi.
  • Framework ini menggunakan GPU, bukan CPU, yang menyebabkan tingkat produktivitas yang lebih tinggi.
  • Dengan Theano, pengembang membuat model deep learning atau wrapper library.
  • Keuntungan lain adalah kemampuan framework untuk mengelola jenis komputasi yang diperlukan untuk algoritma neural network yang besar.

Keras

  • Keras adalah library berbasis Python untuk mengembangkan model deep learning.
  • Ia kompatibel dengan library Python lainnya (TensorFlow atau Theano juga).
  • Tujuan utama dari framework ini adalah untuk membuat prototipe dari neural network secara cepat.
  • Developer dapat bereksperimen dengan deep neural network dan melatihnya.

Scikit-learn

  • Scikit-learn atau Sklearn adalah library berbasis Python untuk membangun model pembelajaran mesin.
  • Ia menyediakan banyak algoritma pembelajaran untuk regresi, pengelompokan, dan klasifikasi.
  • Sklearn kompatibel dengan NumPy dan SciPy. Ini berarti bahwa kamu akan dapat beroperasi dengan library-library yang berbeda untuk Python dengan mudah. Informasi lebih lanjut tentang library Python ini akan diberikan di bagian selanjutnya.

Ronde Pertama: PyTorch vs TensorFlow

Persaingan sengit untuk menjadi yang paling unggul antara kedua library Python ini telah berlangsung selama beberapa lama. Namun, tidak ada yang bisa menyangkal fakta bahwa mereka adalah library Python terbaik yang ada. Baik PyTorch dan TensorFlow dirancang untuk menyediakan modul untuk machine learning, deep learning, dan manajemen neural network.

Karena kedua framework ini bekerja di dalam bidang yang sama, dapat dimengerti bahwa ada beberapa persaingan yang sehat di antara mereka. Mari kita tinjau perbedaan-perbedaan utamanya, keuntungan, dan mencoba menyimpulkan argumen ini.

Pembuat yang Terkenal: Facebook dan Google

Dua raksasa dalam bisnis TI menciptakan kedua library ini. PyTorch adalah karya agung Facebook, dan berbasiskan Torch. Dan apa itu TensorFlow? Ia adalah permata yang disediakan oleh Google. Ia berbasis pada Theano. Dengan kata lain, kedua perpustakaan ini memiliki orang tua yang kaya dan terkenal.

Dukungan untuk Windows

Untuk beberapa waktu, para pengguna sistem operasi Microsoft Windows tidak diundang ke kumpulan PyTorch. Library pembelajaran mesin sumber terbuka ini merilis dukungan PyTorch Windows pada bulan April 2018. TensorFlow mengambil langkah ini untuk memikat pengguna Windows sebelumnya, pada tahun 2016.

Dukungan untuk Sistem Operasi Lain

Daftar sistem yang didukung masih berbeda di antara kedua library Python ini. Meskipun penambahan dukungan PyTorch Windows diterima dengan sangat baik, TensorFlow masih memiliki lebih banyak yang bisa ditawarkan. Walaupun PyTorch mendukung Linux, macOS, dan Window, TensorFlow dapat digunakan di Linux, macOS, Windows, Android, dan JavaScript. Google merilis TensorFlow.js 1.0 untuk machine learning dalam JavaScript.

Perbedaan di Grafik Komputasional

Saat mencoba menyelesaikan pertarungan PyTorch vs TensorFlow, tidak mungkin untuk tidak menyebutkan perbedaan dalam cara mereka menangani grafik komputasional. Grafik tersebut sangat penting untuk optimalisasi neural code network. Mengapa? Karena ia memvisualisasikan aliran operasi dan informasi.

Dengan PyTorch, programmer membuat grafik dinamis, dirancang dengan menafsirkan garis-garis kode yang mewakili bagian-bagian tertentu dari grafik. TensorFlow memilih pendekatan lain untuk produksi grafik. Grafik harus mengikuti proses kompilasi. Setelah itu, ia harus berjalan menggunakan TensorFlow Execution Engine (mesin eksekusi TensorFlow).

Kedengarannya seperti lebih banyak pekerjaan, bukan? Memang. Kalau kamu ingin membuat grafik menggunakan TensorFlow, kamu akan diminta untuk mempelajari tentang pemeriksaan variabel. Di sisi lain, PyTorch memungkinkan kamu untuk menggunakan debugger Python biasa. TensorFlow tidak menggunakan yang standar. Oleh karena itu, kalau kamu perlu memilih antara kedua library Python ini dan kamu ingin membuat grafik tanpa harus mempelajari konsep baru, PyTorch adalah library yang lebih cocok untuk kamu.

Visualisasi Model Machine Learning

Kesan pertama adalah segalanya. Ketika kamu membuat presentasi tentang proyek kamu, penting untuk memberikan visualisasi yang akurat dan mudah diikuti. TensorFlow menawarkan TensorBoard kepada para developer, yang memungkinkan visualisasi model machine learning. Para pemrogram menggunakan alat ini untuk deteksi kesalahan dan untuk mewakili ketepatan grafik. PyTorch tidak memiliki fungsi seperti ini, tetapi kamu mungkin dapat menggunakan alat non-asli (non-native) untuk mencapai hasil yang serupa.

Komunitas Pengguna

Kedua library Python ini juga berbeda dalam aspek popularitas saat ini. Jangan heran. TensorFlow telah ada lebih lama, ini berarti bahwa lebih banyak programmer menggunakan framework ini untuk tujuan machine learning dan deep learning. Oleh karena itu, kalau kamu menemukan permasalahan yang mencegah kamu dari melanjutkan proyekmu, komunitas TensorFlow lebih besar untuk membantumu daripada PyTorch.

Siapa Pemenangnya?

Kita berharap untuk mengakhiri diskusi PyTorch vs TensorFlow dengan skor yang jelas. Namun, ini lebih mudah untuk diucapkan daripada dilakukan. Seorang programmer harus memilih framework yang paling sesuai untuk kebutuhan mereka. Selain itu, ini adalah pengantar yang sangat singkat untuk kedua library Python ini. Kita tidak dapat membuat asumsi berdasarkan beberapa perbedaan. Sayangnya, kamu yang harus memilih framework mana yang akan menjadi sahabat barumu.

Baiklah, karena diskusi persaingan PyTorch vs Tensorflow sudah berakhir. Sekarang kita akan membahas topik tentang apa itu NumPy sebelum bergerak ke akhir tutorial ini.

Apa itu NumPy?

Kamu akan dapat memahami tujuan umum library ini setelah mengetahui nama lengkapnya: Kepanjangan dari NumPy adalah Numerical Python. Ini berarti bahwa modul ini menangani angka-angka. NumPy adalah software sumber terbuka untuk pembuatan dan pengelolaan array dan metrik multi-dimensi. Library ini terdiri dari berbagai fungsi untuk menangani array yang sedemikian kompleks.

Jadi, apa itu NumPy secara keseluruhan? NumPy adalah salah satu library Python yang berspesialisasi dalam menyediakan fungsi matematika tingkat tinggi untuk pengelolaan array multi-dimensi. Dengan mengambil modul dari NumPy, kamu akan menyelesaikan perhitungan yang akurat dan tepat. Dengan ini kamu akan meningkatkan penggunaan Python secara signifikan dengan struktur data ini.

Penerangan Library Sklearn: Penjelasan Kegunaan

Contoh terakhir library untuk Python adalah Sklearn, yang dikembangkan pada tahun 2007. Terakhir namun tidak kalah pentingnya, karena ia juga sangat dihargai oleh para pengembang yang bekerja dengan machine learning. Sklearn (yang juga dikenal sebagai scikit-learn) adalah library, yang terdiri dari algoritma untuk mengelompokkan satu set objek-objek yang tidak berlabel, memperkirakan hubungan antar variabel, dan menentukan klasifikasi pengamatan baru.

Dengan kata lain, kamu dapat mengambil sejumlah besar algoritma pembelajaran untuk machine learning yang lebih efisien. Library Python gratis Sklearn adalah alat yang sangat berguna untuk pemodelan statistik dan, tentu saja, untuk machine learning!

Kesimpulan

Ada banyak library Python yang bisa dipilih. Ini sama dengan berjalan ke toko yang menawarkan banyak pilihan camilan. Bagaimana cara memutuskan camilan mana yang enak, atau dalam hal ini, library, yang kamu inginkan? Ya, berbagai library memang menyediakan modul untuk berbagai pekerjaan yang berbeda dan terpisah. Oleh karena itu, kamu perlu memutuskan jenis modul apa yang kamu butuhkan untuk kode kamu. Sekarang, mari kita simpulkan secara singkat artikel yang sudah kamu baca ini:

  1. Untuk pembuatan API, para pengembang memilih dari library untuk Python seperti Flask, Django, Eve, Falcon.
  2. Untuk kecerdasan buatan dan tujuan deep learning, pilihan terbaik adalah library berikut: TensorFlow, PyTorch, Theano, Keras, Sklearn.
  3. Dua library Python terbaik adalah PyTorch dan TensorFlow. Mereka menyediakan modul untuk machine learning, deep learning, dan manajemen neural network. Keduanya memikat programmer dengan suguhan serupa, tetapi ada beberapa perbedaan yang perlu kamu pertimbangkan. Salah satu perbedaan yang paling menonjol adalah bahwa PyTorch memungkinkan developer untuk membuat grafik dinamis. Proses pembuatan grafik TensorFlow bersifat statis dan membutuhkan pengetahuan tentang lebih banyak konsep.
  4. NumPy adalah library Python gratis lainnya, yang menyediakan fungsi matematika tingkat tinggi untuk pengelolaan array multi-dimensi.
  5. Sklearn juga merupakan library Python gratis yang lain, terkait erat dengan prosedur pembelajaran mesin. Ia terdiri dari algoritma seperti mesin vektor dukungan, gradient boosting (teknik machine learning untuk masalah regresi dan klasifikasi), k-means (algoritma pengelompokan), random forest (algoritma untuk klasifikasi data), dan DBSCAN.

Jadi, sekarang kamu sudah tahu kan library Python yang terbaik untukmu? Selamat bekerja!

Tambahkan Komentar

Klik di sini untuk mengirim komentar

More in Lainnya, Perbandingan
Changelly
Perbandingan Mendalam: Changelly vs ShapeShift

Close