Mengapa Python Begitu Populer di Pembelajaran Mesin dan Ai?

Faktor penting mengapa Python adalah bahasa yang ideal untuk pembelajaran mesin.

Lalu mengapa Python?

Python sangat Populer dalam Pembelajaran Mesin dan AI

Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah salah satu teknologi menarik di dunia modern, dan Python adalah bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan di bidang ini. Namun, tidak hanya ada satu alasan mengapa Python menjadi alat penting dalam pembelajaran mesin dan AI – ada banyak alasan di balik popularitasnya. Alasan-alasan ini dapat diperiksa melalui lensa berikut: filosofi desain, kesederhanaan, kegunaan, aplikasi, dan banyak lagi. Posting ini akan mengeksplorasi mengapa Python menjadi populer dalam pembelajaran mesin dan AI.

Python mudah dipelajari.

Python adalah bahasa populer yang digunakan di banyak bidang, tetapi bermanfaat untuk pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan (AI).

Ini karena Python mudah dipelajari, kuat, dan serbaguna. Selain itu, ia memiliki banyak fitur yang dapat membantu pengembang menulis kode yang kuat, efisien, dan efektif dengan cepat.

Salah satu alasan utama mengapa Python begitu lazim dalam pembelajaran mesin dan AI adalah kesederhanaannya. Python memiliki sintaks langsung, yang memudahkan pengembang untuk bangun dan berjalan dengan cepat. Ini berarti pengembang dapat menghabiskan lebih banyak waktu untuk fokus pada masalah yang ada daripada terjebak dalam detail bahasa.

Selain itu, Python menawarkan banyak pustaka dan alat yang memudahkan bekerja dengan pembelajaran mesin dan algoritme AI.

Pustaka dan alat ini memungkinkan pengembang untuk mengintegrasikan algoritme ke dalam proyek mereka secara efisien. Ini sangat membantu untuk membuat proyek kompleks seperti mobil self-driving dan perangkat lunak pengenalan wajah.

Akhirnya, Python juga kuat dan cukup fleksibel untuk menangani berbagai tugas. Gaya pemrograman berorientasi objeknya memudahkan untuk membangun struktur data, melakukan perhitungan, dan membuat aplikasi. Itu bahkan dapat digunakan untuk membangun seluruh sistem AI.

Dengan Python, pengembang dapat dengan cepat dan efisien membuat proyek yang kompleks.

Inilah alasan mengapa Python sangat populer dalam pembelajaran mesin dan AI. Beragam fiturnya, kemudahan penggunaan, dan kemampuannya yang kuat menjadikannya bahasa yang sempurna bagi pengembang yang ingin membangun aplikasi yang tangguh dengan cepat.

Python memiliki komunitas yang besar.

Python memiliki komunitas besar dan dinamis yang terus berkembang. Python mudah dipelajari dan digunakan, sehingga banyak orang bersedia membantu pengguna baru.

Selain itu, bahasa ini sudah ada sejak tahun 1990-an, sehingga banyak developer yang sudah memiliki pengalaman bertahun-tahun.

Python juga memiliki perpustakaan paket dan modul yang luas yang memungkinkan pengembang dengan cepat dan mudah menambahkan fungsionalitas ke proyek mereka. Secara khusus, bidang pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan sangat diuntungkan dengan kehadiran perpustakaan ini. Pustaka populer seperti scikit-learn, NumPy, dan TensorFlow menawarkan alat canggih untuk bekerja dengan data. Pustaka ini menyediakan fungsi dan objek yang memudahkan pengembang untuk membangun model pembelajaran mesin yang kompleks dengan cepat dan efisien.

Terakhir, Python populer karena bersifat open-source dan gratis. Ini memungkinkan pengembang untuk memodifikasi atau berkontribusi pada paket dan modul yang ada dengan mudah.

Ini mendorong kolaborasi antara pengembang di seluruh dunia dan membantu memastikan bahwa fitur baru terus ditambahkan ke paket yang ada. Akibatnya, Python tetap menjadi bagian integral dari pembelajaran mesin dan ruang AI.

Python memiliki banyak perpustakaan.

Python menjadi semakin populer dalam pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan karena berbagai fitur dan pustakanya. Fitur dan pustaka ini mempermudah pengembangan pembelajaran mesin dan solusi AI serta membuat Python lebih mudah diakses oleh mereka yang mungkin bukan ahli di bidangnya.

Salah satu keuntungan utama Python adalah pustaka modulnya yang luas yang dapat digunakan untuk analisis data, visualisasi data, dan operasi kompleks. Banyak paket sumber terbuka juga tersedia untuk Python, yang berarti pengembang dapat menemukan solusi tanpa menciptakan kembali roda. Selain itu, bahasa pemrograman berorientasi objek Python memungkinkan pendekatan pemrograman yang jauh lebih intuitif daripada bahasa lain.

Python juga mendukung alat sains data seperti NumPy, SciPy, dan scikit-learn. NumPy adalah paket yang kuat untuk komputasi ilmiah. SciPy menyediakan alat yang efisien untuk integrasi dan pengoptimalan numerik, dan sci-kit-learn memudahkan untuk membuat dan mengevaluasi model pembelajaran mesin.

Kasus aplikasi populer untuk AI dan teknologi terbaik untuk mereka. Kami menyarankan untuk menerapkan ini:

Kesederhanaan Python juga berkontribusi pada popularitasnya di bidang pembelajaran mesin dan AI. Sintaksnya langsung dan mudah dimengerti bahkan oleh non-programmer.

Selain itu, komunitas aktif Python secara teratur memberikan dukungan, umpan balik, dan sumber daya untuk membantu pengembangan.

Secara keseluruhan, kombinasi fitur dan pustaka Python menjadikannya pilihan yang sangat baik bagi mereka yang tertarik untuk mengembangkan pembelajaran mesin dan solusi AI. Selain itu, sintaksnya yang mudah digunakan, perpustakaan yang luas, dan komunitas yang mendukung menjadikannya pilihan ideal untuk pengembang di semua tingkatan.

Python cepat

Piton; adalah bahasa pemrograman paling populer dalam hal pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan. Jadi tidak mengherankan jika Python banyak digunakan untuk AI, mengingat kemudahan penggunaan, fleksibilitas, skalabilitas, portabilitas, dan ketersediaan pustaka dan kerangka kerja yang luas.

Selain itu, Python memiliki kompatibilitas dan skalabilitas yang sangat baik. Itu dapat digunakan di berbagai platform seperti Windows, Mac, Linux, dan Unix. Itu juga didukung oleh banyak layanan cloud, seperti Amazon Web Services, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, dan IBM Watson. Selain itu, Python mendukung berbagai pustaka untuk pembelajaran mesin, seperti TensorFlow, Keras, Scikit-learn, dan PyTorch.

Pustaka ini memungkinkan pengembang menerapkan algoritme dengan cepat untuk berbagai tugas pembelajaran mesin seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, sistem rekomendasi, pemrosesan bahasa alami (NLP), pengenalan gambar, analisis deret waktu, dan banyak lagi.

Python juga menawarkan alat yang sangat baik untuk visualisasi dan analisis data.

Dengan alat seperti Matplotlib , Plotly , Seaborn , Bokeh , dan banyak lainnya, pengembang dapat membuat bagan, grafik, dan visualisasi lain yang memukau hanya dengan beberapa baris kode.

Python membantu menyederhanakan teknologi prediksi canggih seperti algoritme AI dan model pembelajaran mesin.

Bagaimana? Pustaka khusus pembelajaran mesin yang melimpah dan kode bersih memberikan potensi untuk mengalihkan penekanan dari bahasa dan menuju algoritme.

Selain itu, ini dapat diandalkan, intuitif, dan relatif mudah dikuasai. Python adalah teknologi paling populer ketiga karena ini. Pengembang yang memilih bahasa ini adalah 48,24%.

Metode Visualisasi yang Cocok

Python menyertakan beberapa perpustakaan, beberapa di antaranya merupakan alat visualisasi yang sangat baik, seperti yang disebutkan di bagian awal esai ini.

Dalam kecerdasan buatan, pemahaman mendalam, dan pembelajaran mesin, representasi data yang tepat secara kreatif dan cerdas sangat penting bagi para insinyur.

Ilmuwan data dapat membuat bagan, histogram, dan plot menggunakan pustaka seperti Matplotlib untuk menyampaikan, memvisualisasikan, dan memahami data mereka dengan lebih baik.

Membuat laporan dan visualisasi yang mudah dipahami juga menjadi lebih mudah diakses dengan berbagai antarmuka pemrograman aplikasi.

Ini sangat berguna bagi ilmuwan dan insinyur data yang perlu menganalisis kumpulan data dan secara intuitif memahaminya.

Secara keseluruhan, Python adalah bahasa yang tepat yang cocok untuk berbagai tugas Kecerdasan Buatan. Sintaks dan skalabilitasnya yang mudah digunakan menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk pengembang berpengalaman dan pemula. Selain itu, berbagai pustaka dan alatnya memungkinkan pengembang membuat prototipe dan menerapkan aplikasi AI dengan cepat.

Inilah sebabnya mengapa Python menjadi sangat populer dalam pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan.

Lebih sedikit kode.

Penggunaan AI melibatkan banyak sekali algoritma. Namun, Anda tidak perlu membuat algoritme dengan Python karena paket yang ditentukan sebelumnya memberikan dukungan.

Python menyediakan metodologi "periksa kode Anda" yang membebaskan Anda dari tugas menguji kode, sangat menyederhanakan situasi.

Independen dari platform.

Bahasa atau kerangka kerja pemrograman yang tidak bergantung pada platform memungkinkan pengembang untuk mengimplementasikan berbagai hal pada satu sistem dan menggunakannya di komputer lain tanpa (atau dengan sangat sedikit) modifikasi.

Fakta bahwa Python adalah bahasa platform-independen adalah salah satu faktor keberhasilannya. Banyak sistem operasi, termasuk Linux, Windows, dan macOS, mendukung Python.

Sebagian besar sistem operasi populer dapat menghasilkan program yang dapat dieksekusi mandiri menggunakan kode Python, membuatnya mudah untuk mendistribusikan dan menggunakan perangkat lunak Python pada sistem operasi tersebut tanpa juru bahasa Python.

Selain itu, pengembang biasanya menggunakan layanan Google atau Amazon untuk kebutuhan komputasi mereka.

Untuk melatih model ML mereka, ilmuwan data dan bisnis sering kali menggunakan komputer mereka sendiri, termasuk Unit Pemrosesan Grafik (GPU) yang kuat. Selain itu, independensi platform Python membuat pelatihan ini jauh lebih murah dan lebih mudah.

Adaptasi, potensi, ketergantungan, dan kecepatan.

Semua pengguna Python akan setuju bahwa itu lebih efisien, dapat diandalkan, dan cepat daripada kebanyakan bahasa modern.

Python digunakan di hampir setiap konteks tanpa menurunkan kinerja, terlepas dari platform yang sedang dikerjakan.

Data besar, layanan berbasis cloud, dan pembelajaran mesin.

Tiga mata pelajaran ilmu komputer paling penting saat ini—Komputasi Awan, Pembelajaran Mesin, dan Data Besar—membantu banyak bisnis memodifikasi dan meningkatkan prosedur dan alur kerja mereka.

Python adalah ilmu data dan alat analitik terpopuler kedua di belakang bahasa R. Python hanya mendukung sebagian besar tugas pemrosesan data dalam organisasi. Sebagian besar inisiatif penelitian dan pengembangan menggunakan Python karena banyaknya kegunaan bahasa tersebut, termasuk betapa mudahnya data pengguna dapat disusun dan dievaluasi.

Membandingkan Machine Learning dengan Deep Learning.

Banyak orang secara keliru percaya bahwa pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin adalah sama. Misalnya, model dapat dilatih, dan data dapat diklasifikasikan menggunakan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Namun, mereka berbeda dalam cara mereka mendekati pembelajaran, pada dasarnya.

Dalam pembelajaran mesin, Anda mengirimkan data (seperti foto), menentukan fitur secara manual, dan mengembangkan model, lalu komputer memprediksi hasilnya. Anda dapat menghindari menentukan atribut secara manual dengan menggunakan pembelajaran mendalam. Algoritma untuk pemahaman mendalam berinteraksi langsung dengan data.

Jaringan saraf berlapis-lapis dan banyak set data digunakan untuk melatih sistem otodidak ini.

Penggunaan Python dalam pengaturan akademik.

Karena banyak aplikasinya dalam Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mendalam, Ilmu Data, dll., Python sekarang dianggap sebagai bahasa pemrograman standar di sekolah dan institusi. Selain itu, sekolah dan universitas harus terus mengajarkan Python karena sekarang telah terintegrasi secara mendalam ke dalam komunitas pengembangan.

Menarik lebih banyak pemrogram dan pengembang mempercepat pertumbuhan dan popularitas Python.

Otomatisasi.

Ketersediaan beberapa alat dan modul dalam bahasa pemrograman Python membuat otomatisasi aktivitas jauh lebih mudah diakses. Sungguh menakjubkan mengetahui bahwa hanya dengan program Python yang penting, seseorang dapat dengan cepat mencapai otomatisasi tingkat tinggi.

Python juga merupakan peningkat kinerja terbaik untuk otomatisasi pengujian perangkat lunak perusahaan. Anda akan terkejut dengan betapa sedikitnya waktu dan betapa sedikit baris yang diperlukan untuk menulis kode untuk alat otomasi.

Python dipertimbangkan.

Fakta bahwa Python adalah bahasa yang ditafsirkan daripada yang dikompilasi adalah faktor lain yang berkontribusi pada relevansinya yang sangat besar.

Ini menunjukkan bahwa interpretasi kode runtime dimungkinkan untuk program Python tanpa memerlukan kompilasi pra-runtime.

Karena itu, pengembang dapat menjalankan aplikasi mereka secara signifikan lebih cepat. Selain itu, ini memfasilitasi penemuan akar penyebab kegagalan runtime, membuat proses debug menjadi lebih mudah.

Hambatan Masuk Rendah.

Bekerja di sektor ML dan AI membutuhkan penanganan data yang perlu diolah seefektif dan seefisien mungkin.

Ilmuwan data dapat menghabiskan lebih sedikit waktu dan tenaga untuk mempelajari Python karena hambatan masuknya rendah, membuatnya mudah untuk pengembangan AI.

Akibatnya, pertanyaan “Apakah Python Bagus untuk AI?” dijawab.

Karena bahasa Inggris yang kita gunakan sehari-hari dan bahasa pemrograman Python mirip, belajar Python jadi lebih mudah.

Karena sintaksisnya yang sederhana, Anda dapat menangani sistem yang kompleks secara efisien sambil memastikan hubungan langsung antara bagian-bagian sistem.

Kecepatan Aksi.

Rumus Python dapat dieksekusi dalam waktu yang lebih singkat dan dapat dibaca. Namun, sesi pelatihan model yang panjang adalah fitur umum pembelajaran mesin, khususnya Pembelajaran Mendalam, jenis pembelajaran mesin yang menggunakan Jaring Neural Dalam. Sesi ini bisa berlangsung berjam-jam atau bahkan berhari-hari.

Pertanyaan, “Mengapa Python Digunakan untuk Pembelajaran Mesin?” punya jawaban di sini. Di zaman modern, kecepatan eksekusi adalah yang terpenting.

Kurva Pembelajaran Sedang.

Pengembang bekerja dengan banyak data yang perlu diproses secara efisien dalam aplikasi AI.

Python memiliki kurva belajar yang rendah, sehingga ilmuwan data dapat dengan cepat mengambilnya dan mulai menggunakannya dalam pengembangan. Ini menghemat waktu mereka karena harus terlebih dahulu menguasai nuansa bahasa.

Kurva pembelajaran bertahap menunjukkan bahwa mengganti atau menemukan anggota tim baru akan lebih cepat dan mudah. Selain itu, pemberi kerja dapat dengan cepat mengidentifikasi kandidat dengan keahlian terkait AI dari komunitas besar Python.

Ekspedisi

Agen liburan terkenal. Menggunakan sistem pembelajaran mesin tanpa pengawasan yang ditulis dengan Python, Skyscanner memperkirakan perilaku rute penerbangan baru.

Mereka membandingkan ratusan asal dan tujuan dan mengevaluasi masing-masing menurut 30 parameter berbeda untuk menentukan permintaan penumpang.

Hasilnya ditampilkan di dasbor, di mana Anda dapat memilih kota asal mana saja untuk melihat pengelompokan tujuan dengan angka mulai dari 0 hingga 9 dan fitur-fiturnya.

Perusahaan sangat diuntungkan ketika AI digunakan dengan cara ini dalam bisnis perjalanan. Misalnya, mereka dapat menentukan harga awal untuk rute baru, mengembangkan anggaran pemasaran yang ditargetkan, dan menawarkan ide tujuan yang bermanfaat kepada konsumen.

Fintech

Ketika AI digunakan dalam industri keuangan, itu dapat memecahkan masalah dengan manajemen risiko, perbankan yang dipersonalisasi, otomatisasi, perlindungan penipuan, dan teknologi lain yang dapat memberi pengguna layanan keuangan kelas atas.

Pakar industri memperkirakan bahwa pada tahun 2030, AI di fintech akan dapat memangkas biaya sebesar 22% dan menghasilkan potensi $1 triliun.

Venmo, Affirm, dan Robinhood hanyalah beberapa penyedia perangkat lunak perbankan online berbasis Python yang sukses. Bisnis ini membangun jejaring sosial di dalam perangkat lunak mereka untuk menjamin konektivitas pengguna dan memungkinkan pengguna melakukan dan mengelola pembelian dan pembayaran mereka.

Python telah digunakan dalam bitcoin untuk mengembangkan alat seperti Anaconda yang menganalisis pasar secara efisien, memvisualisasikan data, dan menghasilkan prakiraan.

Python – bahasa pilihan untuk Pembelajaran Mesin.

Python adalah bahasa pemrograman yang lazim karena berbagai alasan, tetapi sangat cocok untuk pembelajaran mesin dan aplikasi kecerdasan buatan.

Sintaks Python mudah dipelajari, menjadikannya bahasa yang dapat diakses oleh siapa saja yang tertarik untuk belajar kode. Ini juga sangat serbaguna, memungkinkan pengembang membuat aplikasi yang dapat digunakan untuk berbagai keperluan.

Keuntungan lain dari Python adalah perpustakaan besar perpustakaan dan kerangka kerja yang kuat untuk pembelajaran mesin dan AI. Ini termasuk pustaka populer seperti TensorFlow, Keras, dan Scikit-Learn, yang mempermudah pengembang untuk membangun aplikasi AI yang tangguh dengan cepat.

Python juga memiliki analisis data dan dukungan visualisasi yang sangat baik, menjadikannya pilihan tepat bagi ilmuwan dan peneliti data.

Terakhir, Python adalah sumber terbuka, artinya siapa pun dapat menggunakannya tanpa membayar biaya atau menandatangani perjanjian lisensi. Ini menjadikannya pilihan yang menarik bagi organisasi yang ingin mengembangkan pembelajaran mesin yang kuat dan aplikasi AI tanpa banyak berinvestasi dalam lisensi perangkat lunak.

Singkatnya, Python adalah bahasa yang sangat baik untuk pembelajaran mesin dan AI karena aksesibilitas, keserbagunaan, pustaka yang kuat, dukungan untuk analisis data, dan sifat sumber terbuka.

Oleh karena itu, Python harus berada di daftar teratas jika Anda ingin mengembangkan pembelajaran mesin yang kuat dan aplikasi AI. Misalnya, dengan bantuan AI, analitik preskriptif dalam perawatan kesehatan digunakan untuk memperkirakan hasil dan meresepkan perawatan atau penyesuaian gaya hidup.

Untuk mendiagnosis dan mengembangkan program perawatan secara lebih efektif, tenaga kesehatan profesional dapat menganalisis pasien tanpa memerlukan konsultasi langsung dengan mempelajari risiko kesehatan.

Bahasa yang efektif untuk membuat AI adalah Python. Mengapa?

AI dan pembelajaran mesin telah memungkinkan hal-hal seperti filter spam, sistem rekomendasi, mesin telusur, asisten pribadi, dan sistem deteksi penipuan, dan tidak diragukan lagi akan ada lebih banyak lagi di masa mendatang.

Pemilik produk bertujuan untuk membuat aplikasi berperforma tinggi.

Membuat perangkat lunak berperilaku seperti manusia memerlukan pengembangan algoritme yang memproses informasi secara cerdas.

Kami adalah ahli Python dan menganggap Python adalah bahasa yang bagus untuk AI dan pembelajaran mesin. Jika Anda masih ragu, Python cocok untuk AI. bisa mendapatkan bantuan dan panduan yang Anda perlukan dengan menghubungi kami jika Anda ingin menyertakan Python dan pembelajaran mesin ke dalam proyek Anda.

Mengapa Python Bermanfaat

Saat ini, setelah Anda sepenuhnya menyadari elemen-elemen yang berkontribusi terhadap popularitas Python yang luar biasa, mari kita lihat mengapa menggunakan Python itu menguntungkan.

Dapat Mendukung Banyak Paradigma Pemrograman: Keuntungan paling penting dari Python, terutama untuk bisnis besar, adalah kemampuannya untuk mendukung banyak paradigma pemrograman. Sebagai ilustrasi, beberapa paradigma pemrograman utama yang didukung Python termasuk

• Pemrograman berorientasi objek menggunakan pemrograman prosedural
• Pemrograman menggunakan fungsi

Satu paradigma pemrograman hanya dapat mengatasi sebagian masalah Anda.

Karena itu, Anda selalu memerlukan berbagai paradigma pemrograman seperti yang tercantum di atas.

Ini menjelaskan mengapa Python merupakan opsi yang lebih disukai untuk bisnis besar. Ini juga memiliki banyak fitur manajemen memori otomatis, membuatnya jauh lebih kuat daripada bahasa pemrograman lainnya.

Mengadopsi pendekatan berbasis pengujian (TDD) memungkinkan Anda menguji coba pembuatan desain dan pengembangan aplikasi Anda.

Anda dapat dengan mudah membuat pengujian untuk memahami langkah selanjutnya, memahami desain, dan menentukan apa yang akan dicapai oleh kode. Karena TDD menjamin cakupan pengujian 100% dan memungkinkan Anda menghindari komplikasi seperti menggandakan kode, ini dianggap sebagai alternatif yang jauh lebih baik daripada pendekatan pengujian konvensional.

Dengan hanya menerapkan metodologi TDD, Anda sekarang dapat melakukan pengembangan dan pengujian secara bersamaan dengan bantuan Python.

Ini sumber terbuka.

Terakhir, Python dianggap sebagai salah satu kemungkinan pengembangan teratas, terutama untuk pemrogram hemat. Mengunduh dan menggunakan Python sepenuhnya gratis. Untuk platform bisnis yang menggunakan Python, juga tidak ada biaya lisensi.

Semua detail di atas berkontribusi pada keunggulan besar Python di dunia modern.

Python digunakan oleh sekitar 50% pengembang, lebih banyak dari bahasa pemrograman lain seperti JavaScript dan HTML/CSS.

Teknologi ini membantu peneliti dalam mengembangkan jawaban cerdas untuk masalah praktis yang akan membuat hidup pengguna akhir lebih mudah dan memberikan pengalaman yang lebih individual.

Kami harap Anda bersenang-senang menikmati membaca posting ini dan ini akan bermanfaat bagi pengembang Python dalam waktu dekat.