Pembelajaran engine bagian dari Kecerdasan Buatan adalah bidang yang sangat luas dan berorientasi pada perhitungan statistik di mana seseorang tidak hanya harus pandai dalam statistik tetapi juga baik dalam memvisualisasikan data serta melakukan praproses yang sama. Untuk melakukan kegiatan terkait pembelajaran engine, banyak peneliti dan ilmuwan menggunakan berbagai metode seperti menggunakan algoritme statistik tulisan tangan atau melakukan hal yang sama menggunakan Excel dan berbagai bahasa pemrograman.
Salah satu bahasa pemrograman yang mendapatkan popularitas dalam hal ML tidak diragukan lagi adalah Python. Ini adalah Bahasa Pemrograman Berorientasi Objek yang memiliki banyak perpustakaan pihak ketiga bawaan yang membantu dalam melakukan Analisis Data serta Pembelajaran Mesin dengan sangat mudah. Ini karena algoritme yang diperlukan untuk tugas ini sudah tertanam di perpustakaan ini, dan seseorang hanya perlu memanggil yang sama, dan pekerjaan mereka akan selesai dalam beberapa menit.
Karena menjalankan aktivitas ML secara efisien, Python mendapatkan popularitas besar di pasar dan semakin banyak digunakan oleh banyak Ilmuwan Data. Banyak organisasi top juga memberikan paket besar kepada pemrogram Python dibandingkan dengan pemrogram R, Scala, Java. Jadi, mari kita pelajari library-library yang umumnya dibutuhkan untuk melakukan aktivitas ML dan Data Analysis:
Library yang umumnya digunakan untuk melakukan aktivitas ML dan Data Analysis
panda
Pandas adalah salah satu perpustakaan utama yang dibutuhkan oleh setiap Ilmuwan dan Analis Data. Pustaka ini berisi berbagai fitur seperti mengimpor file yang diperlukan yang ingin kita kerjakan misalnya. CSV, Xls, xlsx, tsv, dll. Setelah mengimpor kumpulan data yang diperlukan, hal lain yang dapat kita lakukan dengan perpustakaan ini adalah memeriksa tipe data kolom dalam kumpulan data dan kemudian mengganti tipe data kolom sesuai pilihan kita yaitu dari kategori ke numerik atau float, Boolean. Setelah perpindahan kolom selesai, kita dapat melakukan banyak hal seperti menginterpolasi nilai nol dalam kumpulan data atau menghapus nilai nol, mengisi nilai nol, mengubah posisi kolom, menggabungkan berbagai kumpulan data, menggabungkan kumpulan data, dll. perpustakaan yang kuat dan dianggap jauh lebih baik daripada Pyspark untuk Pembelajaran Mesin.
numpy
Ini adalah perpustakaan hebat lainnya yang digunakan oleh Data Scientist; bentuk lengkap dari library ini adalah Numeric Python. Pustaka ini membantu dalam memecahkan berbagai masalah terkait perhitungan dan mengubah kumpulan data menjadi distribusi standar, distribusi Gaussian, mengacak kumpulan data, mengubah tipe data kolom, dan banyak lagi. Pustaka ini juga membantu dalam membuat kumpulan data dummy dengan menggunakan bilangan bulat acak, linspace, angka acak, dll. Pustaka ini juga memungkinkan user untuk menyimpan data mereka ke dalam format.npz yang kemudian dapat digunakan untuk perhitungan lebih lanjut daripada menulis seluruh kode lagi dan lagi. Banyak fungsi lain yang dapat dilakukan dengan perpustakaan ini dan untuk dokumentasi yang tepat, Anda dapat mengunjungi situs web resmi Numpy yaitu numpy.org.
Matplotlib
Pustaka canggih yang umumnya digunakan untuk visualisasi data yang membuat berbagai grafik untuk menghasilkan analisis tren dalam data kita. Pustaka Matplotlib adalah pustaka yang paling disukai saat menyelesaikan berbagai Kaggle, kompetisi Hackathon, serta memecahkan kasus dunia nyata. Hal baik utama tentang perpustakaan ini adalah cepat, cepat dan grafik dihasilkan di layar dalam hitungan detik. Beberapa grafik paling umum yang dapat dibangun menggunakan pustaka ini adalah Grafik batang, Histogram (Kepadatan Probabilitas), Diagram lingkaran, Plot sebar, Plot Garis, Grafik sinus, grafik 3D, dll. Untuk pemahaman yang tepat tentang perpustakaan ini, Anda dapat kunjungi situs resminya yaitu matplotlib.org.
Yg keturunan dr laut
Ini adalah perpustakaan visualisasi data lain yang merupakan API tingkat tinggi yang dibangun di atas Matplotlib. Hal ini memungkinkan user untuk memvisualisasikan grafik mereka dengan cara yang sangat indah daripada menggunakan grafik kuno. Ini juga memungkinkan user untuk melihat tren data mereka dengan menggunakan berbagai fitur seperti Hue, warna, dan banyak lagi. Grafik yang dibangun menggunakan perpustakaan ini berada di bawah prioritas kedua oleh Ilmuwan Data dan peneliti karena alasan yang sama yaitu sangat cepat.
plotly
Plotly, seperti namanya, itu juga termasuk dalam kategori perpustakaan visualisasi data dengan API tingkat tinggi. Pustaka ini membantu memvisualisasikan data secara lebih dinamis karena memungkinkan user untuk melihat berbagai titik dengan mengarahkan kursor ke grafik, menggeser layar, menganimasikan grafik dengan menyetel pengatur waktu, memotong bagian grafik untuk melihat berbagai fluktuasi, dan banyak lagi. Perpustakaan ini digunakan oleh sektor medis untuk memvisualisasikan bagian otak, kanker, pneumonia, dan penyakit lainnya. Perpustakaan secara resmi dibuat oleh personel Plotly dan memungkinkan berbagai jenis grafik visualisasi data dan engine terbang seperti plot Scatter, plot Garis, plot Sunburst, plot Bar, dan banyak lagi. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi situs web resmi dan baca dokumentasinya. Tautan situs web adalah plotly.com.
Scikit Belajar
Ketika datang untuk melakukan pembelajaran Mesin menggunakan Python, Scikit Learn akan selalu mengejutkan pikiran. Hal ini memungkinkan user untuk mengimpor semua klasifikasi dan algoritma regresi yang diperlukan dan juga memungkinkan user untuk melakukan berbagai pekerjaan terkait rekayasa fitur seperti menstandardisasi data, menormalkan data, membagi data menjadi kereta, pengujian, dan validasi, menghasilkan laporan klasifikasi, mendapatkan bobot dan bias data untuk masalah berbasis regresi, menyeimbangkan data baik dengan downsampling atau upsampling dan banyak lagi. Ini adalah perpustakaan yang paling disukai oleh semua Ilmuwan Data yang bekerja dengan Python dan membantu memecahkan masalah maksimum di dunia nyata.
Semua perpustakaan yang disebutkan di atas dapat diinstal pip melalui Command Prompt dan dapat didownload melalui pypi.org di mana instalasi yang tepat dari perpustakaan ini diberikan atau dapat dilakukan melalui situs web resmi mereka. Juga, untuk pengalaman yang lebih baik, Anda harus menggunakan Notebook Jupyter karena memungkinkan visualisasi data yang sangat bagus di dalam konsolnya.
Kesimpulan
Gunakan pustaka ini jika Anda ingin melakukan pekerjaan ML dan Analisis Data melalui Python karena ini dapat membantu Anda mendapatkan hasil dengan lebih cepat dan juga membantu Anda memvisualisasikan data dengan benar serta menghapus segala jenis outlier dari data Anda.