Python mana yang terbaik untuk ai?

Ada berbagai kumpulan teknologi untuk aplikasi Artificial Intelligence (AI), Machine learning (ML), dan analitik data. Namun, bahasa pemrograman yang ideal untuk AI harus kuat, dapat diskalakan, dan dapat dibaca. Ketiga syarat tersebut dipenuhi oleh bahasa pemrograman Python

Dengan pustaka, alat, dan kerangka kerja yang luar biasa untuk AI, ML, dan analitik data, Python telah terbukti berhasil memanfaatkan ketiga teknologi tersebut. Python melayani modul AI dan ML yang kompleks, menjadikannya ideal untuk aplikasi berbasis ML dan AI. Dan karena kesederhanaan dan fleksibilitasnya, Python memungkinkan pemrogram untuk meningkatkan kepercayaan diri dan produktivitas mereka, sambil memanfaatkan teknologi ini

Elemen-elemen ini secara keseluruhan berkontribusi pada popularitas Python dan menjadikannya bahasa pemrograman AI paling sukses

Mengapa Python Begitu Berhasil

Mari kita lihat lebih dekat alasan yang membuat Python begitu sukses dengan ketiga teknologi ini

1. Pengembangan Cepat dan Keterbacaan

Python membantu pengembangan yang cepat karena pengembang dapat dengan mudah memahami apa yang terjadi dalam aplikasi, bahkan saat mereka bergabung di tengah proyek. Pengembang mengalami sedikit kesulitan untuk memahami, mengubah, menyalin, atau menempelkan kode rekan dengan Python, karena mudah dibaca dan dipahami.  

Saat menggunakan Python, tidak ada ambiguitas, kesalahan, atau ketidakkonsistenan dalam paradigma. Ini memudahkan AI, spesialis ML, dan analis data untuk berbagi algoritme, alat, dan ide. Kode python juga dapat dengan mudah dioptimalkan. Kemampuan lain, termasuk pengujian, debugging, dan penyelesaian tab, tersedia di alat seperti IPython untuk membantu Anda merampingkan proses Anda

2. Fleksibilitas

Python adalah bahasa pemrograman yang fleksibel dan memungkinkan pengembang untuk memilih antara menggunakan pemrograman berorientasi objek (OOP) dan skrip. Pengembang juga dapat menggunakan Python dengan bahasa lain untuk mendapatkan hasil yang diinginkan, yang mengurangi kemungkinan kesalahan. Python lebih lanjut menghilangkan kebutuhan untuk mengkompilasi ulang kode sumber, membuat hasilnya mudah terlihat

Karena kemampuan beradaptasinya, Python memberi programmer kebebasan paling banyak saat membuat aplikasi terkait. Misalnya saat membuat model ML, Python menyediakan framework sederhana seperti Keras untuk melatih model ML. Model ML kemudian dapat di-deploy dan dipantau dengan platform MLOps untuk memastikan pemantauan model berkelanjutan dan pengelolaan model ML

3. Dukungan Komunitas

Seperti banyak bahasa pemrograman sumber terbuka, Python memiliki komunitas pengembang yang luas dan aktif. Pemrogram dapat menggunakan forum untuk mengungkapkan masalah mereka dan terlibat dengan pemrogram lain untuk mencari solusi. Jejak global komunitas Python berarti pemrogram biasanya bisa mendapatkan bantuan 24/7. Oleh karena itu, bantuan ahli tidak pernah jauh saat memperbaiki bug di AI, ML, dan pengembangan aplikasi analitik data

Di antara komunitas dan organisasi Python yang paling membantu dan aktif adalah Python. org, GitHub dan Stack Overflow

4. Pustaka AI, ML, dan Analisis Data

Daftar pustaka analitik AI, ML, dan data yang tersedia untuk Python sangatlah luas. Berikut adalah beberapa pustaka Python paling populer untuk AI, ML, dan analitik data

• Scikit-learn menangani algoritme ML dasar seperti pengelompokan, regresi, dan klasifikasi
• Pandas adalah bahasa pemrograman yang dapat digunakan untuk melakukan analisis dan pengorganisasian data yang kompleks. Ini memungkinkan Anda untuk mencampur dan memfilter data, serta mendapatkan informasi dari sumber lain (seperti Excel)
• Keras adalah kerangka kerja untuk pembelajaran mendalam. Itu menggunakan GPU dan CPU komputer, memungkinkan komputasi dan pembuatan prototipe yang cepat.  
• TensorFlow adalah alat untuk mengembangkan, melatih, dan menggunakan jaringan saraf tiruan dengan kumpulan data yang sangat besar
• NumPy adalah bahasa pemrograman Python khusus untuk perhitungan ilmu data. Ini adalah perpustakaan objek array multidimensi yang fantastis yang ditulis dengan Python yang memungkinkan Anda melakukan perhitungan ilmiah. NumPy dan Python bekerja sama untuk mengurangi kompleksitas komputasi perangkat lunak
• Matplotlib adalah pustaka Python untuk memplot data. Muncul dengan visualisasi data dan alat eksplorasi yang membantu Anda membuat bagan, histogram, plot pencar, dan lainnya dengan mudah. Matplotlib memfasilitasi manipulasi data yang cepat untuk menyesuaikan aplikasi AI Python dengan membuat representasi visual dalam waktu singkat
• Pustaka Python tambahan seperti NLTK, PyBrain, Caffe, dan lainnya membantu kelancaran pengoperasian aplikasi AI

5. Python Mudah Dipelajari

Python adalah bahasa pemrograman langsung, menghasilkan kode yang pendek, mudah dibaca dan dipahami. Faktanya, banyak pengembang menganggap Python sebagai yang paling intuitif dari semua bahasa pemrograman

Kesederhanaan bahasa membuatnya mudah untuk membangun model dan sistem AI dan ML yang dapat dipercaya. Daripada mengkhawatirkan detail teknis bahasa, developer dapat berfokus sepenuhnya pada penyelesaian tantangan ML, AI, atau analitik data

6. Kemampuan Visualisasi

Seperti disebutkan sebelumnya, Python memiliki banyak perpustakaan, termasuk beberapa dengan alat visualisasi yang hebat. Saat membangun aplikasi ilmu data, misalnya, pemrogram dapat memanfaatkan alat seperti Matplotlib untuk lebih memahami, menyajikan, dan memvisualisasikan data. Data adalah aspek terpenting dari algoritma ML, AI, dan Deep Learning, dan memvisualisasikan data membantu menemukan pola, melacak data secara online, dan di situs media sosial

Histogram, bagan, dan grafik membantu developer melihat bagaimana data akan berinteraksi dan berkolaborasi. API memungkinkan Anda membuat laporan data ekstensif, yang mempermudah proses visualisasi. Selain itu, proses visualisasi dibantu oleh berbagai antarmuka pemrograman aplikasi yang memudahkan pembuatan laporan ringkas

Kesimpulan

Python adalah bahasa pemrograman yang telah ada sejak lama dan terus menunjukkan daya tahan. Dengan kekuatan pemrosesan dan skalabilitas untuk menangani permintaan data dalam jumlah besar, Python adalah bahasa yang sangat efektif untuk AI, ML, dan aplikasi analitik data, namun tetap sangat fleksibel dan mudah dipelajari

Versi Python mana yang terbaik untuk AI?

Framework Python mana yang digunakan untuk AI?

Pemrograman mana yang terbaik untuk AI?

Apakah Python cukup untuk kecerdasan buatan?