MACHINE LEARNING TRADING LIBRARIES

Mengenal Berbagai Library Machine Learning yang Harus Anda Ketahui di Tahun 2022

Hello Bosskuu, apakah Anda tahu apa itu library machine learning?

Library machine learning adalah kumpulan algoritma, fungsi, dan dataset yang dipakai untuk melakukan pembelajaran mesin pada suatu sistem. Ada banyak library machine learning yang tersedia saat ini, dan semuanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing.

Top 9 Library Machine Learning yang Harus Anda Ketahui di Tahun 2022

Berikut ini adalah 9 library machine learning yang paling penting untuk diketahui di tahun 2022:

TensorFlow
Keras
PyTorch
Scikit-learn
Theano
Caffe
XGBoost
LightGBM
CatBoost

1. TensorFlow

TensorFlow adalah library machine learning open source yang sederhana dan dapat dioperasikan pada berbagai platform, termasuk desktop, server, dan mobile. Library ini memudahkan para developer machine learning untuk membangun dan melatih model ML dari awal hingga akhir secara cepat dan mudah.

TensorFlow memiliki kemampuan untuk mendukung pembelajaran mesin dalam skala besar dengan kecepatan yang tinggi sehingga membuat proses pembelajaran mesin semakin efisien. Selain itu, TensorFlow juga menyediakan beberapa API untuk memudahkan developer dalam mengembangkan model ML, seperti TensorFlow Hub dan TensorFlow Lite untuk model machine learning di mobile.

Kelebihan TensorFlow

Library machine learning TensorFlow memiliki beberapa kelebihan, seperti:

Memiliki kemampuan untuk mendukung berbagai jenis graf yang fleksibel
Memiliki dukungan yang tinggi untuk pembelajaran mesin dalam skala besar
Memiliki dukungan hardware acceleration yang tinggi

Kekurangan TensorFlow

Namun, ada juga beberapa kekurangan dari TensorFlow, yaitu:

Memiliki ketidaksesuaian antara versi yang berbeda dan kebanyakan kode yang harus diperbarui saat menggunakan versi lain dari library
Memiliki dokumentasi yang kurang jelas dan banyaknya jenis API yang sulit dipahami oleh developer pemula

2. Keras

Library machine learning Keras memiliki keuntungan dalam hal menyederhanakan dan mempercepat pembangunan model deep learning. Hal ini karena Keras menyediakan API yang fleksibel dan sederhana sehingga developer ML dapat melakukan eksplorasi dan menguji coba lebih cepat dalam mengembangkan model pembelajaran mesin. Selain itu, Keras juga menyediakan dukungan dalam bahasa pemrograman Python sehingga memudahkan developer ML dalam memulai dan mengeksekusi program.

Kelebihan Keras

Library machine learning Keras memiliki beberapa kelebihan, seperti:

Mudah digunakan untuk pembangunan model deep learning
Mempunyai fleksibilitas yang tinggi dalam membangun arsitektur neural network dan mengonfigurasikan algoritma pembelajaran mesin
Mempunyai API yang mudah digunakan oleh developer pemula

Kekurangan Keras

Beberapa kekurangan dari Keras antara lain:

Tidak memiliki beberapa jenis layer deep learning yang lebih kompleks, seperti layer RNN dan LSTM
Tidak mendukung modifikasi yang luas, yang membuat developer terbatas dalam memodifikasi arsitektur neural network

3. PyTorch

PyTorch adalah library machine learning terbaru dari Facebook Research. Salah satu keunggulan dari PyTorch adalah kemampuan dalam melakukan debugging dan eksplorasi pada model machine learning dengan lebih mudah. Selain itu, PyTorch juga dilengkapi dengan serangkaian API yang beragam sehingga memudahkan developer dalam membangun model ML terbaik.

Kelebihan PyTorch

Library machine learning PyTorch memiliki beberapa kelebihan, seperti:

Mempunyai kemampuan debugging yang lebih baik dan efisien dalam memproses data
Mempunyai dukungan luas pada proses training dan testing model machine learning
Memiliki kemampuan yang kuat dalam memproses dan membaca image, sound, dan video

Kekurangan PyTorch

Beberapa kekurangan dari PyTorch antara lain:

Tidak cukup fleksibel dalam melakukan deployment pada berbagai device
Memiliki kurva pembelajaran yang lebih curam dan membutuhkan waktu belajar yang lebih lama
Lebih sulit digunakan daripada TensorFlow

4. Scikit-learn

Scikit-learn merupakan library machine learning terpopuler di kalangan para data scientist dan developer Python. Library ini digunakan untuk memproses dan menganalisis data numerik dan statistik, serta membangun model predictive dengan menggunakan algoritma machine learning yang beragam.

Kelebihan Scikit-learn

Library machine learning Scikit-learn banyak digunakan karena memiliki beberapa kelebihan, seperti:

Mempunyai dukungan yang luas untuk model predictive dengan menggunakan algoritma machine learning yang terkenal
Mudah digunakan dan dipelajari oleh para developer Python
Mempunyai kemampuan yang efektif dalam melakukan clustering dan segmentasi data

Kekurangan Scikit-learn

Beberapa kekurangan dari Scikit-learn antara lain:

Tidak cukup fleksibel dalam memproses data yang tidak dikenali oleh algoritma tertentu
Tidak mendukung otomatisasi dalam proses data pre-processing

5. Theano

Theano adalah library machine learning open-source yang digunakan untuk membangun, melatih, dan memperbaiki model neural network secara efisien. Theano menyediakan tipe data abstrak untuk bekerja pada model neural network, dan setiap tipe data diimplementasikan dengan operasi tensor di backend.

Kelebihan Theano

Library machine learning Theano memiliki beberapa kelebihan, seperti:

Dapat meningkatkan kinerja dan efisiensi dari neural network
Mempunyai dukungan Python yang kuat dan efisien
Memiliki kemampuan untuk melakukan komputasi pada GPU

Kekurangan Theano

Beberapa kekurangan dari Theano antara lain:

Tidak memiliki fitur yang cukup banyak dan terbatas dalam proses belajar model
Mempunyai keterbatasan dalam melakukan scaling pada data berukuran besar

6. Caffe

Caffe adalah library machine learning yang digunakan untuk membangun, melatih, dan memperbaiki model convolutional neural network (CNN). Caffe memiliki kemampuan untuk melakukan pemrosesan pada GPU, sehingga memudahkan developer dalam melatih model machine learning dengan lebih cepat.

Kelebihan Caffe

Library machine learning Caffe mempunyai beberapa kelebihan, seperti:

Mempunyai kemampuan yang kuat dalam pengolahan data gambar
Memiliki kemampuan untuk melakukan pemrosesan pada GPU yang mempercepat proses training neural network
Memiliki dukungan yang luas terhadap koneksi antara layer dalam neural network

Kekurangan Caffe

Beberapa kekurangan dari Caffe antara lain:

Tidak memiliki model machine learning pada jenis data yang beragam
Tidak memiliki fitur yang banyak dan beragam
Kurang fleksibel dalam pola pengembangan model neural network

7. XGBoost

XGBoost adalah library machine learning yang efektif dalam memproses dan menganalisa data. Library ini terkenal karena kemampuannya untuk menangani data yang besar dan kompleks, sedangkan dalam fiturnya, XGBoost menyediakan algoritma untuk melakukan regresi linear, regresi logistik, dan banyak lagi.

Kelebihan XGBoost

Library machine learning XGBoost mempunyai beberapa kelebihan, seperti:

Memiliki dukongan yang luas pada proses training dan testing model machine learning
Mampu memproses dan menganalisis data yang cukup besar
Dapat melakukan regresi linear, regresi logistik, dan sebagainya.

Kekurangan XGBoost

Beberapa kekurangan dari XGBoost antara lain:

Tidak mendukung proses pembelajaran mesin deep learning
Dapat memakan waktu yang cukup lama pada proses training model machine learning
Tidak dapat menangani data bersifat non-linier.

8. LightGBM

LightGBM adalah library machine learning yang dikembangkan oleh Microsoft yang disebut sebagai penerus dari XGBoost. LightGBM menawarkan kecepatan pembelajaran yang lebih baik dari XGBoost karena teknik yang digunakan dalam proses training model yang terdapat pada LightGBM mengalami pemrosesan data paralel yang lebih cepat.

Kelebihan LightGBM

Library machine learning LightGBM mempunyai beberapa kelebihan, seperti:

Dapat meningkatkan kecepatan proses training model machine learning
Memiliki kemampuan untuk memproses data yang besar dan rumit
Dapat mendukung unit ukuran yang lebih kecil dan efisiensi proses memori yang lebih tinggi

Kekurangan LightGBM

Beberapa kekurangan dari LightGBM antara lain:

Tidak mendukung banyak algoritma pembelajaran mesin, terutama yang pada data preprocessing atau pada klasifikasi multi-label
Tidak menyediakan fitur optimization custom yang dapat disesuaikan.

9. CatBoost

CatBoost adalah library machine learning yang sukses dikembangkan oleh Yandex yang mempunyai kemampuan yang sama seperti LightGBM dan XGBoost. CatBoost menawarkan kemampuan optimalisasi model ML yang efektif menggunakan lebih dari 80% data kategorikal.

Kelebihan CatBoost

Library machine learning CatBoost mempunyai beberapa kelebihan, seperti:

Dapat bekerja pada data kategorikal dengan presisi tinggi
Menggunakan metode algoritma baru yang disebut sebagai Gradient Boosting
Mendukung beberapa fitur dan model pada klasifikasi multi-label

Kekurangan CatBoost

Beberapa kekurangan dari CatBoost antara lain:

Perlu dilakukan pemrosesan data pada saat penggunaan algoritma yang mengharuskan pengguna memahami dan melakukan beberapa prosiping agar fitur kelas bekerja lebih baik
Tidak mendukung fitur tambahan untuk penggunaan kontinu

Conclusion

Anda kini telah mengetahui beberapa library machine learning yang paling populer di kalangan para developer dan data scientist. Ada TensorFlow yang sederhana dan dapat dioperasikan pada berbagai platform, Keras yang memiliki kemampuan dalam mempercepat proses pembangunan model deep learning, PyTorch yang memiliki kemampuan debugging yang lebih baik dan efisien, Scikit-learn yang digunakan untuk memproses dan menganalisis data numerik dan statistik, Theano yang efektif dalam memproses dan melatih model neural network, Caffe yang digunakan untuk membangun, melatih, dan memperbaiki model convolutional neural network (CNN), XGBoost yang efektif dalam memproses dan menganalisa data, LightGBM yang dikembangkan oleh Microsoft dan disebut sebagai penerus dari XGBoost, serta CatBoost yang sukses dikembangkan oleh Yandex dan memiliki kemampuan yang sama seperti LightGBM dan XGBoost. Semuanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, dan tergantung pada tuntutan dan kebutuhan bisnis dalam mengembangkan model machine learning.

Sampai jumpa di artikel menarik lainnya!

Prepared to optimize your backlinks for achievement? Tap here to take advantage of the top-notch backlink improvement services on Fiverr and elevate your website to new heights of credibility and visibility!