8 Alat Machine Learning Paling Populer

Semua orang membutuhkan alat. Tukang bangunan, tukang ledeng, teknisi listrik — siapa pun. Alat adalah bagian penting dari perlengkapan setiap pengrajin, termasuk praktisi machine learning. Praktisi machine learning memerlukan alat untuk membantu mereka membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning dengan cepat.

Setiap tahun bermunculan alat machine learning baru untuk menyederhanakan proses ini dan memajukan bidangnya. Untuk tetap berada di garis depan, penting bagi Anda setidaknya mengetahui apa saja alat ini, bagaimana alat tersebut membantu, fitur utama, kelebihan dan kekurangannya, serta beberapa kasus penggunaan ideal.

Dalam artikel ini, kami akan membahas topik-topik tersebut lalu membandingkan setiap alat, sehingga Anda tahu cara memilih yang terbaik untuk proyek Anda.

Pentingnya Alat Machine Learning

Bayangkan dunia di mana setiap kali Anda ingin menggunakan algoritma machine learning, Anda harus mengodekannya sepenuhnya dari nol. Skenario lain: bayangkan setiap kali Anda menyelesaikan eksperimen, Anda harus menulis hasilnya di selembar kertas, dan saat Anda menerapkan model, membeli server baru adalah satu-satunya cara untuk melakukan skala aplikasi.

Terus terang, banyak hal ini tidak sulit dipercaya bagi mereka yang sudah cukup lama berkecimpung karena itu pernah menjadi kenyataan mereka. Banyak yang tidak bisa masuk ke bidang ini karena mereka tidak bisa menerjemahkan rumus matematika ke dalam kode — mungkin latar belakangnya bukan matematika. Kehadiran berbagai alat menurunkan hambatan masuk ini.

Saat ini, memungkinkan untuk mengimplementasikan algoritma machine learning tanpa sepenuhnya memahami cara kerja internal atau rumus matematika yang mengaturnya. Perlu dicatat ini tidak berarti Anda tidak perlu tahu (Anda perlu); hanya saja Anda tidak perlu tahu untuk mengimplementasikan algoritmanya.

Alasan lain alat dalam machine learning penting adalah karena alat mempercepat proses. Misalnya, karena tidak lagi perlu menulis seluruh algoritma dari nol, dimungkinkan untuk melakukan banyak eksperimen dalam waktu yang lebih singkat, yang berarti Anda kemungkinan menemukan model juara untuk dibawa ke produksi lebih cepat.

Pada akhirnya, alat machine learning menyederhanakan tugas kompleks dan mempercepat proses membawa model dari lingkungan riset ke produksi.

Alat Machine Learning yang Wajib Diketahui

1. Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning adalah layanan cloud terkelola penuh yang dibuat untuk memberdayakan data scientist dan pengembang dalam membangun, menerapkan, dan mengelola siklus hidup proyek machine learning mereka dengan lebih cepat dan percaya diri. Platform ini bertujuan mempercepat time to value dengan MLOps, interoperabilitas open-source, dan alat terintegrasi. Platform ini juga dirancang dengan prinsip AI yang bertanggung jawab dan sangat menekankan keamanan.

Fitur Utama

• Persiapan data: memungkinkan pengembang melakukan iterasi cepat pada persiapan data dalam skala besar di klaster Apache Spark, dan interoperabel dengan Azure Databricks.
• Notebook: pengembang dapat berkolaborasi menggunakan Jupyter Notebooks atau Visual Studio Code
• Machine learning drag-and-drop: pengguna dapat menggunakan Designer, antarmuka pengguna drag-and-drop, untuk membangun pipeline machine learning.
• Responsible AI: dengan responsible AI, pengembang dapat melakukan investigasi mendalam terhadap model mereka dan memantaunya di produksi untuk memastikan yang optimal selalu tersaji kepada pengguna akhir.
• Managed endpoints: memungkinkan pengembang memisahkan antarmuka beban kerja produksi dari implementasi yang melayaninya.

Kelebihan

• Tata kelola bawaan: pekerjaan machine learning dapat dijalankan dari mana saja dengan tata kelola, keamanan, dan kepatuhan bawaan.
• Dukungan multi-kerangka kerja: menawarkan antarmuka dengan tingkat abstraksi tinggi untuk kerangka kerja machine learning terkenal seperti XGBoost, Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, dan ONNX.

Kekurangan

• Batas sumber daya: ada batas sumber daya yang dapat memengaruhi beban kerja machine learning (misalnya jumlah endpoint, deployment, instance komputasi, dll.). Perlu dicatat batasan ini bervariasi menurut wilayah.
• Kontrol lebih sedikit: banyak detail dan kompleksitas machine learning diabstraksikan, yang berarti Anda harus mengikuti proses yang disediakan Microsoft.

Pelajari lebih lanjut tentang Microsoft Azure Machine Learning:

• Introduction to Azure
• Understanding Cloud Computing (Microsoft Azure)
• Responsible AI: Evaluating Machine Learning Models in Python

Dihasilkan dengan DALL-E 3

2. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker adalah layanan terkelola penuh yang dirancang untuk membangun model machine learning dan menghasilkan prediksi. Pengembang dapat memanfaatkan platform untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning dalam skala besar dalam satu lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) menggunakan beragam alat seperti notebook, debugger, profiler, pipeline, MLOps, dan banyak lagi. SageMaker juga mendukung persyaratan tata kelola melalui kontrol akses yang disederhanakan dan transparansi atas proyek machine learning Anda.

Fitur Utama

• Canvas: antarmuka tanpa kode yang dapat dimanfaatkan pengguna untuk membuat model machine learning. Menurut halaman fitur, pengguna tidak memerlukan pengalaman machine learning atau pemrograman untuk membangun model dengan Canvas.
• Data wrangler: memungkinkan pengguna dengan cepat menggabungkan dan menyiapkan data tabular atau gambar untuk machine learning.
• Clarify: pengguna dapat memanfaatkan Clarify untuk mendapatkan wawasan lebih dalam tentang model dan data machine learning mereka berdasarkan metrik seperti akurasi, ketangguhan, toksisitas, dan bias. Tujuannya adalah mengurangi bias pada model machine learning untuk meningkatkan kualitasnya sekaligus mendukung inisiatif AI yang bertanggung jawab.
• Experiments: layanan terkelola yang memungkinkan pengguna melacak dan menganalisis eksperimen machine learning dalam skala besar.

Kelebihan

• Pilihan alat ML: pengguna dapat memilih antara IDE, yang ideal untuk data scientist, dan antarmuka tanpa kode, yang ideal bagi mereka dengan keterampilan pemrograman lebih rendah.
• Dukungan multi-kerangka kerja: dapat menerapkan model yang dilatih menggunakan kerangka pihak ketiga seperti TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Scikit-learn, ONNX, dan lainnya.

Kekurangan

• Harga: biaya dapat melonjak cukup cepat – terutama jika banyak model yang menerima lalu lintas signifikan digunakan.

Pelajari lebih lanjut tentang AWS Sagemaker:

• AWS Cloud Concepts
• Understanding Cloud Computing (Amazon Web Services)

3. BigML

BigML adalah platform machine learning berbasis cloud yang dapat dikonsumsi, diprogram, dan diskalakan. Platform ini dibuat pada 2011/12 untuk menyederhanakan pengembangan, penerapan, dan pengelolaan tugas machine learning seperti klasifikasi, regresi, peramalan deret waktu, analisis klaster, pemodelan topik, dan lainnya. Platform ini menawarkan berbagai layanan mulai dari persiapan data hingga visualisasi data, pembuatan model, dan lain-lain yang bekerja bersama untuk memungkinkan bisnis dan organisasi membangun serta menerapkan model machine learning tanpa memerlukan keahlian teknis yang luas.

Fitur Utama

• Platform machine learning komprehensif: dapat menyelesaikan berbagai masalah, dari pembelajaran terawasi hingga tidak terawasi.
• Dapat ditafsirkan: semua model prediktif dilengkapi visualisasi interaktif dan fitur keterjelasan yang membuatnya dapat ditafsirkan.
• Model dapat diekspor: semua model dapat diekspor dan digunakan untuk melayani prediksi lokal dan offline pada perangkat edge mana pun, atau segera diterapkan sebagai bagian dari aplikasi produksi real-time terdistribusi.

Kelebihan

• Mudah digunakan: dapat mengotomatisasi prosedur machine learning yang rumit dan menghemat biaya dengan terhubung ke REST API BigML; Mengotomatisasi proses dengan BigML hanya memerlukan satu baris kode.

Kekurangan

• Lambat memproses dataset besar: dapat menangani dataset hingga 100 juta baris x 1000 kolom, tetapi dataset yang lebih besar membutuhkan waktu lebih lama untuk diproses.

4. TensorFlow

TensorFlow adalah platform machine learning open-source end-to-end yang dikembangkan oleh tim Google Brain di Google. Meskipun TensorFlow terutama berfokus pada pelatihan dan inferensi jaringan saraf dalam, ada beragam alat dan pustaka seperti TensorFlow Serving yang dapat dihubungkan untuk memungkinkan pengguna membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning. Sumber daya ini juga mencakup alat untuk mengimplementasikan solusi untuk tugas seperti pemrosesan bahasa alami, visi komputer, pembelajaran penguatan, dan machine learning prediktif.

Fitur Utama

• Komputasi terdistribusi: TensorFlow mendukung komputasi terdistribusi, memungkinkan pengembang melatih model menggunakan banyak mesin
• Dukungan GPU dan TPU: pelatihan dapat dipercepat menggunakan akselerasi GPU atau TPU.
• TensorBoard: alat visualisasi yang memungkinkan pengguna memvisualisasikan model mereka.
• Model siap pakai: menawarkan model siap pakai untuk berbagai kasus penggunaan.

Kelebihan

• Portabilitas: model TensorFlow dapat diekspor dan diterapkan di berbagai platform, seperti perangkat seluler dan peramban web.
• Komunitas: TensorFlow didukung komunitas pengembang yang besar dan aktif yang berkontribusi pada pengembangan kerangka kerja dan memberikan dukungan.
• Skalabilitas: komputasi terdistribusi didukung.

Kekurangan

• Kurva belajar terjal: TensorFlow bisa sulit dipelajari karena sintaksnya yang kompleks.

Pelajari lebih lanjut tentang TensorFlow:

• Introduction to TensorFlow in Python
• TensorFlow tutorial for Beginners

5. PyTorch

PyTorch adalah pustaka tensor open-source yang dioptimalkan dan dibangun untuk mendukung pengembangan model deep learning menggunakan CPU dan GPU.

Fitur Utama

• Pelatihan terdistribusi: pengembang dapat mengoptimalkan performa baik dalam riset maupun produksi dengan memanfaatkan dukungan PyTorch untuk eksekusi asinkron operasi kolektif dan komunikasi peer-to-peer.
• TorchScript: membuat model yang dapat diserialisasi dan dioptimalkan dari kode PyTorch, sehingga selalu siap produksi.
• TorchServe: menyederhanakan penerapan model PyTorch dalam skala besar.
• Dukungan ONNX native: pengguna dapat mengekspor model dalam format standar ONNX untuk akses langsung ke platform, visualizer, runtime, dan lain-lain yang kompatibel dengan ONNX.

Kelebihan

• Komunitas: PyTorch memiliki komunitas yang besar dan dinamis selain dokumentasinya yang sangat detail
• Fleksibilitas dan kontrol: PyTorch memiliki grafik komputasi dinamis, yang berarti model dapat dibuat dan dimodifikasi secara langsung, serta dieksekusi secara eager.
• Pythonic: mengikuti gaya penulisan Python, sehingga mudah dibaca.

Kekurangan

• Visualisasi: memerlukan alat pihak ketiga.

Pelajari lebih lanjut tentang PyTorch:

• Introduction to Deep Learning in PyTorch
• Deep Learning with PyTorch
• PyTorch Tutorial: Building a Simple Neural Network from Scratch

PyTorch Cheat Sheet kami dapat membantu Anda menguasai alat machine learning ini

6. Apache Mahout

Apache Mahout adalah kerangka aljabar linear terdistribusi open-source dan bahasa khusus domain (DSL) Scala yang ekspresif secara matematis, dikembangkan oleh Apache Software Foundation. Kerangka ini diimplementasikan di Apache Hadoop dan dirancang untuk memungkinkan ahli statistik, matematikawan, dan data scientist dengan cepat membangun implementasi algoritma machine learning yang skalabel dan efisien.

Fitur Utama

• Algoritma yang terbukti: Mahout memanfaatkan algoritma yang telah teruji untuk menyelesaikan masalah umum di berbagai industri.
• Skalabel ke dataset besar: kerangka ini dirancang untuk didistribusikan di seluruh klaster pusat data besar yang berjalan di Apache Hadoop.

Kelebihan

• Skalabel: menyediakan kerangka komputasi terdistribusi yang mampu menangani data dalam jumlah besar.

Kekurangan

• Kurva belajar terjal: mengharuskan pengguna memiliki pengetahuan mendalam tentang machine learning untuk memanfaatkannya secara optimal.

7. Weka

Dikembangkan oleh University of Waikato di Selandia Baru, Weka adalah kumpulan algoritma machine learning untuk tugas penambangan data. Weka berisi alat untuk persiapan data, visualisasi, klasifikasi, regresi, klastering, dan penambangan aturan asosiasi. Secara khusus, platform Weka membantu organisasi menyimpan, memproses, dan mengelola data mereka di cloud dan on-prem.

Fitur Utama

• Dukungan multi-protokol: dukungan untuk Native NVIDIA GPUDirect Storage, POSIX, NFS, SMB, dan akses S3 ke data secara simultan.
• Cloud-native, siap pusat data: berpindah antara menjalankan on-prem, di cloud, dan burst antar lokasi.

Kelebihan

• Portabilitas: sepenuhnya diimplementasikan dalam Java, yang berarti dapat berjalan di hampir semua platform komputasi modern
• Mudah digunakan: Weka memanfaatkan antarmuka pengguna grafis, yang membuat navigasi platform menjadi sederhana.

Kekurangan

• Komputasi terdistribusi & pemrosesan big data: Tidak ada dukungan bawaan untuk komputasi terdistribusi atau pemrosesan big data.
• Teknik lanjut: tidak menyertakan kemajuan terbaru seperti deep learning dan reinforcement learning.

8. Vertex AI

Vertex AI adalah platform machine learning end-to-end yang komprehensif dan terkelola penuh yang dikembangkan oleh Google. Platform ini memungkinkan pengguna melatih dan menerapkan model serta aplikasi machine learning, serta menyesuaikan large language model yang dapat dimanfaatkan pengguna dalam aplikasi bertenaga AI mereka. Platform ini memadukan alur kerja data engineer, data scientist, dan machine learning engineer secara mulus, sehingga tim dapat berkolaborasi menggunakan seperangkat alat yang sama.

Fitur Utama

• AutoML: melatih algoritma machine learning pada data tabular, gambar, atau video tanpa menulis kode atau menyiapkan pembagian data.
• Model dan alat AI generatif: dengan cepat membuat prototipe, menyesuaikan, mengintegrasikan, dan menerapkan model AI generatif dalam aplikasi AI Anda.
• Alat MLOps: alat MLOps yang dibuat khusus untuk data scientist dan machine learning engineer guna mengotomatisasi, menstandarkan, dan mengelola proyek machine learning.

Kelebihan

• Skalabilitas dan performa: memanfaatkan infrastruktur Google Cloud untuk menawarkan skalabilitas dan performa tinggi.
• Dukungan multi-kerangka kerja: integrasi dengan kerangka machine learning populer seperti TensorFlow, PyTorch, dan Scikit-learn – juga ada dukungan untuk kerangka ML melalui container kustom untuk pelatihan dan prediksi.

Kekurangan

• Penetapan harga: struktur harga cukup kompleks dan bisa mahal bagi bisnis atau startup dengan anggaran terbatas.

Pelajari lebih lanjut tentang Google Cloud:

• Understanding Cloud Computing (Google Cloud Theory)
• Google Cloud for Data Scientists

Memilih Alat Machine Learning yang Tepat

Seperti kebanyakan hal dalam teknologi, jawaban untuk “Alat machine learning apa yang harus saya gunakan untuk [masukkan situasi]?” adalah, “Tergantung.”

Saat memilih alat, hal terpenting yang perlu dipertimbangkan adalah kebutuhan Anda, seperti:

• Apa yang ingin saya lakukan?
• Apa saja kendalanya?
• Tingkat kustomisasi apa yang saya perlukan?

Tidak semua alat sama. Misalnya, TensorFlow dikembangkan oleh peneliti Google Brain untuk memajukan area kunci machine learning dan mendorong pemahaman teoretis yang lebih baik tentang deep learning. Sebaliknya, PyTorch dibuat untuk memberikan fleksibilitas dan kecepatan selama pengembangan model deep learning.

Meskipun keduanya berupaya menyelesaikan masalah yang sama (menyederhanakan proses membangun model deep learning), pendekatannya berbeda.

Ini adalah tema umum dalam machine learning; oleh karena itu, sebaiknya pahami apa yang ingin Anda capai lalu pilih alat machine learning yang membuat prosesnya sesederhana mungkin.

Kesimpulan

Alat diperlukan bagi setiap jenis pengrajin, termasuk praktisi machine learning. Praktisi ML sering memanfaatkannya untuk dengan cepat membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning. Dalam artikel ini, saya memberikan 8 alat machine learning paling populer.

Alat-alat tersebut adalah:

1. Microsoft Azure Machine Learning
2. Amazon SageMaker
3. BigML
4. TensorFlow
5. PyTorch
6. Apache Mahout
7. Weka
8. Vertex AI

Tujuan utama alat-alat ini adalah mempercepat proses pengembangan model machine learning dan memindahkannya dari riset ke lingkungan produksi.

Lanjutkan pembelajaran Anda dengan sumber daya hebat kami:

• Machine Learning Scientist with Python (Kursus)
• Machine Learning Fundamentals with Python (Kursus)
• What is Machine Learning? Definition, Types, Tools & More (Blog)
• 25 Machine Learning Projects for All Levels (Blog)