16 Kerangka dan Library AI Teratas: Panduan untuk Pemula

Mengapa Memilih Kerangka AI?

Saat ini, pengembang semakin mengandalkan kerangka dan library terkait untuk menghemat biaya, waktu, dan sumber daya saat membuat perangkat lunak berbasis AI. Mari kita pahami apa itu kerangka dan library AI — kumpulan alat dan sumber daya siap pakai yang menyederhanakan proses membangun aplikasi berbasis Kecerdasan Buatan. Kerangka ini menyediakan fondasi untuk menerapkan algoritma machine learning dan deep learning, sehingga memudahkan pengembangan perangkat lunak cerdas.

Sekarang, mari pahami lebih jauh alasan kerangka AI digunakan untuk mempercepat alur pengembangan perangkat lunak.

Hemat biaya bagi perusahaan TI

Kerangka AI menawarkan cara hemat biaya bagi bisnis untuk mengembangkan aplikasi perangkat lunak kustom. Dengan menghilangkan kebutuhan pengodean manual dan memungkinkan pengembang menggunakan komponen siap pakai, kerangka dapat secara signifikan membantu bisnis menekan biaya pengembangan. Penggunaan kerangka juga memungkinkan bisnis dengan cepat membangun aplikasi canggih yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik. Dengan memanfaatkan kekuatan AI dan ML, perusahaan dapat mengembangkan solusi perangkat lunak yang lebih efisien dibanding metode pengembangan tradisional.

Memperlancar alur pengembangan aplikasi

Saat memilih kerangka, penting mempertimbangkan kemampuannya untuk merapikan proses pengembangan. Kerangka ini dilengkapi algoritma yang sudah diimplementasikan, utilitas penanganan data, dan teknik optimasi, sehingga memungkinkan pengembang fokus pada pemecahan masalah spesifik alih-alih terjebak pada detail teknis implementasi AI.

Peluang penghemat waktu

Kerangka AI sangat menghemat waktu bagi pengembangan perangkat lunak modern karena menyederhanakan pembuatan, pengujian, dan penerapan aplikasi. Kerangka juga menyediakan lingkungan pengembangan lengkap dengan alat debugging, rangka uji, dan kemampuan visualisasi data. Ini mempercepat proses pengembangan karena pengembang dapat bergerak cepat tanpa harus mengompilasi dan men-debug setiap bagian kode secara manual. Selain itu, kerangka AI menawarkan beragam model siap pakai.

Inilah alasan paling umum menerapkan AI dalam bisnis sejak langkah awal pengembangan perangkat lunak untuk perusahaan. Sekarang, mari pertimbangkan faktor kunci saat memilih kerangka Kecerdasan Buatan untuk proyek TI.

Cara Memilih Kerangka AI yang Sesuai Kebutuhan Bisnis

Saat memilih kerangka AI, penting mempertimbangkan beberapa faktor kunci untuk memastikan kerangka selaras dengan kebutuhan proyek dan tingkat keahlian Anda.

Performa

Performa harus menjadi prioritas utama saat menilai kerangka. Disarankan memilih kerangka yang dapat menangani data secara efisien serta menyediakan waktu pelatihan dan inferensi yang cepat. Performa berbagai kerangka dapat dinilai dengan mengevaluasi tolok ukur dan kasus penggunaan nyata.

Dukungan komunitas

Komunitas yang aktif dan terlibat adalah keharusan bagi perkembangan kerangka AI. Komunitas menyediakan akses tanpa batas ke beragam sumber daya, tutorial, dan plugin buatan komunitas, sekaligus dukungan berkelanjutan untuk penerapan peningkatan dan pembaruan pada kerangka.

Fleksibilitas

Saat mengerjakan proyek AI, fleksibilitas sangat penting. Kerangka AI terbaik harus memberi kemampuan untuk bereksperimen dengan berbagai algoritma guna memastikan keberhasilan. Selain itu, kerangka harus mampu beradaptasi dengan berbagai jenis data, seperti teks, gambar, dan audio, serta berintegrasi dengan teknologi lain tanpa kendala. Dengan demikian, Anda dapat memastikan proyek AI Anda efisien, akurat, dan efektif.

Kemudahan belajar

Penting memilih kerangka yang sesuai dengan tingkat kemampuan Anda saat memulai sebagai praktisi data junior. Perhatikan kerangka yang lebih ramah pemula, dengan dokumentasi dan tutorial yang mendetail. Selain itu, pertimbangkan gaya belajar Anda dan ketersediaan sumber daya untuk membantu Anda memulai.

Saat memilih kerangka AI, penting mempertimbangkan berbagai faktor, termasuk performa, dukungan komunitas, fleksibilitas, dan kemudahan belajar. Dengan begitu, Anda dapat memastikan kerangka memenuhi kebutuhan proyek dan kompatibel dengan tingkat keahlian Anda. Mempertimbangkan faktor-faktor ini akan membantu Anda menemukan kerangka ideal untuk proyek data Anda.

Kerangka AI Sumber Terbuka vs. Komersial: Kelebihan dan Kekurangan

Saat memilih kerangka AI terbaik untuk proyek pengembangan Anda, ada dua opsi utama: kerangka sumber terbuka dan komersial. Masing-masing memiliki keunggulan dan kekurangan. Memahami perbedaannya sebelum mengambil keputusan sangat penting.

Kerangka AI sumber terbuka

Kerangka sumber terbuka dirilis di bawah lisensi open-source, yang memberi pengguna kesempatan untuk menggunakan perangkat lunak untuk tujuan apa pun.

Mengapa kerangka sumber terbuka menguntungkan?

• Biasanya gratis digunakan, sehingga ramah anggaran untuk proyek kecil dan startup.
• Sering memiliki komunitas yang kuat dan aktif, yang bisa menjadi sumber berharga untuk belajar dan pemecahan masalah.
• Anda dapat memeriksa kode sumber kerangka sumber terbuka, memberi Anda kontrol lebih besar atas implementasi AI Anda.

Apa kekurangan kerangka AI sumber terbuka?

• Dukungan terbatas. Meski dukungan komunitas membantu, responsnya mungkin tidak secepat atau selengkap dukungan komersial.
• Kompleksitas. Beberapa kerangka sumber terbuka bisa kompleks dan menantang untuk sepenuhnya dipahami oleh pemula.

Kerangka AI komersial

Kerangka komersial dikembangkan oleh perusahaan yang merilis perangkat lunaknya di bawah lisensi proprietari. Artinya, pengguna kerangka ini dibatasi dalam apa yang dapat dilakukan dengan perangkat lunak dan mungkin dikenai biaya tambahan. Namun, pengguna kerangka komersial dapat memperoleh manfaat dari fitur ekstra dan dukungan dari vendor.

Kelebihan kerangka AI komersial

• Kerangka komersial biasanya dilengkapi tim dukungan khusus, memastikan bantuan cepat saat masalah muncul.
• Sering berfokus pada kemudahan penggunaan, sehingga lebih mudah diakses oleh pengembang di semua tingkat keahlian.
• Selain itu, Anda mungkin menemukan fitur dan optimasi lanjutan dalam kerangka komersial yang menyasar kasus penggunaan spesifik.

Saat mencari tahu cara belajar AI, Anda perlu mempertimbangkan sisi positif dan negatif dari berbagai kerangka.

Kekurangan kerangka AI komersial

• Bisa mahal, yang mungkin menjadi kendala untuk proyek kecil atau yang serba mandiri.
• Menggunakan kerangka komersial dapat mengikat Anda pada vendor tertentu dan membatasi fleksibilitas.

Mana yang harus dipilih? Jawabannya bergantung pada kebutuhan dan persyaratan proyek Anda. Selain itu, saat memilih kerangka, Anda harus mempertimbangkan sumber daya finansial, keahlian pribadi, dan faktor lainnya.

Kerangka dan Library AI Teratas 

Perangkat lunak adalah komponen penting untuk merapikan operasi bisnis melalui kerangka dan library AI. Dengan menggunakan perangkat lunak, bisnis dapat mengotomatiskan tugas, mengurangi pekerjaan manual, meningkatkan akurasi, menghemat waktu dan biaya, menghasilkan wawasan dari data, dan banyak lagi.

Kerangka AI populer seperti TensorFlow dan PyTorch digunakan untuk mengembangkan model machine learning. Kerangka ini menyediakan serangkaian alat komprehensif yang memungkinkan pengembang dengan mudah membuat dan menerapkan model ML. Library AI lain yang berguna termasuk Scikit-Learn, Keras, dan Caffe. Library ini menyediakan sekumpulan API yang memungkinkan pengembang dengan cepat membangun aplikasi tanpa perlu menulis seluruh basis kode dari awal.

PyTorch

Torch adalah library machine learning open-source yang dikenal dengan computational graph dinamisnya dan digemari para peneliti. Kerangka ini sangat baik untuk pembuatan prototipe dan eksperimen. Selain itu, kerangka ini didukung oleh komunitas yang terus berkembang, dengan alat seperti PyTorch yang dibangun di atas library tersebut. PyTorch dengan cepat menjadi salah satu kerangka paling banyak digunakan, bermanfaat dalam berbagai aplikasi.

Scikit-Learn

Scikit-Learn adalah library Python untuk machine learning. Ini adalah alat open-source yang ramah pemula, menawarkan kapabilitas penambangan data dan pembelajaran mesin, serta dokumentasi dan tutorial yang komprehensif. Scikit-Learn cocok untuk proyek yang lebih kecil dan pembuatan prototipe model dengan cepat, tetapi mungkin bukan pilihan terbaik untuk tugas deep learning.

TensorFlow

TensorFlow adalah kerangka deep learning open-source yang dikembangkan oleh Google. Kerangka ini terkenal karena fleksibilitas dan skalabilitasnya, sehingga cocok untuk banyak aplikasi AI. Kerangka ini memiliki komunitas besar dan aktif serta dilengkapi dokumentasi dan tutorial yang ekstensif.

TensorFlow juga mendukung penerapan di berbagai platform. Namun, kurva belajarnya bisa terjal bagi pemula.

Keras

Keras adalah API jaringan saraf tingkat tinggi open-source yang berjalan di atas TensorFlow atau kerangka lainnya. Keras ramah pengguna dan mudah dipelajari, menyederhanakan proses bekerja dengan model deep learning. Selain itu, sangat ideal untuk pembuatan prototipe cepat. Perlu diingat bahwa Keras mungkin tidak memiliki beberapa fitur lanjutan untuk tugas yang kompleks.

LangChain

LangChain baru-baru ini populer sebagai kerangka untuk aplikasi large language model (LLM). Kerangka ini memungkinkan pengembang membangun aplikasi menggunakan LLM dengan fitur seperti model I/O, koneksi data, rantai, memori, agen, dan callback. LangChain terintegrasi dengan berbagai alat, termasuk OpenAI dan Hugging Face Transformers, dan digunakan untuk beragam aplikasi seperti chatbot, peringkasan dokumen, serta interaksi dengan API.

Hugging Face

Hugging Face mengkhususkan diri pada alat AI yang mudah digunakan, terutama dikenal lewat library "Transformers", yang membantu tugas machine learning lanjutan seperti pemrosesan bahasa dan pembuatan chatbot. Mereka juga menyediakan alat untuk menghasilkan gambar dan suara, cara efisien menangani data dalam model AI, serta metode sederhana untuk memperbarui model AI berukuran besar. Selain itu, mereka menawarkan versi alat yang ramah web, sehingga pemula dan ahli dapat bereksperimen dengan AI di berbagai bidang, termasuk pemrosesan bahasa alami dan visi komputer.

OpenNN

OpenNN adalah alat untuk membuat jaringan saraf, jenis AI yang meniru cara kerja otak manusia. Ditulis dalam C++ dan dikenal cepat serta efisien. OpenNN terutama digunakan untuk riset dan pembuatan AI yang dapat belajar serta mengambil keputusan berdasarkan data.

OpenAI

OpenAI menyediakan beragam alat untuk berbagai tugas AI, termasuk membuat gambar atau mengonversi teks menjadi ucapan. OpenAI dikenal lewat model bahasa GPT yang kuat dan mampu memahami serta menghasilkan teks layaknya manusia. Platform OpenAI ramah pengguna, sehingga memudahkan orang memanfaatkan AI canggih dalam proyek mereka sendiri, khususnya untuk membuat asisten AI atau alat yang berinteraksi dengan pengguna dalam bahasa alami. Perlu dicatat bahwa beberapa fiturnya memerlukan langganan premium berbayar. 

PyBrain

PyBrain adalah library ML open-source untuk Python. Library ini menyediakan lingkungan yang sederhana dan fleksibel untuk bereksperimen dengan berbagai algoritma machine learning dan cocok untuk peneliti, pendidik, serta pengembang yang mencari kerangka ringan berbasis Python untuk mengeksplorasi konsep machine learning.

PyBrain ringan dan mudah digunakan untuk eksperimen, mendukung beragam algoritma machine learning. Selain itu, library AI PyBrain bagus untuk tujuan edukasi dan pembuatan prototipe cepat.

Namun, perlu diperhatikan bahwa dokumentasi PyBrain terbatas dan komunitasnya lebih kecil dibanding library arus utama. PyBrain juga mungkin tidak memiliki beberapa fitur lanjutan yang ada pada kerangka lain.

IBM Watson

IBM Watson adalah rangkaian layanan AI dan machine learning yang disediakan oleh IBM. Watson menawarkan alat dan solusi untuk membangun serta menerapkan aplikasi bertenaga AI, termasuk pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan analitik prediktif.

Watson mudah diintegrasikan dengan IBM Cloud untuk penerapan yang mulus. Selain itu, kapabilitas AI yang andal dalam rangkaian IBM Watson didukung oleh keahlian IBM. Namun, harganya mungkin menjadi pertimbangan bagi bisnis kecil yang mencari solusi AI komprehensif dan layanan konsultasi.

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit, atau CNTK, adalah kerangka AI deep learning gratis dan open-source yang dikembangkan oleh Microsoft. Kerangka ini dikenal efisien, terutama pada sistem multi-GPU, dan cocok untuk riset maupun penerapan produksi.

Banyak peneliti, data scientist, dan pengembang yang mengerjakan proyek deep learning dengan akses ke perangkat keras bertenaga memilihnya karena sangat efisien, khususnya untuk melatih model besar. CNTK juga mendukung berbagai jenis jaringan saraf, termasuk feedforward dan recurrent; selain itu, menyediakan API Python untuk kemudahan penggunaan.

Namun Anda perlu menyadari bahwa Microsoft CNTK mungkin memiliki kurva belajar yang lebih terjal dibanding kerangka yang lebih ramah pemula.

DL4J (Deeplearning4j)

Deeplearning4j, sering disingkat DL4J, adalah kerangka deep learning open-source yang dirancang khusus untuk pengembang Java dan Scala. Kerangka ini menyediakan serangkaian alat komprehensif untuk membangun dan menerapkan jaringan saraf dalam aplikasi berbasis Java.

DL4J dirancang untuk Java dan Scala, sehingga cocok untuk aplikasi tingkat perusahaan. Kerangka ini juga menawarkan dukungan komputasi terdistribusi, memungkinkan skalabilitas. Platform ini mencakup beragam jenis jaringan saraf dan alat pra-pemrosesan. Namun, komunitasnya lebih kecil dibanding kerangka berbasis Python.

Lebih banyak kerangka dan library AI yang patut dipertimbangkan

Theano

Theano adalah library komputasi numerik open-source untuk Python. Meskipun tidak lagi aktif dikembangkan, Theano memainkan peran penting pada masa awal deep learning.

Mengapa demikian? Pertama, Theano memiliki library matematika simbolik yang efisien. Theano juga cocok untuk tujuan edukasi. Meski beberapa proyek yang ada mungkin masih menggunakannya, Theano tidak lagi aktif dipelihara atau diperbarui.

MXNet

MXNet adalah kerangka deep learning open-source yang dikenal efisien dan skalabel. Selain itu, MXNet efisien untuk riset maupun produksi. Dukungan komunitas dan industrinya berkembang, tetapi masih lebih kecil dibanding TensorFlow dan PyTorch.

Caffe

Caffe adalah kerangka deep learning open-source. Kerangka ini dikenal cepat dan efisien untuk tugas visi komputer, serta mendukung berbagai arsitektur deep learning. Caffe dioptimalkan untuk aplikasi visi komputer dan sangat baik untuk penerapan pada perangkat edge. Namun saat memilihnya, Anda perlu mempertimbangkan fleksibilitas yang terbatas untuk tugas non-vision.

XGBoost

Ini adalah kerangka gradient boosting open-source yang dikenal efisien dan berperforma tinggi. Praktisi data yang bekerja dengan data terstruktur dan masalah klasifikasi/regresi sering memilihnya.

Kerangka AI ini unggul dalam tugas data terstruktur dan banyak digunakan dalam kompetisi data science. XGBoost dikenal dengan performa luar biasa untuk data tabular. Kerangka ini mendukung berbagai bahasa pemrograman, terpelihara dengan baik, dan aktif dikembangkan. Namun, perlu dipahami bahwa XGBoost tidak dirancang untuk tugas deep learning.

Kesimpulan

Kami telah membahas beberapa kerangka, library, dan alat AI paling populer untuk Anda pertimbangkan. Anda juga dapat melihat daftar 5 alat AI terbaik untuk data science guna mengetahui lebih lanjut cara meningkatkan produktivitas alur kerja pemrosesan data Anda.

Sebagai praktisi data junior, memilih salah satu kerangka atau library AI yang tepat sangat penting bagi pertumbuhan profesional dan keberhasilan proyek Anda. Meskipun tidak ada solusi yang cocok untuk semua, pertimbangkan kebutuhan proyek, tingkat keakraban Anda dengan kerangka tersebut, dan sumber daya yang tersedia di komunitas.

Singkatnya, PyTorch dan TensorFlow adalah pilihan luar biasa untuk proyek deep learning, dengan TensorFlow menawarkan skalabilitas dan PyTorch menekankan fleksibilitas. Scikit-Learn menjadi andalan untuk tugas machine learning tradisional, sementara Keras menyediakan pintu masuk yang ramah pengguna ke deep learning. XGBoost unggul dalam permasalahan data terstruktur, Caffe adalah pilihan utama untuk visi komputer, dan MXNet menawarkan efisiensi serta skalabilitas. Perlu diingat bahwa Theano, meski tidak lagi aktif dikembangkan, masih dapat digunakan dalam konteks edukasi tertentu. Alat yang lebih baru seperti LangChain dan OpenAI memberikan opsi unggul untuk LLM, sementara Hugging Face berguna untuk pemrosesan bahasa alami secara umum. 

Pada akhirnya, kerangka atau library AI terbaik adalah yang selaras dengan kebutuhan spesifik Anda dan membantu Anda mencapai tujuan sebagai praktisi data. Jadi, mari mulai, selami dunia AI, dan bangun perangkat lunak yang lebih cerdas dengan alat yang tepat.