Library Machine Learning

Beberapa Library Machine Learning yang sering digunakan;

1. NumPy

NumPy adalah library dasar untuk komputasi numerik di Python. Itu menyediakan struktur data seperti array multidimensi dan fungsi matematika yang kuat untuk bekerja dengan data numerik. https://numpy.org/

1. Pandas

Pandas adalah library yang digunakan untuk manipulasi dan analisis data. Itu menyediakan struktur data seperti DataFrame yang memudahkan pembersihan, transformasi, dan eksplorasi data sebelum digunakan dalam model machine learning. https://pandas.pydata.org/

1. Matplotlib

Matplotlib adalah library visualisasi data yang kuat. Itu digunakan untuk membuat grafik, plot, dan visualisasi lainnya untuk menganalisis dan memvisualisasikan data dalam machine learning. https://matplotlib.org/

1. Scikit-learn

Scikit-learn adalah library yang sangat populer untuk machine learning. Itu menyediakan berbagai algoritma machine learning, seperti regresi, klasifikasi, pengelompokan, dan lainnya. https://scikit-learn.org/

1. TensorFlow

TensorFlow adalah library open-source yang dikembangkan oleh Google untuk kecerdasan buatan dan machine learning. Itu digunakan untuk membangun dan melatih model machine learning, terutama dalam konteks deep learning. https://www.tensorflow.org/

1. Seaborn

Seaborn adalah library visualisasi data yang dibangun di atas Matplotlib. Ini menyediakan fungsi tingkat tinggi untuk menciptakan grafik statistik yang menarik dan informatif. https://seaborn.pydata.org/

1. Keras

Keras adalah library high-level yang berjalan di atas TensorFlow. Itu menyediakan antarmuka sederhana untuk membangun dan melatih model deep learning. Keras juga mendukung beberapa backend seperti TensorFlow, Theano, dan CNTK. https://keras.io/

1. SciPy

SciPy adalah library yang digunakan untuk komputasi ilmiah dan teknik. Ini menyediakan berbagai alat dan fungsi untuk optimasi, interpolasi, integrasi, statistik, dan lainnya, yang sangat berguna dalam konteks machine learning. https://www.scipy.org/

1. NLTK

NLTK (Natural Language Toolkit) adalah library untuk memproses bahasa alami. Ini menyediakan berbagai alat dan sumber daya untuk tokenisasi, stemming, analisis sentiment, klasifikasi teks, dan tugas-tugas lain dalam pemrosesan bahasa alami. https://www.nltk.org/

1. Scikit-image

Scikit-image adalah library untuk pemrosesan gambar. Itu menyediakan berbagai fungsi dan algoritma untuk manipulasi gambar, ekstraksi fitur, segmentasi, dan tugas pemrosesan gambar lainnya yang relevan dengan machine learning. https://scikit-image.org/

1. OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision) adalah library komputer vision yang sangat populer. Itu digunakan untuk pengenalan objek, deteksi wajah, pelacakan objek, pemrosesan video, dan tugas-tugas pengolahan gambar lainnya dalam machine learning dan visi komputer. https://opencv.org/

1. XGBoost

XGBoost adalah library yang sangat populer untuk gradient boosting. Ini menyediakan implementasi yang efisien dan cepat dari algoritma gradient boosting tree, yang sering digunakan dalam kompetisi data dan prediksi. https://xgboost.readthedocs.io/

1. LightGBM

LightGBM adalah library gradient boosting yang dikembangkan oleh Microsoft. Ini menawarkan performa yang sangat cepat dan efisien, terutama pada dataset yang besar. https://lightgbm.readthedocs.io/

1. CatBoost

CatBoost adalah library gradient boosting yang dirancang untuk tugas klasifikasi dan regresi. Ini memiliki fitur-fitur seperti penanganan otomatis variabel kategorikal dan kemampuan untuk mengatasi perubahan skala. https://catboost.ai/