5 Keuntungan Utama Menggunakan Python untuk Pengembangan Kecerdasan Buatan

Sementara HTML/CSS dan JavaScript adalah bahasa pemrograman yang paling umum digunakan pada 2019, Python melihat peningkatan popularitas yang stabil dan berdesak-desakan untuk posisi pertama dalam daftar bahasa pemrograman yang paling disukai untuk kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin ( ML) proyek. Pelajari lebih lanjut tentang bahasa pemrograman ilmu data teratas.

AI sedang mulai menciptakan dunia yang berteknologi maju, dengan Netflix dan Spotify telah memanfaatkan teknologi untuk merekomendasikan acara TV/film dan artis/lagu kepada penggunanya. AI juga membuat jalannya dalam proses industri untuk meningkatkan alur kerja proses dan produktivitas karyawan.

Sekarang, AI pasti telah menjadi teknologi yang merevolusi dan karena semakin banyak perusahaan ingin menerapkannya dalam proses sehari-hari mereka, muncul kebutuhan akan bahasa pemrograman yang dapat memudahkan untuk mengembangkan proyek di AI.

Di sinilah Python masuk. Mengingat ia memiliki sintaks yang cukup sederhana dan dapat dengan mudah menangani proses yang sulit, Python telah berhasil menjadi salah satu bahasa pemrograman terbaik untuk ML & AI.

Mari kita lihat apa yang menjadikan Python sebagai pilihan paling disukai untuk pengembangan AI.

Keuntungan Menggunakan Python untuk AI

Python adalah bahasa yang luar biasa terutama karena tidak perlu dikompilasi ke dalam instruksi bahasa mesin untuk dieksekusi. Seorang pengembang dapat langsung menjalankan program yang ditulis dengan Python.

Tetapi selain itu, ada lebih banyak manfaat memilih untuk mengembangkan proyek AI menggunakan Python.

1. Ekosistem perpustakaan yang besar

Python menawarkan banyak pilihan perpustakaan untuk pengembangan AI, yang berisi item tingkat dasar yang menghemat waktu pengkodean. Pustaka ini juga memudahkan untuk mengakses, menangani, dan mengubah data.

Berikut adalah beberapa library Python paling luas yang digunakan untuk AI:

• Scikit-learn: Ini menangani algoritma dasar seperti pengelompokan, regresi linier, klasifikasi, dll.
• Pandas: Ini membantu menggabungkan dan memfilter data untuk analisis data tingkat tinggi.
• Keras: Ini memastikan perhitungan cepat dan pembuatan prototipe dengan menggunakan GPU serta CPU komputer.
• TensorFlow: Ini membantu program pembelajaran mendalam dengan menggunakan jaringan saraf tiruan dengan kumpulan data besar.
• Caffe: Memungkinkan peralihan dari CPU ke GPU. Itu juga dapat memproses lebih dari 60 juta gambar dalam sehari menggunakan GPU NVIDIA K40.

2. Keterbacaan tinggi

Python terkenal dengan kodenya yang ringkas dan mudah dibaca, dan praktis tak tertandingi dalam hal kegunaan, terutama untuk pengembang baru. Ini menjadikannya bahasa pilihan untuk AI dan pembelajaran mendalam. Pelajari mengapa pengembang lebih memilih python.

AI bergantung pada perhitungan yang sangat kompleks dan proses kerja multi-tahap, jadi semakin sedikit yang perlu ditekankan oleh pengembang atas kerumitan pengkodean, semakin mereka dapat berkonsentrasi untuk menemukan jawaban atas masalah, dan mencapai tujuan usaha.

Python dibaca seperti bahasa Inggris kita sehari-hari, sehingga membuat pengembangan AI lebih mudah dan tidak rumit.

Sintaks ringkas Python menyiratkan bahwa ia membutuhkan waktu pengkodean yang lebih sedikit daripada kebanyakan bahasa pemrograman lain, dan memungkinkan pengembang untuk menguji algoritme dengan cepat tanpa menjalankannya.

Selain itu, kode yang mudah dipahami tidak ternilai harganya untuk pengkodean kolektif, atau ketika usaha AI dibagi antara kelompok pengembangan yang berbeda. Ini terutama berlaku jika suatu usaha mengandung banyak logika bisnis khusus atau bagian luar.

3. Fleksibilitas bahasa

Python untuk AI adalah bahasa yang luar biasa, karena sangat fleksibel:

• Ini menawarkan pilihan untuk memilih dari menggunakan Pemrograman Berorientasi Objek (OOPS) atau skrip.
• Tidak ada alasan kuat untuk mengkompilasi ulang kode sumber; pengembang dapat mengaktualisasikan setiap perubahan dan mengamati hasilnya.
• Pengembang perangkat lunak dapat bergabung dengan Python dan bahasa lain untuk mencapai tujuan mereka.

Selain itu, fleksibilitas memungkinkan pengembang untuk memilih gaya pemrograman yang benar-benar nyaman bagi mereka atau bahkan bergabung dengan gaya ini untuk mengatasi berbagai jenis masalah dengan cara yang paling produktif.

• Gaya imperatif terdiri dari perintah yang menggambarkan bagaimana PC harus menjalankan perintah yang diberikan. Dengan gaya ini, Anda mengkarakterisasi urutan perhitungan.
• Gaya fungsional juga disebut demikian karena menyatakan tugas apa yang harus dilakukan. Itu tidak mempertimbangkan status program. Berbeda dengan gaya imperatif, ia menyatakan proklamasi sebagai persamaan matematis.
• Gaya terletak berorientasi objek tergantung pada dua ide: kelas dan objek, di mana objek serupa membuat kelas. Gaya ini tidak sepenuhnya didukung oleh Python, karena tidak dapat sepenuhnya melakukan contoh, namun pengembang dapat menggunakan gaya ini hingga tingkat yang terbatas.
• Gaya prosedural adalah yang paling dikenal luas di antara pengembang pertama kali, karena terus melakukan tugas dalam posisi sedikit demi sedikit. Ini sering digunakan untuk pengurutan, iterasi, modularisasi, dan seleksi.

Fleksibilitas Python mengurangi kemungkinan kesalahan, karena pengembang perangkat lunak mendapatkan kesempatan untuk mengendalikan situasi dan bekerja di lingkungan yang nyaman.

4. Dukungan komunitas yang melimpah

Python adalah bahasa pemrograman open-source dan didukung oleh banyak aset dan dokumentasi terbaik. Ini juga memamerkan jaringan pengembang yang besar dan dinamis yang siap memberikan bimbingan dan bantuan melalui semua fase prosedur pengembangan.

Komunitas pengembang yang kuat dapat sangat membantu saat menggunakan python untuk pengembangan AI. Banyak dokumentasi Python dapat diakses secara online seperti halnya di komunitas dan forum Python, tempat para insinyur perangkat lunak dan perancang AI membicarakan kesalahan, menangani masalah, dan saling membantu.

Bahasa pemrograman Python benar-benar gratis seperti berbagai perpustakaan dan alat yang berharga.

5. Opsi visualisasi yang sangat baik

Seperti yang disebutkan sebelumnya, Python memiliki kumpulan pustaka yang luas dan beberapa di antaranya menawarkan alat visualisasi yang luar biasa. Ini sangat berguna dalam AI karena melibatkan representasi data dalam format yang dapat dibaca manusia.

Matplotlib adalah perpustakaan untuk ilmuwan data yang memungkinkan mereka membuat bagan, histogram, dan grafik untuk menyajikan data dengan cara yang lebih mudah dipahami dan divisualisasikan.

Bahkan, membuat laporan yang jelas juga mudah dengan berbagai antarmuka pemrograman aplikasi yang disertakan dengan Python.

Pikiran Akhir

AI adalah teknologi yang berkembang pesat yang telah merevolusi cara para ilmuwan mengembangkan solusi untuk masalah kehidupan nyata. Mereka lebih memilih Python untuk pengembangan AI karena alasan berikut:

• Python menawarkan ekosistem perpustakaan yang luas
• Python luar biasa fleksibel
• Python mudah dibaca
• Python menawarkan dukungan komunitas yang melimpah
• Python memiliki berbagai opsi visualisasi

Pilihan luas pustaka dan sistem AI Python menyederhanakan prosedur pengembangan dan memangkas waktu pengembangan. Sintaks dasar Python dan keterbacaan yang mudah menambah pengujian cepat perhitungan kompleks dan membuat bahasa dapat diakses oleh non-pengembang juga.

Python juga mengurangi overhead subjektif pada desainer, membuka aset psikologis mereka sehingga mereka dapat fokus pada pemikiran kritis dan mencapai tujuan usaha. Akhirnya, sintaks dasar membuatnya lebih mudah untuk bekerja sama atau mentransfer proyek antar pengembang. Ini memamerkan jaringan pengembang yang sangat besar dan dinamis yang dengan senang hati menawarkan bantuan dan dukungan, yang bisa sangat berharga ketika mengelola aktivitas kompleks seperti itu.

Sementara bahasa pemrograman lain juga dapat digunakan dalam usaha AI, tidak ada jalan keluar dari cara Python berada di garis depan. Inilah alasan mengapa Anda harus mempertimbangkan Python untuk usaha AI Anda.

Jika Anda membaca artikel ini, kemungkinan besar Anda memiliki ambisi untuk menjadi pengembang Python. Jika Anda tertarik untuk belajar python & ingin mengotak-atik berbagai alat dan perpustakaan, lihat Kursus Ilmu Data upGrad.