Bahasa Pemrograman Terbaik untuk Pembelajaran Mesin: Daftar 10 Teratas

Pemrograman adalah aspek penting dari Machine Learning. Bagaimanapun, aplikasi ML dan algoritma ML ditulis dan dirancang menggunakan bahasa pemrograman. Namun, seringkali ada banyak kebingungan seputar pertanyaan, “apa bahasa pemrograman terbaik untuk Machine Learning?”

Tanpa basa-basi lagi, mari selami daftar sepuluh bahasa pemrograman teratas untuk ML!

1. Python

Python sangat populer di komunitas pengembang dan pengkodean. Ini adalah bahasa sumber terbuka yang sangat dinamis yang mendukung paradigma pengembangan berorientasi objek, imperatif, fungsional, dan prosedural.

Python hadir dengan berbagai pustaka dan alat luar biasa untuk ML, termasuk Scikit Learn, TensorFlow, ChatterBot, dan banyak lagi.

2. C++

Salah satu bahasa pemrograman tertua, C++ sangat cocok untuk Machine Learning, berkat repositori ML-nya seperti TensorFlow, LightGBM, dan Turi Create. Kecepatan dan efisiensi adalah dua aspek kunci dari C++. Jadi, jika diimplementasikan dengan benar, C++ dapat membantu membuat algoritma yang cepat dan terkodekan dengan baik.

Selain itu, C++ memungkinkan Anda untuk menerapkan visi komputer dan sistem ML tingkat lanjut dari awal. Itu juga dilengkapi dengan banyak fitur tingkat rendah lainnya seperti pilihan sistem manajemen memori.

3. JavaScript

JavaScript adalah bahasa scripting web yang sangat populer. Ini memiliki banyak perpustakaan untuk melatih dan menerapkan model ML termasuk TensorFlow.js, Brain.js, stdlib-js, machinelearn.js, math.js, face-api.js, dan R-js.

Berkat pustaka ML yang luar biasa ini, JavaScript kini telah menemukan aplikasi di tingkat perusahaan dan proyek pribadi.

4. Jawa

Java adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan untuk mengembangkan ekosistem Big Data dan juga untuk pengembangan perangkat lunak. Faktanya, perusahaan besar (baik di sektor publik dan swasta) memiliki basis kode Java yang sangat besar yang memanfaatkan JVM sebagai lingkungan komputasi utama.

Namun, itu tidak semua. Java juga memiliki sejumlah perpustakaan ML seperti Weka, ADAMS, JavaML, Mahout, RapidMiner, Neuroph, JSTAT, DL4J, untuk beberapa nama.

5. C#

C# adalah bahasa pemrograman berorientasi objek (OOP) yang umum, fleksibel, dan open-source yang terutama digunakan untuk pengembangan web dan jaringan. Ini adalah bahasa serbaguna karena memungkinkan pengembang untuk membangun beragam aplikasi seperti aplikasi web, aplikasi seluler, konsol, dan bahkan kerangka kerja backend.

Adapun Machine Learning, C# memiliki platform pembelajaran mesin .NET Core khusus – ML.NET. ML.NET adalah kerangka kerja ML sumber terbuka lintas platform yang memungkinkan pengembang .NET bekerja pada aplikasi ML. Selain itu, ia juga memiliki Accord.NET dan ML-Agents.

6. Julia

Julia adalah pasangan yang sempurna untuk pengembang ML yang selalu mencari bahasa yang memungkinkan mereka untuk menulis algoritme ML sebagai kode. Itu dibuat untuk memenuhi kebutuhan analisis model numerik berkinerja tinggi yang penting untuk aplikasi ML, dan karenanya, sangat cocok untuk Machine Learning.

Julia Computing menyatakan bahwa Julia memiliki dukungan terbaik di kelasnya untuk kerangka kerja ML seperti TensorFlow dan MXNet, yang membuat adaptasi ke alur kerja yang ada jauh lebih mudah dikelola. Sementara sintaks matematika Julia memungkinkan Anda untuk mengekspresikan algoritme seperti yang Anda lakukan di atas kertas, Flux mengubah kode menjadi model yang dapat dilatih dengan diferensiasi otomatis, akselerasi GPU, dan dukungan untuk kumpulan data besar melalui JuliaDB.

7. Kerang

Sama seperti Python, Shell memiliki sintaks yang sederhana dan rapi. Oleh karena itu, ini adalah opsi ramah pemula bagi mereka yang ingin menjelajahi dasar-dasar pengembangan aplikasi ML. Aspek hebat lainnya dari Shell adalah kecepatannya – apa yang membutuhkan waktu lebih dari sepuluh menit untuk dicapai melalui antarmuka grafis, Shell dapat menyelesaikannya dalam satu menit!

Ini memiliki beberapa perpustakaan ML berperingkat sangat tinggi termasuk MI-Notebook, DI-Machine, dan Docker-predictionio.

8. R

R adalah bahasa yang dinamis, berbasis array, multi-paradigma. Ini mendukung paradigma pemrograman berorientasi objek, imperatif, fungsional, prosedural, dan reflektif. Alasan mengapa R mendapatkan popularitas di kalangan Ilmuwan Data dan pengembang adalah kapasitasnya untuk statistik dan visualisasi data.

R memiliki dukungan untuk sistem operasi Linux, OS X, dan Windows. Plus, ia hadir dengan bundel GNU (bagus untuk aplikasi ML). Selain membuat algoritme ML menggunakan R, Anda juga dapat mendesain visualisasi statistik untuk hal yang sama dengan R studio. ML_for_Hackers, Machine Learning di R, dan Benchm-ml adalah beberapa repositori ML yang sangat baik di R.

9. TypeScript

Sama seperti C++ dan Java, TypeScript adalah bahasa OOP yang sangat diketik, dikompilasi. Microsoft mengembangkannya pada tahun 2012 sebagai superset yang diketik dari JavaScript yang dikompilasi ke JavaScript. Menurut laporan Octoverse GitHub , TypeScript adalah salah satu bahasa dengan pertumbuhan tercepat.

TypeScript sedang dimanfaatkan untuk aplikasi ML melalui Kalimdor – perpustakaan Machine Learning berbasis browser yang ditulis dalam TypeScript. Kalimdor dapat berjalan langsung di browser (seperti Scikit-Learn dari Python). Guess.js dan machinelearn.js adalah dua repositori ML teratas dari TypeScript.

10. skala

Scala adalah bahasa JVM tipe-aman yang menggabungkan aspek bahasa pemrograman berorientasi objek dan fungsional. Kombinasi inilah yang membuat Scala menjadi bahasa pemrograman yang sangat ringkas dan logis. Karena Scala menggunakan JVM saat runtime, kinerjanya jauh lebih cepat daripada Python. Oleh karena itu, ini menjadi semakin populer di komunitas Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin.

Dua perpustakaan ML teratas di Scala adalah Aerosolve dan BIDMach .

Meskipun ini adalah sepuluh bahasa pemrograman populer untuk ML, Anda harus memilih bahasa yang paling sesuai dengan situasi Anda saat ini. Misalnya, jika Anda seorang pemula, Python akan menjadi pilihan yang jelas karena sintaksisnya yang sederhana dan kurva belajar yang mudah. Namun, jika Anda memiliki pengalaman dalam domain pengembangan, Anda dapat bereksperimen dengan bahasa-bahasa ini – pilih yang paling sesuai dengan kebutuhan pengembangan Anda. Terakhir, ingatlah bahwa masing-masing memiliki keunggulan unik untuk Pembelajaran Mesin – jadi, gunakan dengan bijak!

Jika Anda tertarik untuk menjadi pembelajaran mesin dan belajar melatih chatbot, cara melatih agen untuk bermain tic tac toe dan banyak lagi, lihat Diploma PG kami dalam Pembelajaran Mesin dan AI.