Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang dianggap sebagai opsi paling tepat untuk seluruh proyek Artificial Intelligence (AI), termasuk machine learning. Lalu, mengapa python pada machine learning bisa menjadi pilihan yang paling tepat di antara jenis bahasa pemrograman lainnya? Apa saja keunggulan yang dimilikinya? Simak ulasan singkat berikut ini!

Kenapa Python Baik Digunakan dalam Machine Learning?

Machine learning telah diterapkan di berbagai sektor industri yang mengedepankan proyek Artificial Intelligence atau AI sebagai pondasinya. Dari beberapa bahasa pemrograman yang ada, banyak pelaku industri yang memilih menggunakan python untuk penerapan machine learning mereka. 

Bukan tanpa alasan, beberapa penelitian telah menunjukkan hasil yang positif tentang sisi kuat python sebagai bahasa pemrograman, sehingga Anda dan siapa pun tidak akan salah memilihnya untuk menghidupkan proyek machine learning. Dilansir dari beberapa sumber, berikut ini adalah keunggulan python sebagai kode utama untuk AI dan ML.

1. Great Library Ecosystem

Ekosistem perpustakaan yang bagus adalah keunggulan utama python machine learning untuk AI. Kumpulan pustaka pada sistem ini menyediakan base level items atau item tingkat dasar, sehingga data scientist tidak perlu mengodekannya mulai dari awal setiap saat. Hal ini tentu sangat efisien, bahkan pustaka atau modul yang diterbitkan oleh sumber berbeda seperti Pypi, telah mencakup kode yang ditulis sebelumnya sehingga memungkinkan pengguna menjalankan beberapa fungsi berbeda.

Pustaka python memungkinkan Anda untuk melakukan continuous data processing yang diperlukan oleh machine learning, karena sangat memungkinkan untuk bisa mengakses, menangani, dan mengubah data Anda. Pustaka atau library paling luas yang dapat Anda gunakan untuk ML misalnya seperti, Scikit-learn, Panda, TensorFlow, Keras, Matplotlib, NLTK, PyBrain, Caffe, StatsModel, dan Scikit-image. Selain itu, di repository Pypi, Anda dapat menemukan sekaligus membandingkan lebih banyak pustaka python.

2. Low Entry Barrier

Bagi para pemula di bidang data science, bahasa pemrograman bisa begitu sulit dipelajari. Namun, tidak begitu halnya dengan python yang memiliki low entry barrier. Bahasa pemrograman yang digunakan python cenderung serupa dengan bahasa Inggris. Jadi, selama Anda memiliki kemampuan bahasa Inggris yang baik, maka kemungkinan besar Anda akan bisa mempelajari bahasa pemrograman python dengan mudah.

Sintaksnya pun tergolong sederhana, sehingga hubungan antar elemen sistem menjadi jelas dan kompleks, Anda jadi dapat bekerja dengan lebih nyaman. Apalagi dengan adanya alat seperti iPython yang merupakan shell interaktif penyedia fitur tambahan seperti pengujian, debugging, penyelesaian tab, dan lain-lain, yang mampu memfasilitasi proses kerja Anda.

3. Fleksibilitas

Bahasa python sangat fleksibel karena menyediakan opsi pemilihan penggunaan OOPs atau scripting, tidak perlu re-compile kode sumber, dan dapat digabungkan dengan bahasa lain untuk mengoptimalkan tujuan. developer juga dapat memilih gaya pemrogramannya sendiri sesuai yang mereka inginkan atau sesuai dengan kebutuhan. Kemungkinan untuk penggabungan gaya seperti gaya imperatif, fungsional, dan prosedural juga dapat menyelesaikan masalah secara efisien.

4. Serbaguna di Semua Platform

Python pada machine learning mampu dijalankan di semua platform, termasuk Windows, MacOS, Linux, Unix, dan lainnya. Pengembang hanya perlu memodifikasi beberapa garis kode dan mengubah pengaturan skala kecil agar dapat dieksekusi di platform yang dipilih. Supaya lebih praktis, penggunaan paket PyInstaller dapat lebih memudahkan karena mampu menyiapkan kode secara otomatis agar dapat dijalankan di berbagai platform.

5. Multi-Implementasi

Banyaknya fitur yang ditawarkan oleh python membuatnya populer sebagai bahasa pemrograman terbaik sehingga berbagai industri memilih bahasa ini untuk keperluan mereka.

Pada sektor travelling, misalnya, industri perjalanan Skyscanner menggunakan program ini untuk memprediksi rute pesawat baru. Ia mampu membandingkan ribuan asal dan tujuan, kemudian mengevaluasinya dengan 30 kriteria berbeda untuk menentukan permintaan dari penumpang. Implementasi dalam industri travelling seperti ini sangat membantu untuk menyarankan tujuan kepada pengguna, membantu pembuatan anggaran pemasaran, serta menetapkan harga awal untuk rute baru.

Dalam sektor layanan keuangan, python membantu memecahkan masalah yang terkait manajemen risiko, pencegahan penipuan, perbankan yang dipersonalisasi, otomatisasi, dan menyediakan layanan keuangan kualitas tinggi pada pengguna. Berkat bantuan program ini, diperkirakan industri keuangan dapat mengurangi biaya operasi sebesar 22% pada 2030 sekaligus menghasilkan $1 triliun dolar pendapatan. 

Selain itu, sektor transportasi dan kesehatan juga menggunakan python untuk mengembangkan industri mereka. Misalnya seperti pengembangan platform Michelangelo PyML yang dilakukan Uber di bidang transportasi dan Fathom serta AiCure di bidang kesehatan.

Kesimpulan

Berdasarkan ulasan di atas, jelas bahwa memilih python pada machine learning adalah opsi terbaik AI untuk bahasa pemrograman karena sederhana, mudah dimengerti, serbaguna, fleksibel, efisien waktu, dan multi-implementasi. Banyak sektor industri sudah menggunakannya sebagai pengembangan dan bermanfaat untuk memudahkan pekerjaan, menganalisis data dengan cepat akurat, dan bahkan mendatangkan keuntungan.

Tertarik untuk mempelajari lebih jauh tentang bahasa pemrograman python? Ikutilah kelas data science dari Algoritma Data Science School. Algoritma menyediakan berbagai kelas data science yang mengakomodasi berbagai kebutuhan maupun level expertise Anda.