Home » AI » 5 Framework Open Source AI Terbaik

5 Framework Open Source AI Terbaik

by Wahyu Saputra S.Kom
by Wahyu Saputra S.Kom

Salah satu kesalahpahaman yang populer adalah bahwa bahasa pemrograman sangat penting untuk framework Artificial Intelligence berdasarkan neural network. Namun ternyata hasil dari aplikasi AI ditentukan oleh arsitektur model bukan menggunakan bahasa pemrograman tertentu.

Tidak mengherankan jika Natural Language Processing (NLP), computer vision, dan image processing adalah kekuatan pendorong terbesar di bidang Artificial Intelligence.

Framework neural processing paling populer yang tersedia sebagai layanan cloud, yaitu Tensorflow  Google. Menurut Analisa data dari Stack Overflow bahwa Tensorflow Google adalah framework machine learning paling populer saat ini baik dari segi instalasi maupun jumlah pengunduh framework tersebut.

Mari kita lihat beberapa framework open-source Artificial Intelligence terpopuler.

Section Artikel

TensorFlow

Google Tensorflow merupakan framework perangkat lunak yang bersifat open source untuk membangun dan menggunakan neural network machine learning serta sangat mudah disetup dan mudah diextend. Framework ini adalah framework deep learning paling populer, dengan jumlah bintang GitHub terbesar dan persentase repositori open source tertinggi kedua.

Tensorflow mungkin adalah framework yang paling nyaman bagi pemula untuk bekerja dengannya. Namun, beberapa ahli neural processing mungkin merasa sedikit kewalahan oleh banyaknya alat dan fitur, yang membuatnya hampir tidak dapat ditembus oleh pengembang berpengalaman.

Selanjutnya mari kita lihat framework Artificial Intelligence berikutnya yaitu RNN.

RNN

RNN adalah framework yang digunakan untuk supervised learning dan memiliki antarmuka yang sangat fleksibel dan intuitif. Framework ini juga cocok untuk merancang algoritma ‘deep learning,’ yang dapat digunakan untuk membedakan antara ‘suka’ dan ‘tidak suka’ dalam kumpulan data.

RNN adalah framework deep learning paling populer kedua untuk neural processing dan natural language processing. Komunitas pengguna framework ini sangat aktif dan sangat membantu, saat kita membutuhkan bantuan dalam menyelesaikan proyek. Menurut para ahli neural processing, framework ini bukan pilihan yang tepat untuk pengkodean machine learning karena memiliki ekstra lapisan abstraksi. Pakar neural processing Joe Callaghan membandingkan RNN dengan WATM dan mengatakan, ‘RNN terlalu sulit untuk dipelajari, tetapi sangat menyenangkan untuk bereksperimen.’

Selanjutnya mari kita lihat framework Artificial Intelligence berikutnya yaitu Theano.

Theano

Theano merupakan library python yang bersifat open-source untuk deep learning dan juga populer di komunitas neural processing dan data science. Famework ini dikenal luas serta membuatnya mudah untuk mengimplementasikan neural network yang kompleks dengan mengabstraksi komponen neural network (seperti lapisan dan lapisan tersembunyi). Framework ini sering digunakan untuk membangun dan melatih model Artificial Intelligence pada unit pemrosesan grafis (GPU) dan telah diadopsi oleh Facebook untuk pelatihan dan deploy aplikasi Artificial Intelligence.

Theano hadir dengan library algoritma yang melakukan operasi neural network pada data frame. Framework ini bekerja dengan Python, C , Java, Julia, Scala, dan Tensorflow serta saat ini merupakan framework Artificial Intelligence paling populer yang digunakan oleh para pengembang. Secara teoritis, Theano dapat digunakan pada platform apa pun, tetapi sebagian besar pengembang Theano menggunakan Tensorflow dan Tensorboard.

Theano adalah framework deep learning dengan library komprehensif algoritma yang kompleks. Framework ini digunakan untuk model pelatihan dalam melakukan klasifikasi gambar, deteksi objek, terjemahan bahasa, dan pengenalan ucapan. Theano memiliki library algoritma machine learning populer dan  paling luas serta mudah dikombinasikan dengan Tensorflow.

Tensorflow dan Theano digunakan untuk sebagian besar aplikasi deep learning. Namun, kedua framework ini bukan pilihan terbaik untuk NLP.

PyTorch

PyTorch adalah framework Python yang optimal untuk membangun algoritma machine learning. Peneliti sering menggunakannya untuk tujuan penelitian, tetapi juga populer di kalangan pengembang yang menggunakan Tensorflow.

Medium adalah framework Python yang bersifat open source dan gratis untuk membuat sistem, besar atau kecil. Menurut pengembang, framework ini adalah framework yang paling ‘intuitif’ untuk membangun sistem karena memiliki antarmuka yang paling komprehensif untuk akselerator perangkat keras dan API yang user friendly. Namun, framework ini memiliki reputasi yang kurang baik karena waktu respons yang lambat ketika berhadapan dengan GPU.

Fleksibilitas Torch sangat mengesankan, dan pengembang dapat menggunakannya untuk melatih, menguji, dan menerapkan sistem untuk deep learning dan NLP. Namun, juga bisa menantang untuk mengatur dan memelihara, dan tampaknya framework ini tidak digunakan sebanyak framework yang lainnya.

Parsey McParseface adalah library Python untuk membangun model machine learning. Interface  mirip dengan Theano, tetapi mendukung serangkaian API yang lebih luas dan mendukung rangkaian jenis data pelatihan yang lebih komprehensif.

Selanjutnya mari kita lihat framework Artificial Intelligence berikutnya yaitu Caffe2

Caffe2

Sangat penting untuk memahami bahwa Caffe2 bukan framework tradisional untuk pelatihan Artificial Intelligence. Sebaliknya, framework ini adalah mesin inferensi terlatih berdasarkan neural networks. Tujuan akhir caffe2 adalah untuk memberikan hasil terbaik dengan cara yang sangat efisien dibandingkan dengan Caffe.

Caffe2 adalah library open source yang kuat sehingga memudahkan untuk membuat deep learning menggunakan kerangka PyTorch. Kita dapat dengan cepat mengembangkan model yang dapat diskalakan dan meminimalisir tugas komputasi khas yang biasanya terlibat dalam model tradisional. Itulah sebabnya dengan Caffe2, kita dapat memanfaatkan mesin kita sebaik mungkin dan mendapatkan efisiensi maksimum dari framework ini.

Framework ini adalah library Python, dan tidak perlu khawatir tentang library lain atau aplikasi pihak ketiga karena kita dapat mengandalkannya untuk melengkapi seluruh framework yang akan kitagunakan dalam proyek.

You may also like