Pembelajaran mesin sumber terbuka
Pelajari apa itu pembelajaran mesin sumber terbuka dan jelajahi proyek, platform, dan alat pembelajaran mesin sumber terbuka.
Pembelajaran mesin sumber terbuka ada di mana saja
Dari chatbot dan pengenalan gambar hingga layanan kesehatan prediktif dan mobil otonom, pembelajaran mesin ada di sekitar kita dan menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan pribadi dan profesional kita hampir sepanjang waktu, sampai-sampai kita tidak memperhatikannya.
Namun, di balik layar, pembelajaran mesin sumber terbuka-lah yang mendukung pertumbuhan dan evolusi pesat kerangka kerja dan pustaka pembelajaran mesin sehingga menjadi lebih cerdas dan mampu mengatasi tantangan yang makin kompleks bagi individu dan bisnis.
Apa itu pembelajaran mesin sumber terbuka?
Pembelajaran mesin sangat telah menjadi sangat populer dalam beberapa tahun terakhir, dengan makin banyaknya perusahaan yang mampu menggunakan AI untuk mengatasi tantangan bisnis. Seiring meningkatnya popularitas pembelajaran mesin, pengembangan dan penerapannya menjadi lebih mudah, dan hal itu sebagian besar berkat perangkat lunak pembelajaran mesin sumber terbuka gratis.
Makin banyak perusahaan teknologi yang menyediakan algoritme dan pustaka perangkat lunak pembelajaran mesin kepada pengembang secara gratis, sehingga mereka dapat bereksperimen dengan proyek sumber terbuka pembelajaran mesin.
Dengan perangkat lunak sumber tertutup, hanya satu orang atau organisasi yang memilikinya dan dapat mengubahnya. Biasanya pengguna harus menandatangani perjanjian eksklusif bahwa mereka tidak akan melakukan apa pun terhadap perangkat lunak tanpa izin eksplisit dari pemiliknya. Sebaliknya, siapa pun dapat melihat, mengubah, dan membagikan perangkat lunak sumber terbuka, sehingga pengguna dapat mengubah kode sumber dan memasukkannya ke dalam proyek mereka sendiri.
Anda mungkin bertanya-tanya mengapa perusahaan termotivasi untuk memberikan perangkat lunak miliknya secara gratis, terutama saat masih ada pasar untuk perangkat lunak komersial. Namun, ada banyak keuntungan dari praktik ini, bahkan bagi perusahaan teknologi besar sekalipun.
Salah satunya, platform pembelajaran mesin sumber terbuka membantu memantik inovasi. Semakin banyak pengembang yang bekerja dengan alat tertentu, semakin besar kemungkinan bahwa seseorang akan menghasilkan ide jenius untuk menggunakan atau meningkatkan alat tersebut. Dan semakin banyak pengembang, semakin besar kemungkinan untuk mendeteksi bug atau masalah apa pun yang mungkin muncul sehingga bisa diatasi lebih cepat.
Selain itu, karena perangkat lunak sumber terbuka tersedia bagi begitu banyak orang, komunitas yang kuat sering terbentuk di seputar proyek perangkat lunak sumber terbuka yang berbeda-beda. Komunitas ini juga berkontribusi pada meningkatnya perkembangan, popularitas, dan ketersediaan kerangka kerja dan pustaka sumber terbuka.
Keuntungan pembelajaran mesin sumber terbuka
Alat pembelajaran mesin sumber terbuka dapat membantu perusahaan menyelesaikan berbagai macam tantangan teknologi, dan menawarkan keuntungan berikut:
Perbaikan lebih cepat
Perangkat lunak pembelajaran mesin sumber terbuka ini gratis dan tersedia bagi siapa saja sehingga menarik banyak pengguna. Akibatnya, jika perangkat lunak ini mengandung bug atau sesuatu yang tidak berfungsi sebagaimana mestinya, masalah tersebut kemungkinan akan terdeteksi dan teratasi dengan cepat.
Komunitas dukungan yang besar
Karena begitu banyak pengembang yang tertarik pada platform pembelajaran mesin sumber terbuka, komunitas online yang sangat besar tumbuh di seputar platform. Komunitas ini menawarkan forum yang dapat diandalkan pengembang saat mengalami kebuntuan atau ingin menyumbangkan pendapat. Forum online biasanya memiliki jawaban atas sebagian besar masalah potensial, dan, seiring meningkatnya popularitas pembelajaran mesin, pengetahuan komunitas ini pun akan terus berkembang.
Kesempatan untuk membantu mempercepat penerimaan pembelajaran mesin
Meskipun pembelajaran mesin memiliki kekuatan luar biasa dan potensi kasus penggunaan yang tak terhingga, sebagian programmer menganggapnya menakutkan karena tidak memiliki banyak pengalaman dalam menggunakannya. Namun, pengembang cenderung bereksperimen dengan pembelajaran mesin sumber terbuka karena dengan perangkat lunak yang gratis, mereka tidak akan rugi apa pun untuk mencobanya. Dan perangkat lunak sumber terbuka memungkinkan pengembang yang memiliki keterampilan lengkap untuk menggunakannya, dan hal itu juga akan meningkatkan jumlah pengguna.
Kontinuitas proyek
Pengembang Anda mungkin mengerjakan proyek yang sama selama bertahun-tahun. Dengan alat pembelajaran mesin sumber terbuka, mereka dapat merasa tenang karena keahlian dan pengalaman mereka bisa diterapkan di mana pun dengan mudah. Hal ini menjadikan alat tersebut lebih menarik karena dapat digunakan dan ditingkatkan dengan jaminan bahwa jika keadaan berubah, pengembang tidak akan kehilangan semua kontribusinya.
Proyek pembelajaran mesin sumber terbuka
Apakah Anda bertanya-tanya seperti apa kasus penggunaan nyata dari pembelajaran mesin sumber terbuka? Berikut ini hanya beberapa contoh proyek pembelajaran mesin sumber terbuka:
Style2paints
Sebagai salah satu proyek paling populer di GitHub, Style2paints memungkinkan pengguna mewarnai seni garis dengan mudah menggunakan AI.
Konversi suara yang mendalam
Jaringan deep neural memberi Anda kemampuan untuk mengonversi suara apa pun ke dalam suara sasaran menggunakan pengenalan ucapan dan sintesis ucapan untuk menirukan suara selebritas atau siapa pun yang Anda pilih.
ONNX Runtime
ONNX Runtime membantu Anda mempercepat pembelajaran mesin di berbagai kerangka kerja, sistem operasi, dan platform perangkat keras.
Toolkit AI yang bertanggung jawab
Kotak alat seperti Fairlearn, InterpretML, dan Analisis Kesalahan memungkinkan Anda untuk mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku model pembelajaran mesin, mendeteksi ketidakwajaran dan kesalahan, dan menemukan cara untuk membangun program pembelajaran mesin yang lebih bertanggung jawab.
DeepSpeed
DeepSpeed adalah pustaka pengoptimalan deep learning yang memberikan pelatihan model skala ekstrem kepada siapa saja, mulai dari ilmuwan data yang melatih di superkomputer masif hingga mereka yang melatih di kluster kelas bawah atau bahkan GPU tunggal.
OpenAI
OpenAI menawarkan alat untuk mengembangkan, melatih, dan membandingkan algoritme pembelajaran penguatan.
MLFlow
MLFlow membantu Anda mengelola semua tahap siklus pembelajaran mesin—mulai dari eksperimen hingga penyebaran.
PyTorch
PyTorch menawarkan pelatihan, alat, dan pustaka untuk membantu Anda membangun proyek deep learning.
Cara pembelajaran mesin sumber terbuka membuat perusahaan tetap kompetitif
Terkait dengan pembelajaran mesin, perangkat lunak sumber terbuka dapat mempermudah akses dan membantu menumbuhkan pola pikir inovasi, pertumbuhan, dan komunitas di perusahaan Anda. Saat platform pembelajaran mesin sumber terbuka memungkinkan bisnis menggunakan dan berkontribusi padanya, platform tersebut membuat loop umpan balik—sebuah tempat terbuka untuk berbagi ide, menyelesaikan tantangan bisnis, dan menjadikan produk lebih baik dan lebih ramah pengguna.
Selain itu, dengan menjadikan pembelajaran mesin lebih mudah diakses, platform pembelajaran mesin sumber terbuka membantu mempercepat adopsi dan penerimaan AI di kalangan pengembang dan bisnis, yang pada gilirannya membuat AI lebih baik dan cerdas, sehingga bermanfaat bagi semua orang.
Alat pembelajaran mesin sumber terbuka juga membantu startup terkait dengan awareness. Saat organisasi yang lebih baru menawarkan kode sumber terbuka kepada publik, tindakan ini menghasilkan pengenalan nama dan menumbuhkan kepercayaan yang pada akhirnya bisa mengarah ke pengguna baru.
Memilih platform pembelajaran mesin sumber terbuka
Kriteria apa yang perlu dipertimbangkan saat mengevaluasi platform pembelajaran mesin sumber terbuka? Pertimbangkan faktor-faktor berikut:
Kecepatan
Jika proyek Anda menuntut ketepatan waktu, sebaiknya pertimbangkan latensi platform. Berapa lama waktu yang diperlukan dari ketika Anda memulai proyek sampai melihat hasil awal? Lihat platform streaming jika proyek Anda memerlukan hasil real time.
Kemudahan penggunaan
Seberapa sulit untuk menginstal, mengonfigurasi, dan menggunakan platform ini? Apakah sulit diprogram? Apakah memiliki antarmuka pengguna grafis yang fleksibel?
Keramahan terhadap pengembang
Di sinilah Anda perlu mempertimbangkan pengalaman pemrograman tim Anda. Jika mereka tidak menguasai pengodean, cari platform yang hanya memerlukan sedikit atau tanpa memerlukan penulisan kode. Beberapa platform pembelajaran mesin sumber terbuka dirancang untuk pengembang berpengalaman, tetapi banyak juga alternatif lebih sederhana yang tersedia.
Komunitas
Apakah platform itu sudah memiliki komunitas kontributor yang besar dan aktif? Makin banyak pengguna, makin besar kemungkinan pengembangan sumber daya tambahan guna mendukung platform tersebut di masa mendatang.
Interoperabilitas
Apakah platform tersebut ditujukan untuk menjadi alat mandiri, atau difungsikan bersama aplikasi lain di organisasi Anda? Pertimbangkan cara Anda ingin menggunakan platform dan apakah platform tersebut akan berinteroperasi dengan aplikasi atau kerangka kerja yang ingin Anda gunakan. Misalnya, salah satu kerangka kerja yang didukung Azure adalah PyTorch, sebuah kerangka kerja deep learning yang mengutamakan Python. Azure juga mendukung banyak aplikasi lain seperti TensorFlow dan Scikit-Learn, tetapi platform lain mungkin tidak mendukung kerangka kerja yang Anda butuhkan.
Pelajari selengkapnya tentang Azure Machine Learning
Dapatkan kemampuan pembelajaran mesin tingkat atas, dukungan bawaan untuk kerangka kerja sumber terbuka, dan alat yang memudahkan integrasi pembelajaran mesin ke dalam organisasi Anda—apa pun tingkat keterampilan dan pengalaman pemrograman tim Anda.
Jelajahi pembelajaran mesin untuk ilmuwan data
Pelajari cara membangun solusi pembelajaran mesin skala cloud di Azure dan jelajahi alat pembelajaran mesin untuk ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin.