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 dipakai di mana saja
Dari chatbot dan pengenalan gambar hingga kesehatan prediktif dan mobil otonom, pembelajaran mesin ada di sekitar kita dan makin menyatu dengan kehidupan pribadi serta profesional kita yang sering kali tidak kita sadari.
Namun, di balik itu, pembelajaran mesin sumber terbukalah yang memungkinkan pertumbuhan serta evolusi kerangka kerja dan pustaka pembelajaran mesin yang pesat, sehingga teknologi dapat menjadi lebih pintar dan memecahkan tantangan yang kian rumit yang dihadapi orang dan bisnis.
Apa itu pembelajaran mesin sumber terbuka?
Popularitas pembelajaran mesin telah berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir, dengan bertambahnya perusahaan yang menemukan cara menggunakan AI untuk memecahkan tantangan bisnis. Karena menjadi lebih lazim, pembelajaran mesin juga menjadi lebih mudah dikembangkan serta diimplementasikan, dan tentunya itu berkat perangkat lunak pembelajaran mesin sumber terbuka.
Perusahaan teknologi yang mulai menyediakan algoritma pembelajaran mesin dan pustaka perangkat lunak bagi pengembang secara gratis makin banyak, yang memberi pengembang kemampuan untuk bereksperimen dengan proyek pembelajaran mesin sumber terbuka.
Perangkat lunak sumber tertutup hanya dimiliki dan dapat disesuaikan oleh satu orang atau organisasi, dan pengguna biasanya harus menandatangani perjanjian hak milik yang menyatakan bahwa mereka tidak akan melakukan hal yang dilarang pemilik di perangkat lunak. Sebaliknya, semua orang dapat melihat, mengubah, dan membagikan perangkat lunak sumber terbuka, sehingga pengguna dapat menyesuaikan kode sumber yang dapat diterapkan ke proyeknya sendiri.
Anda mungkin bertanya-tanya mengapa perusahaan ingin memberikan perangkat lunaknya secara gratis, khususnya ketika di pasar ada perangkat lunak komersial. Namun, praktik ini memiliki banyak keuntungan, bahkan bagi perusahaan teknologi besar.
Salah satunya, platform pembelajaran mesin sumber terbuka membantu memicu inovasi. Makin banyak pengembang yang memakai alat tertentu, makin besar kesempatan seseorang untuk mendapatkan ide baru untuk menggunakan atau meningkatkannya. Selain itu, pengembang yang lebih banyak cenderung menemukan bug atau masalah yang mungkin muncul, memungkinkan masalah tersebut dipecahkan lebih cepat.
Sebagai tambahan, karena perangkat lunak sumber terbuka tersedia bagi banyak orang, komunitas yang kuat sering kali terbangun pada berbagai proyek perangkat lunak sumber terbuka, dan komunitas-komunitas ini juga berkontribusi untuk meningkatkan evolusi, popularitas, serta ketersediaan kerangka kerja dan pustaka sumber terbuka.
-
Keuntungan pembelajaran mesin sumber terbuka
Alat pembelajaran mesin sumber terbuka dapat membantu perusahaan memecahkan begitu banyak tantangan teknologi, dan berikut keuntungannya:
-
Perbaikan lebih cepat
Perangkat lunak pembelajaran mesin sumber terbuka gratis dan tersedia bagi semua, sehingga menarik banyak sekali pengguna. Alhasil, perangkat lunak yang memiliki bug atau tidak berfungsi sesuai harapan akan lebih mungkin didapatkan dan dipecahkan dengan cepat
-
Komunitas dukungan yang besar
Karena ada banyak pengembang yang tertarik dengan platform pembelajaran mesin sumber terbuka, komunitas online besar ikut berkembang. Komunitas tersebut memberikan forum yang dapat menjadi pendukung pengembang Anda jika menghadapi rintangan atau ingin memperoleh pendapat dari pengembang lainnya. Forum online biasanya memiliki jawaban atas sebagian besar potensi masalah, dan karena pembelajaran mesin makin populer, pengetahuan komunitas akan terus berkembang juga.
-
-
Kesempatan untuk membantu mempercepat penerimaan pembelajaran mesin
Meski pembelajaran mesin memiliki daya luar biasa dan kemungkinan kasus penggunaan yang tak terhingga, beberapa pemrogram mungkin merasa terintimidasi jika tidak memiliki banyak pengalaman. Namun, pengembang cenderung bereksperimen dengan pembelajaran mesin sumber terbuka karena perangkat lunak gratis berarti secara virtual mereka tidak rugi untuk mencobanya. Selain itu, perangkat lunak sumber terbuka memungkinkan pengembang yang sangat ahli untuk menggunakannya, yang akan meningkatkan jumlah pengguna juga.
-
Kelangsungan proyek
Pengembang Anda mungkin mengerjakan proyek yang sama selama bertahun-tahun. Ketika menggunakan alat pembelajaran mesin sumber terbuka, mereka dapat merasa tenang karena keterampilan dan pengalamannya bersifat portabel. Dengan begitu, alat-alat ini lebih menarik karena dapat digunakan dan diperbaiki dengan jaminan bahwa jika keadaan berubah, mereka tidak akan kehilangan semua kontribusinya.
Proyek pembelajaran mesin sumber terbuka
Style2paints
Sebagai salah satu proyek terpopuler di GitHub, Style2paints memungkinkan pengguna untuk mewarnai seni garis dengan mudah menggunakan AI.
Konversi suara mendalam
Jaringan neural mendalam memberi Anda kemampuan untuk mengubah suara apa pun menjadi suara target menggunakan pengenalan suara dan sintesis suara guna meniru suara selebritas atau siapa pun yang Anda pilih.
ONNX Runtime
ONNX Runtime membantu Anda mempercepat pembelajaran mesin di berbagai kerangka kerja, sistem operasi, serta platform perangkat keras.
Toolkit AI bertanggung jawab
Toolkit seperti Fairlearn, InterpretML, dan Error Analysis memungkinkan Anda untuk memperoleh wawasan mendalam tentang perilaku model pembelajaran mesin, mendeteksi ketidakadilan dan kesalahan, dan menemukan cara untuk membangun program pembelajaran mesin yang lebih bertanggung jawab.
DeepSpeed
DeepSpeed adalah pustaka pengoptimalan pembelajaran mendalam yang menyediakan pelatihan model berskala ekstrem bagi semua, dari pelatihan ilmuwan data pada superkomputer masif hingga mereka yang berlatih pada kluster low-end, atau bahkan pada satu GPU.
OpenAI
OpenAI menawarkan alat untuk mengembangkan, melatih, dan membandingkan algoritma pembelajaran bantuan.
MLFlow
MLFlow membantu Anda mengelola semua bagian siklus hidup pembelajaran mesin, mulai dari tahap eksperimen hingga tahap penyebaran.
PyTorch
PyTorch menawarkan pelatihan, alat, dan pustaka untuk membantu Anda membangun proyek pembelajaran mendalam.
Bagaimana pembelajaran mesin sumber terbuka membuat perusahaan tetap kompetitif
Untuk pembelajaran mesin, perangkat lunak sumber terbuka dapat mempermudah akses dan membantu mendorong pola pikir inovasi, pertumbuhan, dan komunitas di perusahaan Anda. Perulangan umpan balik akan dibuat ketika bisnis menggunakan dan berkontribusi pada platform pembelajaran mesin sumber terbuka, yaitu tempat terbuka untuk berbagi ide, memecahkan tantangan bisnis, dan membuat produk yang lebih baik dan lebih ramah pengguna.
Selain itu, dengan membuat pembelajaran mesin lebih mudah diakses, platform pembelajaran mesin sumber terbuka membantu mempercepat adopsi dan penerimaan AI di kalangan pengembang dan bisnis, yang membuat AI menjadi lebih baik dan lebih pintar, yang bermanfaat bagi semua.
Alat pembelajaran mesin sumber terbuka juga membantu kesadaran bagi perusahaan startup. Ketika organisasi yang lebih baru menawarkan kode sumber terbuka untuk publik, organisasi tersebut menghasilkan pengenalan nama dan menumbuhkan kepercayaan yang mungkin akan menarik pengguna baru.
-
Memilih platform pembelajaran mesin sumber terbuka
Kriteria apa yang harus Anda perhitungkan saat mengevaluasi platform pembelajaran mesin sumber terbuka? Pertimbangkan faktor-faktor berikut:
-
Kecepatan
Jika proyek Anda harus cepat diselesaikan, Anda perlu mempertimbangkan latensi platform. Berapa lama waktu sejak Anda memulai proyek hingga ada hasil awal? Pertimbangkan platform streaming jika proyek Anda memerlukan hasil real-time.
-
Kemudahan penggunaan
Seberapa sulit untuk menginstal, mengonfigurasi, dan menggunakan platform? Apakah pemrogramannya sulit? Apakah antarmuka pengguna grafisnya fleksibel?
-
-
Kemudahan untuk digunakan pengembang
Hal inilah yang perlu Anda dan tim pertimbangkan berdasarkan pengalaman pemrograman. Jika penyusunan kode bukan keahlian Anda, pertimbangkan platform yang tidak memerlukan banyak atau tanpa penulisan kode. Beberapa platform pembelajaran mesin sumber terbuka dirancang untuk pengembang berpengalaman, tetapi alternatif yang lebih sederhana juga banyak tersedia.
-
Komunitas
Apakah platform tersebut sudah memiliki komunitas kontributor yang banyak dan aktif? Makin banyak pengguna, kemungkinan sumber daya tambahan akan dikembangkan untuk mendukung platform di masa mendatang makin besar.
-
-
Interoperabilitas
Apakah platform tersebut dimaksudkan untuk menjadi alat mandiri, atau dipakai dengan aplikasi organisasi Anda yang lain? Pertimbangkan bagaimana Anda ingin platform digunakan dan apakah akan saling beroperasi dengan aplikasi atau kerangka kerja yang ingin Anda gunakan. Misalnya, satu kerangka kerja yang didukung Azure adalah PyTorch, kerangka kerja pembelajaran mendalam pertama Python. Azure juga mendukung banyak aplikasi lainya, 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 akan memudahkan pembelajaran mesin organisasi Anda, terlepas dari keahlian 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 perekayasa pembelajaran mesin.