Tools Berbasis GUI untuk Data Preparation dan Machine Learning
Machine Learning (ML) dan artificial intelligence (AI) telah menjadi pilar utama dalam dunia teknologi saat ini. Penggunaan teknologi ini memungkinkan kita untuk mengotomatisasi proses, menganalisis data besar dengan efisien, hingga membuat prediksi yang mendukung keputusan strategis. Namun, kompleksitas dari pengembangan sistem machine learning dan AI menuntut penggunaan tools yang tepat, baik untuk pemula maupun profesional. Ada berbagai jenis tools yang tersedia untuk membantu proses pengembangan, mulai dari tools berbasis kode, no-code, hingga low-code, yang memungkinkan pengguna dengan keterampilan teknis yang berbeda-beda untuk berkontribusi dalam proyek machine learning.
Dalam memilih tools yang tepat untuk machine learning dan AI, ada beberapa kriteria penting yang perlu dipertimbangkan:
- Tingkat Kebutuhan Coding: Tools untuk machine learning dan AI dapat diklasifikasikan ke dalam no-code, low-code, dan full-code. Bagi pengguna tanpa latar belakang coding yang kuat, tools no-code atau low-code bisa sangat membantu. Sebaliknya, pengguna dengan keterampilan pemrograman yang lebih baik mungkin lebih suka tools full-code yang lebih fleksibel.
- Fungsionalitas dan Kemampuan Integrasi: Tools yang digunakan harus memiliki kemampuan untuk diintegrasikan dengan alat-alat lain yang relevan, seperti platform penyimpanan data, API, atau framework machine learning lainnya. Semakin mudah alat tersebut diintegrasikan, semakin lancar pula proses kerja yang dapat dilakukan.
- Kemudahan Penggunaan dan Dokumentasi: Tools yang baik adalah yang user-friendly dan memiliki dokumentasi yang jelas. Hal ini membantu pengguna untuk lebih cepat belajar dan memanfaatkan fitur-fitur tools secara optimal.
- Dukungan terhadap Kolaborasi: Tools yang mendukung kolaborasi sangat penting, terutama dalam lingkungan kerja tim. Hal ini memungkinkan beberapa anggota tim untuk bekerja secara simultan dalam satu proyek, mempercepat waktu pengembangan dan meningkatkan produktivitas.
- Performansi dan Skalabilitas: Tools yang dipilih juga harus mampu menangani data dalam jumlah besar dan mampu bekerja secara efisien dalam situasi skala besar.
Tools Berbasis GUI untuk Data Preparation dan Machine Learning
1.KNIME
KNIME menyediakan platform yang memungkinkan pengguna untuk membuat alur kerja machine learning dengan antarmuka drag-and-drop. KNIME dapat digunakan untuk mengolah data, membuat model, hingga melakukan evaluasi model tanpa perlu menulis kode.
Sumber: https://www.knime.com/blog/new-resolutions-low-code-data-science
2.RapidMiner
RapidMiner juga merupakan platform berbasis drag-and-drop yang menyediakan fitur lengkap mulai dari pembersihan data hingga pembuatan dan deployment model. Penggunaannya yang intuitif menjadikan RapidMiner salah satu alat yang ideal untuk pemula.
Sumber: https://altair.com/altair-rapidminer
3.Orange
Orange merupakan alat visualisasi data dan machine learning yang menyediakan widget yang dapat disusun untuk melakukan berbagai tugas analisis data. Dengan antarmuka yang sangat ramah pengguna, Orange cocok untuk kebutuhan eksperimen dan edukasi dalam machine learning.
Sumber: https://toashishagarwal.medium.com/what-is-orange-8dee499b66a3
4.DataRobot
DataRobot adalah platform otomatis untuk machine learning yang memungkinkan pengguna melakukan analisis dan membangun model tanpa perlu menulis kode. DataRobot menyediakan solusi komprehensif untuk automasi machine learning, dari data preparation hingga deployment.
Sumber: https://analyticsdrift.com/google-cloud-marketplace-launches-datarobot-ai-cloud/
Sumber:
https://www.digitalocean.com/resources/articles/ai-tools-in-business
https://dzone.com/articles/aiml-tools-and-frameworks-a-comprehensive-comparis