Teknologi AI (artificial intelligence) atau kecerdasan buatan telah merevolusi cara kita berinteraksi dengan teknologi dan data.
AI engineer nyatanya berada di garis depan dalam bidang teknologi ini, yang bertugas mengembangkan sistem dan aplikasi pintar berbasis AI di sebuah perusahaan/organisasi.
Untuk unggul dalam bidang teknologi yang terus berkembang pesat ini, para AI engineer memerlukan tools (alat-alat) yang komprehensif yang mencakup software, libraries, frameworks, dan juga hardware yang mumpuni.
Nah di dalam artikel ini, InfoKomputer akan membahas beberapa tools penting yang harus dimiliki oleh seorang AI engineer.
1. H2O.ai
H2O.ai adalah platform AI bersifkat open-source yang menawarkan machine learning dan kemampuan analisis prediktif.
Platform ini mendukung beberapa teknik, termasuk deep learning, gradient boosting, dan model linear umum.
H2O.ai memiliki antarmuka yang terbilang mudah digunakan untuk membangun dan menerapkan model machine learning, menjadikannya alat yang bagus untuk digunakan orang-orang dengan pengetahuan AI/ML yang masih sedikit.
2. TensorFlow
Dikembangkan oleh Google, TensorFlow adalah kerangka kerja deep learning bersifat open-source yang telah menjadi landasan rekayasa AI.
TensorFlow menawarkan ekosistem yang komprehensif untuk membangun dan menerapkan model machine learning dan model deep learning.
API (application programming interface) tingkat tingginya, seperti Keras, mampu menyederhanakan pengembangan model, sementara TensorFlow Serving memfasilitasi penerapan model di lingkungan produksi.
Dengan dukungan untuk CPU, GPU, dan TPU, TensorFlow dapat diskalakan dan disesuaikan dengan berbagai konfigurasi perangkat keras.
3. PyTorch
PyTorch, yang dikembangkan oleh laboratorium Riset AI Facebook, telah mendapatkan popularitas karena grafik komputasi dinamisnya, yang menyederhanakan pengembangan model dan debugging.
PyTorch menyediakan platform yang fleksibel dan intuitif untuk membangun model deep learning, dan dukungan komunitasnya yang kuat memastikan akses ke berbagai model dan sumber daya yang telah dilatih sebelumnya.
Integrasi PyTorch dengan libraries populer seperti Transformers dan FastAI semakin meningkatkan daya tariknya bagi para AI engineer.
4. Jupyter Notebook
Jupyter Notebook bisa dibilang alat penting bagi para AI engineer, di mana menyediakan lingkungan yang interaktif dan ramah pengguna untuk pengembangan kode dan eksperimen.
Para AI engineer dapat menggabungkan kode, visualisasi, dan teks penjelasan dalam satu dokumen, sehingga lebih mudah untuk mendokumentasikan dan berbagi kemajuan penelitian dan pengembangan.
Jupyter Notebook mendukung Python dan beberapa bahasa pemrograman lainnya, menjadikannya serbaguna untuk berbagai proyek AI.
5. GPU NVIDIA
Untuk melatih model deep learning secara efisien, para AI engineer sering kali mengandalkan Graphics Processing Unit (GPU) yang kuat.
GPU NVIDIA, seperti seri GeForce dan Quadro, telah menjadi standar industri untuk pengembangan AI karena kemampuan pemrosesan paralelnya.
GPU ini mempercepat pelatihan model dan inferensi, sehingga memungkinkan para insinyur untuk bereksperimen dengan arsitektur yang kompleks dan kumpulan data yang lebih besar.
6. Docker
Docker adalah platform kontainerisasi yang menyederhanakan penyebaran dan penskalaan aplikasi AI.
AI engineer dapat mengemas model, libraries, dan ketergantungan mereka ke dalam kontainer Docker, memastikan konsistensi di berbagai lingkungan.
Pendekatan kontainerisasi ini menyederhanakan penerapan ke platform cloud, perangkat edge computing, dan cluster server, sehingga menjadikannya alat yang sangat diperlukan oleh para AI engineer yang mengerjakan solusi siap produksi.
7. Git dan GitHub
Kolaborasi dan kontrol versi atas sistem atau aplikasi adalah aspek penting bagi AI engineer.
Git, sistem kontrol versi terdistribusi, memungkinkan para AI engineer untuk melacak perubahan, berkolaborasi dengan anggota tim, dan mengelola repositori kode secara efektif.
Sedangkan GitHub, platform berbasis web yang dibangun di sekitar Git, menyediakan pusat yang menyeluruh untuk meng-hosting dan berbagi proyek AI, memungkinkan kolaborasi dalam komunitas AI.
8. Apache Spark
Apache Spark adalah framework pemrosesan data open-source yang kuat yang dirancang untuk analisis big data.
AI engineer sering kali bekerja dengan dataset dalam jumlah besar, dan kemampuan komputasi terdistribusi Spark menjadikannya alat yang ideal untuk pra-pemrosesan, transformasi, dan analisis data.
Perpustakaan machine learning di Spark, MLlib, juga dapat menyederhanakan pengembangan pipeline machine learning yang dapat diskalakan.
9. OpenCV
Computer vision adalah bidang fundamental dalam teknologi AI, dan OpenCV (Open Source Computer Vision Library) adalah alat penting bagi para AI engineer yang bekerja di bidang ini.
OpenCV menawarkan banyak sekali koleksi fungsi dan algoritme untuk pemrosesan gambar dan video, deteksi objek, dan ekstraksi fitur.
Ini merupakan sumber daya yang berharga untuk mengembangkan aplikasi AI yang terkait dengan analisis gambar dan video.
10. Apache Beam
Apache Beam merupakan model pemrograman terpadu untuk pemrosesan data berbasis open-source.
Alat ini dapat digunakan untuk membangun jalur pemrosesan data batch dan streaming, menjadikannya pilihan yang baik untuk aplikasi pemrosesan data real-time.
Apache Beam mendukung berbagai sumber data dan kerangka kerja machine learning, menjadikannya alat serbaguna bagi para profesional AI, termasuk AI engineer.
