INDOML adalah sebuah perpustakaan Machine Learning yang dirancang khusus untuk mendukung pengembangan dan implementasi proyek-proyek AI di Indonesia. Library ini menyediakan serangkaian alat dan model yang telah disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan spesifik pengembang dan peneliti di Indonesia, termasuk dukungan untuk bahasa Indonesia dan dataset lokal.
- Dukungan Bahasa Indonesia: INDOML hadir dengan model yang telah dilatih khusus untuk bahasa Indonesia, memungkinkan analisis semantik, pengolahan bahasa alami, dan tugas-tugas lainnya dengan akurasi yang tinggi.
- Dataset Lokal: Akses ke koleksi dataset lokal yang kaya, dari teks hingga gambar, yang relevan dengan konteks Indonesia untuk pelatihan dan pengujian model.
- Pretrained Models: Berbagai model yang telah dilatih sebelumnya, siap untuk digunakan atau dikustomisasi lebih lanjut sesuai dengan kebutuhan proyek Anda.
- Alat Visualisasi: Alat-alat visualisasi yang memudahkan analisis data dan interpretasi model.
- Kompatibilitas: Mudah diintegrasikan dengan framework machine learning populer seperti TensorFlow dan PyTorch.
INDOML dapat dengan mudah diinstal menggunakan pip. Jalankan perintah berikut di terminal Anda:
shCopy codepip install INDOML
Pastikan Anda memiliki Python versi 3.6 atau lebih baru.
Untuk memulai dengan cepat, Anda bisa mengikuti contoh kode berikut untuk menggunakan model Bagging bersama dengan Decision Tree Classifier sebagai model dasar:
pythonCopy codeMenjelaskanfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from INDOML.model.ensemble import Bagging # Membuat model dasar model = DecisionTreeClassifier() # Membuat objek Bagging bagging = Bagging(model, n_model=10, random_state=42) # Melakukan training dan prediksi y_pred = bagging.fit_predict(X_train, y_train) # Menghitung akurasi akurasi = bagging.score_accuracy(y_pred, y_test) print(f"Akurasi Model: {akurasi*100:.2f}%")
Dalam contoh di atas, kita menggunakan DecisionTreeClassifier dari sklearn sebagai model dasar untuk metode Bagging yang disediakan oleh INDOML. Ini merupakan cara sederhana untuk meningkatkan performa model klasifikasi melalui teknik ensemble.
Untuk informasi lebih lanjut tentang penggunaan INDOML, termasuk tutorial lengkap, API reference, dan panduan pengembangan, kunjungi Dokumentasi Resmi INDOML.
INDOML adalah proyek open-source dan kontribusi dari komunitas sangat dihargai. Jika Anda ingin berkontribusi, silakan lihat panduan kontribusi di situs resmi kami.
INDOML dilisensikan di bawah GNU General Public License (GPL). GPL adalah lisensi perangkat lunak bebas yang menjamin pengguna akhir kebebasan untuk menjalankan, mempelajari, berbagi, dan memodifikasi perangkat lunak. Menggunakan GPL sebagai lisensi berarti setiap kode yang dihasilkan dari kode yang telah dilisensikan di bawah GPL harus juga dilisensikan di bawah GPL. Ini menciptakan kondisi yang menguntungkan untuk pengembangan perangkat lunak bebas dan terbuka.
Untuk informasi lebih lanjut tentang kondisi dan batasan yang diberlakukan oleh GNU GPL, silakan kunjungi tautan resmi GNU GPL.
Jika Anda memiliki pertanyaan atau memerlukan bantuan mengenai INDOML, jangan ragu untuk bergabung dengan komunitas INDOML atau kirimkan pertanyaan Anda melalui sistem tiket dukungan.
Dengan fitur dan dukungan yang kaya, INDOML bertujuan untuk memperkuat ekosistem AI di Indonesia dan membantu pengembang serta peneliti dalam menciptakan solusi inovatif yang relevan dengan kebutuhan lokal. Mari bersama-sama mendorong batas kemungkinan AI di Indonesia dengan INDOML!