Cara Download Kaggle Dataset Di Google Colab

  Ada kalanya kita ingin sekali download dataset dari Kaggle namun ingin langsung tersedia di dalam Google Drive kita. Namun bagaimana caranya ya? Caranya memang tidak sederhana dan (kalo boleh jujur) sangat rumit dan tricky Namun jika kalian ingin mencobanya, saya akan membagikan caranya dibawah Langkah Langkah Pertama buat notebook dengan Google Colab kalian di Drive Masukkan perintah berikut !pip install opendatasets import opendatasets as od' Perintah tersebut berguna untuk menginstall library opendatasets sekaligus mengimport library tersebut Jika sudah masukkan kode di bawah from google.colab import files files.upload() Colab akan meminta kita untuk memasukkan file, file ini merupakan file json yang berisi key username dan password dari Kaggle cara mendapatkannya adalah dengan Login Kaggle Buka Account Klik Create New API Token Otomatis akan mendownload file json bernama kaggle.json upload file tersebut Masukkan kode dibawah !ls -lha kaggle.json !pip install -q kaggle # insta

Review Streamlit, Framework Ajaib Untuk Membuat Aplikasi Web Bagi Data Scientist

 
Ketika kita membuat sebuah model machine learning terkadang kita berfikir bagaimana model ini bisa diaplikasikan di dunia nyara sehingga banyak orang bisa mengakses dan memanfaatkannya
 
Lalu pertanyaan kita semakin mendalam karena, "kira kira alat atau tools apa untuk mewujudkan aplikasi seperti itu?". Tentu, kita akan memulai dengan menggoogling atau bertanya pada forum di discord atau facebook sehingga akan banyak sekali orang orang yang menyarankan berbagai macam framework dan cara
 
Jika saya menjadi salah satu orang yang boleh menyarankan, maka Streamlit bisa jadi menjadi alat yang bisa mendukung seluruh ide barusan
 
Tulisan ini merangkum berbagai hal.
 
 

Apa Itu Streamlit?

Streamlit merupakan framework  yang membantu programmer membuat tampilan UI web untuk pemrosean data dan pembelajaran mesin (machine learning) dalam bentuk web. 

Sebenarnya ada framework Flask yang sama sama membantu kita membuat aplikasi web dengan python, namun ada beberapa fitur yang terbatas sehingga menyulitkan kita untuk mendeploy model machine learning ke dalam web

Saya sendiri sudah mencobanya dan selalu gagal. Karena web menggunakan Flask mengandalkan lokal mesin untuk mengkalkulasikan algoritma untuk menciptakan sebuah prediksi pada data data yang dilatih
 
Sedangkan Streamlit seperti sudah menangani segala komputasi model dan kita sendiri sebagai programmer hanya bertugas untuk membuat dashboard dan tampilan UI-nyas aja dalam bentuk web

Konsep

Cara kerja Streamlit sebenarnya cukup mudah namun jika berkenaan dengan project atau model machine learning akan sangat tricky dan membutuhkan waktu  yang panjang. Mengapa? Karena kita butuh menyesuaikan bagaimana aplikasi ini menerima input data dan menampilkan outputnya

Streamlit berperan layaknya library python pada umumnya dan kita sebagai programmer tinggal menuliskan apa saja komponen yang dibutuhkan dari library itu
 
Kita menggunakan title dari streamlit untuk menuliskan judul

Setelah script dibuat kita tinggal menuliskan perintah di bawah ini pada terminal

streamlit run app.py
  • app.py merupakan nama file python yang kalia barusan buat

Lalu dengan otomatis akan muncul web seperti ini di browser

tampilan aplikasi web Streamlit pada browser

tampilan pada terminal kampung rambutan

Sesederhana itu. Selebihnya kalian bisa membaca artikelnya sendiri pada situs resminya yah 

Fitur.

Setelah kita memahami gimana sih konsep Streamlit ini. Kita juga harus tahu ada beberapa fitur di dalamnya yang sangat membantu. Contohnya,
  • Slider. Fitur ini membantu kita untuk membuat slider dan memasukkan input nilai ke dalam aplikasi
  • File Upload. Ini juga sangat membantu untuk bisa mengupload file apapun ekstensinya untuk diprediksi sesuai dengan trained model
  • Sidebar. Fitur ini juga sangat membantu jika kita menginginkan tampilan yang lebih simple
  • Deployment. Bahkan kalian bisa menjadikan aplikasi ini tidak hanya berfungsi pada jaringan lokal saja, namun juga bisa untuk online dengan mengandalkan layanan cloud dari Streamlit itu sendiri

Baca Juga: Cara Membuat Program Fuzzy Menggunakan MATLAB

Studi Kasus

Ketika Streamlit ini digunakan untuk studi kasus contohnya untuk menampilkan hasil training dan testing dari dataset, hasilnya cukup memuaskan karena Streamlit memberikan tampilan yang menarik.

 


Saya menggunakan algoritma Support Vector Machine untuk melatih dataset dan melihat berapa nilai training dan testing

Kurang lebih kode yang saya digunakan seperti tulisan diatas. Saya masih harus membuat berbagai macam function tambahan dan menjalankannya pada __main__

Sumber Belajar

Kalian bisa mengunjungi channe Youtube Data Professor karena doi sering kasih tutorial bagaimana membuat aplikasi Streamlit, meskipun kekurangannya dia jarang ngejelasin model machine learning yang ia pake. Cuman untuk pengimplementasian Streamlit, menurut saya ia berhasil menjelaskan dengan lengkap dan baik


Salah satu video yang sering saya tonton dari beliau


Pros dan Cons

Tentu ada beberapa kelebihan dan kelemahan ketika saya menggunakan Streamlit ini. 

Kelebihannya adalah

  • Tampilan UI mudah difahami dan bisa diatur sesuai dengan keinginan
  • Deployment mudah

Kekurangan

  • Susah untuk mengatur kapabilitas dan ukuran aplikasi
  • Ada beberapa package yang tidak cocok dengan versi Streamlit
  • Meskipun terlihat menarik, namun tampilan UI Streamlit terlalu kaku dan terbatas pada library yang disediakan

 

Comments

Video Baru!