3.3 TRIPLE THE SALE!
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp130K!

0 Hari 3 Jam 55 Menit 24 Detik

4 Fitur Dasar pada Azure Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 23-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-kamis-07-2023-11-24-104000_x_Thumbnail800.jpg

Azure machine learning menjadi salah satu tools penting bagi praktisi data untuk mengembangkan model ML. Selain mudah digunakan dan terjamin keamanannya oleh Microsoft, sistem ini juga memiliki sejumlah fitur yang akan memudahkan kalian ketika melakukan prediksi atau membuat model ML lainnya.


Dalam artikel kali ini, kita akan membahas empat fitur dasar yang wajib kalian ketahui pada Azure machine learning. Jadi, sebelum mengandalkannya sebagai tools analisis data, kalian sudah memiliki gambaran dasar bagaimana karakteristik platform satu ini. Cari tahu pembahasan fitur-fitur tersebut di sini!


1. Compute

Machine Learning

Azure Machine Learning menyediakan layanan komputasi yang dapat diukur dan diskalakan secara otomatis sesuai kebutuhan. Hal ini memungkinkan kalian untuk mengelola sumber daya komputasi dengan efisien, meningkatkan skalabilitas, dan mengoptimalkan biaya.


Dengan adanya berbagai tipe komputasi, seperti komputasi CPU atau GPU, kalian dapat memilih environment yang paling sesuai dengan machine learning, mulai dari pemrosesan data hingga pelatihan model yang kompleks.


Dengan menggunakan fitur ini, kalian dapat mengelola lifecycle ML, termasuk penambahan dan pengurangan sumber daya sesuai dengan beban kerja. Hal ini mempercepat proses pengembangan dan eksperimen machine learning, jadi kalian dapat fokus pada pengembangan model tanpa harus khawatir tentang konfigurasi infrastruktur secara manual.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Datastores

Machine Learning

Datastores menyediakan cara terstruktur untuk menyimpan berbagai jenis data, seperti dataset, file konfigurasi, atau model yang dihasilkan. Dengan ini, kalian akan lebih mudah mengakses dan berbagi data antar proyek dan eksperimen machine learning tanpa harus khawatir tentang lokasi fisik penyimpanan.


Datastores juga diintegrasikan secara langsung dengan alat dan layanan Azure Machine Learning. Hal ini mempermudah penggunaan data dalam proses pengembangan model, memberikan fleksibilitas untuk memanfaatkan data dari berbagai sumber, termasuk penyimpanan blob Azure, Azure SQL Database, dan lainnya. Datastores juga mendukung konektivitas dengan penyimpanan data lokal atau eksternal, memungkinkan integrasi yang lancar dengan infrastruktur yang sudah ada.


3. Notebooks

Machine Learning

Notebooks menyediakan environment interaktif yang memungkinkan kalian mengeksekusi kode dalam sel-sel terpisah. Jadi, kalian bisa menguji dan mendokumentasikan langkah-langkah pengembangan model secara iteratif. Dengan mendukung berbagai bahasa pemrograman, seperti Python dan R, Notebooks memfasilitasi penggunaan alat dan pustaka populer dalam ekosistem machine learning.


Notebooks di Azure Machine Learning juga terintegrasi secara langsung dengan layanan dan tools machine learning yang ada di ekosistem Azure. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengakses sumber daya cloud, seperti komputasi dan penyimpanan, serta menyusun, melatih, dan mengevaluasi model langsung dari dalam notebook. Integrasi ini mempercepat siklus pengembangan dan eksperimen machine learning.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Automated ML

Machine Learning


Fitur ini membantu kalian untuk secara otomatis memilih algoritma machine learning yang paling cocok untuk tugas tertentu. Automated ML secara otomatis mengeksplorasi dan mengevaluasi berbagai model dan pengaturan hiperparameter, membantu pengguna yang mungkin tidak memiliki keahlian mendalam dalam pemilihan model untuk mendapatkan hasil yang baik.


Pada dasarnya, feature engineering melibatkan pengolahan dan transformasi fitur data untuk meningkatkan kualitas input yang diberikan ke model. Automated ML dapat secara otomatis mengevaluasi dan menerapkan teknik feature engineering yang sesuai untuk memperbaiki dan meningkatkan kinerja model.


Untuk meningkatkan pemahaman tentang bagaimana model membuat prediksi, Automated ML menyediakan fitur interpretabilitas. Kalian dapat melihat penjelasan tentang faktor-faktor yang berkontribusi terhadap prediksi model, membantu menghasilkan output yang dapat dijelaskan dan dipahami oleh pemangku kepentingan.


Untuk bisa menggunakan tools canggih Azure ML, dibutuhkan pemahaman dasar dulu tentang Machine Learning di tahap awal. Dimana ya tempat belajar yang tepat untuk mengasah skill tersebut? DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi.


Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya


Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :