4 Implementasi dengan Azure Machine Learning
Machine learning menjadi teknologi yang memegang peranan penting dalam proses pembuatan keputusan. Seiring berjalannya waktu, machine learning mulai diterapkan dalam berbagai bidang, seperti pengenalan wajah, prediksi harga saham, dan masih banyak lagi. Pada dasarnya, Machine learning merupakan teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan melakukan tugas tertentu secara otomatis, tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas yang ingin dilakukan.
Azure Machine Learning adalah layanan cloud dari Microsoft yang menyediakan environment untuk membuat, melatih, dan menerapkan model machine learning di cloud. Penggunaan Azure Machine Learning dapat memudahkan para developer untuk membangun, menguji, serta menerapkan model machine learning di skala yang lebih besar tanpa harus memikirkan infrastruktur dan konfigurasi. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai hal-hal yang bisa dilakukan oleh Azure Machine Learning. Yuk, simak pembahasannya!
1. Membuat, Melatih & Menerapkan Model Machine Learning
Azure Machine Learning menyediakan environment yang mudah digunakan untuk membuat dan melatih model machine learning. Pengguna dapat menggunakan berbagai algoritma machine learning yang tersedia, atau mengimpor model yang sudah ada dari platform lain. Setelah model dibangun dan dilatih, pengguna dapat menggunakannya untuk memproses data secara otomatis. Azure Machine Learning menyediakan lingkungan yang aman dan scalable untuk menerapkan model pada data dalam jumlah besar.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Menyimpan dan Mengelola Model
Selain membuat dan melatih model, Azure Machine Learning juga menyediakan fitur untuk menyimpan model machine learning dan pengelolanya. Model dapat dikelola dan diakses dengan mudah melalui portal web atau API. Ada beberapa cara yang bisa digunakan untuk menyimpan model di Azure Machine Learning, diantaranya adalah:
Menggunakan Azure Machine Learning Model Management, memungkinkan pengguna untuk mengelola model secara terpusat dan membantu mempermudah manajemen model machine learning pada skala besar.
Menyimpan model ke dalam Azure Storage, baik dalam format tarball, ZIP, atau pickle. Azure Storage menyediakan penyimpanan data yang aman, skalabel, dan tahan bencana.
Menggunakan Azure Blob Storage yang merupakan layanan penyimpanan objek di cloud sehingga bisa dimanfaatkan untuk menyimpan dan mengelola file, gambar, dan dokumen. Model machine learning dapat diunggah ke dalam Azure Blob Storage dan diakses melalui API.
3. Otomatisasi dan Kolaborasi
Azure Machine Learning menyediakan alat untuk mengotomatisasi proses machine learning, termasuk eksperimen, tuning model, dan penerapan model. Azure Machine Learning memungkinkan tim untuk bekerja sama dalam mengembangkan dan melatih model machine learning secara bersama-sama. Platform ini memungkinkan pengguna untuk berbagi kode, data, dan model dengan tim dan mitra.
4. Monitoring, Loging, dan Integrasi
Azure Machine Learning menyediakan fitur untuk memantau dan menganalisis performa model machine learning. Pengguna dapat melihat metrik kinerja dan log aktivitas untuk memperbaiki performa model. Selain itu Azure Machine Learning dapat diintegrasikan dengan alat lain di dalam ekosistem Microsoft, seperti Power BI, Azure Data Factory, dan Azure Databricks, sehingga memudahkan pengguna untuk mengolah data dan menerapkan model machine learning pada aplikasi bisnis.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Pemanfaatan Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari bukanlah hal yang bisa kita pungkiri. Adanya Machine Learning tidak hanya memberikan manfaat bagi para pemilik bisnis, namun juga bisa meringankan pekerjaan kita sebagai masyarakat biasa. Agar tidak tertinggal dan bisa mengikuti perkembangan zaman, kita juga harus terus mengupgrade diri. Salah satunya adalah dengan mempelajari Machine Learning di DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri