4 Komponen Azure Machine Learning, Catat!

Azure Machine Learning telah menjadi salah satu solusi utama dalam menghadirkan kekuatan machine learning ke dalam lingkungan cloud. Dikembangkan oleh Microsoft Azure, platform ini menawarkan serangkaian alat dan fitur yang memungkinkan pengguna untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning dengan mudah dan efisien. Dengan Azure Machine Learning, proses pengembangan model yang kompleks menjadi lebih terjangkau dan dapat diakses oleh berbagai kalangan, mulai dari pemula hingga ahli.

Sebagai sebuah layanan cloud, Azure Machine Learning menyediakan akses ke infrastruktur yang scalable, memungkinkan pengguna untuk memproses data besar dengan cepat dan efisien. Hal ini memberikan fleksibilitas dalam menangani berbagai tugas machine learning, mulai dari pengolahan data hingga pelatihan model yang rumit.

Salah satu keunggulan utama Azure Machine Learning adalah menyediakan dukungan lengkap untuk seluruh siklus hidup machine learning. Berikut ini adalah empat komponen utama dari Azure Machine Learning beserta penjelasan yang telah dirangkum oleh DQLab.

1. Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning Studio adalah interface berbasis web yang memungkinkan pengguna untuk membangun dan mengelola eksperimen machine learning. Dengan studio ini, pengguna dapat melakukan berbagai tugas seperti pengelolaan dataset, pelatihan model, dan evaluasi model.

Fitur Utama:

• Drag-and-Drop Interface: Memungkinkan pengguna untuk membangun alur kerja machine learning tanpa perlu menulis kode. Ini sangat berguna bagi mereka yang tidak memiliki latar belakang pemrograman yang kuat.

• Notebooks: Mendukung Jupyter Notebooks untuk penulisan kode Python dan R, yang memberikan fleksibilitas lebih bagi pengguna yang ingin menulis skrip kustom.

• Pipeline Designer: Memungkinkan pengguna untuk membuat pipeline end-to-end dari data preprocessing, pelatihan model, hingga deployment model.

  
  

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

2. Azure Machine Learning Compute

Azure Machine Learning Compute menyediakan sumber daya komputasi yang diperlukan untuk melatih dan menguji model machine learning. Dengan komponen ini, pengguna dapat memilih dari berbagai tipe mesin komputasi sesuai kebutuhan mereka, baik itu CPU maupun GPU.

Fitur Utama:

• Auto-scaling Clusters: Memungkinkan penyesuaian otomatis sumber daya komputasi berdasarkan beban kerja yang ada, sehingga pengguna hanya membayar untuk sumber daya yang mereka gunakan.

• Managed Compute Targets: Termasuk komputasi terkelola seperti Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Virtual Machines (VMs), dan Azure Databricks untuk melatih model dalam skala besar.

• Inference Clusters: Menyediakan lingkungan untuk menyebarkan model yang sudah dilatih dan melakukan prediksi secara real-time.

3. Azure Machine Learning Pipelines

Azure Machine Learning Pipelines adalah alat untuk mengotomatiskan dan mengelola alur kerja machine learning. Pipelines memungkinkan pengguna untuk mendefinisikan, menjadwalkan, dan menjalankan proses machine learning yang terdiri dari berbagai tahap, dari pengumpulan data hingga deployment model.

Fitur Utama:

• Step-Based Workflow: Setiap pipeline terdiri dari serangkaian langkah yang dapat mencakup pengumpulan data, preprocessing, pelatihan model, evaluasi model, dan deployment.

• Reusable Components: Komponen pipeline dapat disimpan dan digunakan kembali dalam eksperimen lain, meningkatkan efisiensi dan konsistensi.

• Versioning and Tracking: Setiap eksekusi pipeline dapat dilacak dan di versi, memudahkan untuk mereproduksi eksperimen dan memahami hasil.

4. Azure Machine Learning Datasets and Datastores

Datasets and Datastores dalam Azure Machine Learning adalah komponen yang mengelola data yang digunakan dalam eksperimen machine learning. Datasets adalah representasi logis dari data yang digunakan dalam eksperimen, sementara Datastores adalah penyimpanan fisik untuk data.

Fitur Utama:

• Versioned Datasets: Mendukung versi dataset, memungkinkan pengguna untuk melacak perubahan data dan menggunakan versi data yang spesifik dalam eksperimen.

• Secure Data Access: Mengelola akses data dengan aman melalui integrasi dengan layanan identitas dan akses Azure.

• Data Integration: Mendukung berbagai sumber data seperti Azure Blob Storage, Azure SQL Database, dan sumber data eksternal.

  
  

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Azure Machine Learning menyediakan ekosistem lengkap untuk mengembangkan, melatih, dan menerapkan model machine learning. Komponen utama seperti Azure Machine Learning Studio, Azure Machine Learning Compute, Azure Machine Learning Pipelines, dan Azure Machine Learning Datasets and Datastores menawarkan berbagai alat dan fitur yang mendukung seluruh siklus hidup machine learning.

Dengan menggunakan platform ini, organisasi dapat mempercepat inovasi dan meningkatkan efisiensi dalam proyek-proyek machine learning mereka.

Yuk pelajari berbagai tools machine learning bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.

Penulis: Galuh Nurvinda K