PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 54 Menit 12 Detik 

Apa Sih Keunggulan dari Azure Machine Learning Studio

Belajar Data Science di Rumah 01-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/d42f60439d417426d798a7db5bb6d642_x_Thumbnail800.jpg

Dirilis pada Juni 2014, Azure machine learning merupakan suatu layanan berbasis cloud untuk membuat dan mengelola solusi machine learning. Dengan azure machine learning kamu tidak perlu memiliki perangkat lunak dan perangkat keras khusus apapun secara terpisah. Kamu juga tidak perlu mengkhawatirkan tentang pemeliharaan dan penyebaran. Azure machine learning adalah platform drag and drop sederhana yang dapat membangun, menguji dan menentukan solusi analitik prediksi pada data kamu. Dengan tools ini kamu bisa menyelesaikan proyek pemrosesan data yang besar. Oleh karena itu, azure machine learning diakui sebagai pengubah permainan di dunia pemodelan data.


Dengan machine learning studio memungkinkan pengguna sains non-data untuk membangun model data dengan mudah menggunakan workflow data dan cukup dengan drag and drop saja. Platform ini tidak hanya meminimalkan persyaratan pengkodean tetapi juga menghemat waktu melalui library machine learning studio. Untuk lebih lanjutnya, kita akan sama-sama membahas tentang azure machine learning ini mulai dari pengertian hingga apa saja sih, keunggulannya. Jadi, simak terus artikel ini sampai selesai, ya!


1. Mengenal Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning adalah suatu platform untuk mengolah dan menganalisis data terutama data dalam jumlah besar yang berbasiskan cloud, jadi tanpa perlu menginstall software ataupun harus memiliki hardware khusus. Dengan azure learning studio kita dapat memprediksi hasil dari sekumpulan data atau melakukan pengklasifikasian data yang ada serta menganalisis keseluruhan data tersebut untuk menarik sebuah kesimpulan menggunakan algoritma-algoritma tertentu. Selain itu, tools ini dapat membantu mengolah data untuk berbagai metode konversi, transformasi data, dan juga berbagai fungsi statistik lainnya yang termasuk ke dalam algoritma machine learning.


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. Cara Kerja Azure Machine Learning Studio

Menggunakan dan menyiapkan workspace machine learning sederhana dan mudah. Kamu dapat masuk ke layanan web dengan mengakses: https://studio.azureml.net/.  Setiap kali kamu perlu membuat sesuatu, kamu hanya perlu mengklik tombol "+ new" di jendela kiri bawah database kamu. Untuk membuat model analisis prediktif, kita biasanya menarik data dari berbagai sumber. Data ini dianalisis, dihitung dan ditransformasikan melalui kombinasi beragam fungsi statistik dan manipulasi data sebelum menghasilkan hasil akhir. Azure machine learning adalah platform di mana sumber daya cloud, analitik prediktif, dan data kamu akan secara otomatis terhubung satu sama lain. 


3. Keunggulan Azure Machine Learning Studio

Keuntungan yang paling utama dari azure machine learning studio adalah kamu tidak perlu melakukan pengkodean dan pemrograman untuk membuat algoritma machine learning. Kamu cukup melakukan drag and drop dataset dan model analisis kamu dan tautkan bersama untuk membuat eksperimen yang berjalan di studio machine learning. Selain itu, karena berbasis cloud jadi azure machine learning tidak ada batas data yang ditetapkan untuk mengimpor data dari penyimpanan azure dan sistem HDFS tentunya hal ini dapat menghemat biaya. Azure machine learning juga sangat user friendly dan dilengkapi dengan satu set alat yang kurang restriktif. Azure tools memiliki banyak data dan algoritma serta memberikan prediksi yang lebih akurat. Selain itu, azure machine learning memungkinkan platform streaming data seperti azure event hub untuk mengkonsumsi data dari ribuan perangkat yang terintegrasi secara bersamaan.


4. Elemen Azure Machine Learning

Azure machine learning terdiri dari tiga elemen penting untuk membagun cloud storage antara lain, compute yang berfungsi untuk mengatur keseluruhan proses komputasi yang meliputi foreground ataupun background. Selain compute, ada elemen storage yang memiliki fungsi untuk menyimpan seluruh data yang ada dengan dua jenis storage meliputi azure storage dan SQL azure. Elemen terakhir yang tak kalah penting adalah fabric yang memiliki fungsi untuk mengatur sistem penyimpanan pada azure. Apa saja yang diatur didalamnya yakni meliputi, penjadwalan, alokasi resource, maupun manajemen.


Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python


5. Pelajari Ebook Azure Machine Learning Bersama DQLab, Yuk!

Dengan modul dan materi yang update, belajar python menggunakan bahasa menjadi lebih mudah dan terstruktur bersama DQLab. Karena terdiri dari modul-modul up-to-date dan sesuai dengan penerapan industri yang disusun oleh mentor-mentor berpengalaman dibidangnya dari berbagai unicorn, dan perusahaan besar seperti Tokopedia, DANA, Jabar Digital dan masih banyak lagi. Yuk, belajar terstruktur dan lebih interaktif cukup dengan Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!


Penulis: Rian Tineges

Editor: Annissa Widya Davita


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!