Azure Machine Learning dalam Data Science

Machine Learning telah ada sejak tahun 1959 yang diciptakan oleh Arthur Samuel, dimana Machine Learning didefinisikan sebagai bidang studi yang memungkinkan komputer untuk mengambil keputusan tanpa harus di-program secara eksplisit. Beberapa tahun terakhir ini, Machine Learning kembali booming dan menjadi hal yang mempermudah banyak pekerjaan manusia, bahkan dalam kehidupan kita sehari-hari.

Menurut perkiraan International Data Corporation (IDC), pengeluaran untuk AI dan ML akan terus tumbuh. Sayangnya, tidak semua orang bisa mengakses Machine Learning dengan mudah, misalnya saja bagi para pelaku Usaha Kecil Menengah (UKM). Biaya yang dibutuhkan untuk mengakses Machine Learning dengan skill coding dan keterampilan dalam mengakses hardware menjadi faktor terbesar bagi mereka. 

Keberadaan Azure Machine Learning memberikan angin segar bagi para pelaku UKM, karena mereka dapat terjun ke Machine Learning dengan mudah dan mulai mendapatkan manfaatnya tanpa harus terjun terlalu jauh ke dalamnya. Lalu apakah Azure Machine Learning itu? Yuk, simak penjabarannya!

1. Mengenal Azure Machine Learning

Azure Machine Learning merupakan layanan cloud yang dapat digunakan untuk mempercepat dan mengelola siklus project Machine Learning. Machine Learning Profesional, Data Scientist, dan Data Engineer dapat menggunakannya dalam alur kerja mereka sehari-hari, yaitu melakukan training, deploy model, serta mengelola MLOps.

Kita bisa membuat model di Azure Machine Learning atau menggunakan model yang dibuat dari platform open source, seperti Pytorch, TensorFlow, atau scikit-learn. Alat MLOps membantu Anda memonitor, melakukan training ulang pada model,serta menerapkan kembali model yang sudah ada.

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

2. Meningkatkan Produktivitas Semua Anggota Team

Project Machine Learning kerap kali membutuhkan tim dengan anggota yang memiliki beragam skill agar bisa membangun dan melakukan maintain. Azure Machine Learning menyediakan tools yang bisa dimanfaatkan sehingga bisa meningkatkan produktivitas semua anggota tim, diantaranya adalah: 

• Berkolaborasi dengan semua anggota tim melalui notebook yang bisa diakses bersama, compute resource, data, dan environment.

• Develop model untuk keterjelasan, pelacakan, dan kemampuan audit untuk memenuhi persyaratan kepatuhan garis keturunan dan audit.

• Deploy model ML dengan cepat dan mudah dalam skala besar, serta kelola secara efisien dengan MLOps

• Jalankan workload machine learning di mana saja dengan tata kelola, keamanan, dan kepatuhan bawaan.

  
  

3. Studio Azure Machine Learning

Studio Azure Machine Learning menawarkan beberapa authoring experience yang tergantung pada jenis project dan tingkat pengalaman Machine Learning kita sebelumnya, tanpa harus menginstal apa pun.

Beberapa hal yang akan ditemui pada Azure Machine Learning studio adalah:

• Notebook: kita bisa memanfaatkan untuk menulis dan menjalankan code yang kita miliki di server Notebook Jupyter terkelola yang terintegrasi langsung di studio.

• Visualize run metric: dapat digunakan untuk melakukan analisis dan mengoptimalkan eksperimen Anda dengan visualisasi.

• Azure Machine Learning Design: digunakan untuk melatih dan menerapkan model Machine Learning tanpa menulis kode apa pun. Drag and drop pada dataset dan komponen untuk membuat pipeline Machine Learning. 

• UI Machine Learning otomatis: Pelajari cara membuat eksperimen Machine Learning secara otomatis dengan interface yang mudah digunakan.

• Pelabelan data: Gunakan data yang sudah diberikan label di Azure Machine Learning untuk mengkoordinasikan pelabelan gambar atau proyek pelabelan teks secara efisien.

  
  

4. Kelebihan Azure Machine Learning

Berikut ini adalah beberapa kelebihan yang dimiliki oleh Azure Machine Learning, diantaranya adalah:

• Pengembangan dan pelatihan model yang cepat, dengan tools yang terintegrasi dan support untuk framework dan open source library.

• Membangun model Artificial Intelligence yang dapat dipertanggung jawabkan serta dapat dijelaskan.

• Penerapan, pengelolaan, dan berbagi model ML cepat untuk kolaborasi cross-workspace dan MLOps.

• Tata kelola, keamanan, dan compliance untuk menjalankan beban kerja machine learning di mana saja.

  
  

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. Tenang, kamu tidak perlu pusing-pusing lagi mencari tempat belajar karena DQLab juga menyediakan modul yang membahas tentang Machine Learning, yaitu modul “Machine Learning with Python for Beginning”. 

Yuk, tunggu apa lagi? Sign up, dan belajar Machine Learning sekarang juga!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri