Azure Machine Learning Panduan untuk Bahasa Python
Dalam era di mana data menjadi inti dari berbagai keputusan, Azure Machine learning membuka pintu bagi semua orang untuk memanfaatkan kecerdasan buatan. Azure Machine learning merupakan suatu layanan cloud yang digunakan untuk mempercepat dan mengelola siklus hidup proyek pembelajaran mesin. Pengguna dapat membuat model dalam Azure Machine learning atau menggunakan model yang dibangun dari platform sumber terbuka seperti Pytorch, TensorFlow atau Scikit-Learn.
Bagi banyak orang, kata "machine learning" mungkin terdengar kompleks, tetapi dengan bantuan Azure Machine Learning Service dan bahasa pemrograman Python, kita dapat membuka pintu menuju dunia yang penuh dengan potensi.
Artikel ini akan membahas cara praktis berinteraksi dengan Azure Machine Learning Service menggunakan Python, memberikan panduan langkah demi langkah serta contoh kode untuk memulai, melatih, dan menerapkan model-machine learning.
1. Pengenalan Azure Machine Learning Service
Azure Machine Learning Service adalah platform yang memungkinkan kita untuk mengembangkan, melatih, dan menerapkan model-machine learning di Azure. Bagaimana kita dapat memulai dengan Python? Pertama, pastikan kamu memiliki akun Azure dan instalasi Python di komputermu. Setelah itu, kamu dapat menggunakan SDK Azure Machine Learning Python untuk terhubung dengan layanan ini dan mulai memanfaatkan kecerdasan buatan.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Memulai dengan Panduan Praktis
Setelah kamu terhubung ke Azure Machine Learning Service melalui Python, langkah selanjutnya adalah memulai dengan panduan praktis. Inilah saatnya untuk membuat proyek, mendefinisikan eksperimen, dan mengelola sumber daya komputasi yang diperlukan. Azure Machine Learning Service memudahkan langkah-langkah ini, dan kamu dapat melihat hasil eksperimenmu secara real-time.
3. Contoh Kode untuk Pelatihan Model
Penting untuk memahami bagaimana melatih model-machine learning. Melalui Azure Machine Learning Service dan Python, kita dapat menggunakan contoh kode untuk melatih model menggunakan dataset tertentu. Contoh kode ini melibatkan pemilihan algoritma yang sesuai, pembagian data menjadi set pelatihan dan pengujian, serta penyesuaian parameter agar model dapat belajar dengan baik.
4. Menerapkan Model ke dalam Produksi
Melatih model hanyalah satu langkah. Azure Machine Learning Service memungkinkan kita untuk dengan mudah menerapkan model yang sudah dilatih ke dalam produksi. Pembaruan model, monitoring performa, dan skala otomatisasi dapat dilakukan dengan mudah melalui Python, memberikan fleksibilitas dan efisiensi dalam pengelolaan model-machine learning.
5. Meningkatkan Model dan Evaluasi Kinerja
Setelah model-machine learning diterapkan, perlu dipahami bagaimana meningkatkannya seiring waktu. Azure Machine Learning Service menyediakan alat untuk mengevaluasi kinerja model secara berkala dan memberikan wawasan tentang apakah model perlu ditingkatkan atau diperbarui. Dengan Python, kita dapat menggunakan contoh kode untuk memonitor dan meningkatkan model-machine learning dengan cepat.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Machine learning saat ini menjadi kebutuhan untuk dipelajari di era kecanggihan teknologi. Machine learning adalah suatu hal yang bisa dipelajari dari dasar di DQLab.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!