Machine Learning : 3 Alasan Mengapa Harus Menggunakan Azure Machine Learning Studio

Machine Learning : 3 Alasan Mengapa Harus Menggunakan Azure Machine Learning Studio

Belajar Data Science di Rumah 22-Oktober-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4c8975bed02d704e4ca2958ba725f198_100_persen.jpg

Azure Machine Learning merupakan environment yang dapat kita gunakan untuk mengembangkan aplikasi Machine Learning. Dengan menggunakan Azure Machine Learning kita dapat bereksperimen dengan banyak data dan memilih spek komputasi untuk membangun model Machine Learning. Secara khusus, Azure ML ini sudah didukung untuk framework AI seperti Facebook PyTorch, Google TensorFlow, dan scikit-learn, sebagai pendukung pengubah hyperparameter otomatis.

Azure Machine Learning merupakan layanan yang diberikan di dalam Microsoft Azure Cloud Computing yang berguna untuk memprediksi hasil dari sekumpulan data dan menganalisis keseluruhan data guna memberikan kesimpulan. Oleh karena itu, memilih Azure Machine Learning sebagai layanan cloud computing merupakan pilihan yang tepat. Mengapa? Nah, berikut ini alasannya mengapa harus menggunakan Azure Machine Learning. Yuk, kita simak!

1. Solusi yang Menawarkan Untuk Mengambil Keputusan Terbaik

Microsoft Azure adalah solusi yang menawarkan kamu untuk mengambil keputusan terbaik karena telah dipercaya oleh lebih dari 66% dari Fortune 500 Companies. Selain itu, Microsoft Azure memiliki fitur Analytics Services yang di dalamnya termasuk Machine Learning, Cortana Analytics, dan Stream Analytics. Fitur tersebut disebut pula Business Intelligence, yang bisa membuat kamu untuk mengambil keputusan yang lebih cerdas, meningkatkan customer service, dan lain sebagainya.

Microsoft Azure selain dapat diandalkan, juga memungkinkan untuk migrasi data secara step-by-step, menampilkan opsi enkripsi, serta terintegrasi dengan Microsoft Stack. Dengan kemungkinan tanpa batas, Microsoft Azure jelas merupakan solusi untuk manajemen infrastruktur IT yang lebih sederhana.

Baca Juga : Belajar Machine Learning: Apa itu Azure Machine Learning?

2. Meningkatkan Skalabilitas dengan Compliance yang Pasti

Bersamaan dengan perkembangan industri, kamu mungkin memerlukan aplikasi berskala besar dan tidak menutup kemungkinan untuk kembali ke skala kecil kemudian kembali ke skala besar. Ketidakpastian ini telah diwadahi oleh Microsoft Azure dengan fiturnya “pay as you use” atau “pay as you go”. Keunggulan ini ditawarkan oleh Microsoft Azure untuk menghindari biaya yang besar dalam membangun infrastruktur IT.

3. Microsoft Azure Menerapkan Sistem Keamanan yang Terpercaya

Tidak perlu khawatir soal proteksi dan privasi atau takut akan kehilangan data dalam jumlah besar. Microsoft Azure memiliki standar cyber security yang baik dengan sertifikasi ISO 27018. Sehingga, kamu tidak perlu khawatir akan keamanan datamu. Data center yang dimiliki oleh Microsoft sudah melewati berbagai uji coba, dan telah terbukti dalam memberikan keamanan data yang terpercaya.  Microsoft Azure berjalan menggunakan data center Microsoft yang disebut Worldwide Network of Microsoft Managed Datacenters, yang tersebar di 22 wilayah. Ketatnya kontrol keamanan dan  SLA (Service Level Agreement) 99.95%, atau setara dengan downtime maksimum 22 menit dalam sebulan, memastikan kemampuan Microsoft Azure dalam memberikan layanan infrastruktur IT berbasis cloud yang optimal untuk berbagai industri.

Baca juga: Implementasi Azure Machine Learning Studio untuk Simple Credit Approval Model using Decision Tree Bersama DQLab

4. Yuk Mulai Belajar Membuat Model Machine Learning Bersama DQLab!

Yuk mulai pelajari dan terapkan ilmunya pada data yang kamu miliki! Sign Up untuk nikmati module GRATIS “Introduction to Data Science” dengan pengalaman belajar yang seru menyenangkan serta aplikatif pada industri nyata! Untuk kamu yang ingin mulai belajar Data Science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi.

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita

Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!