Azure Machine Learning Vs Azure Databricks, Apa Bedanya?
Machine learning memiliki layanan cloud untuk memfasilitasi pengembangan dan implementasi solusi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) dan analisis data. Dua diantaranya adalah Azure Machine Learning dan Azure Databricks. Meskipun keduanya berfokus pada domain yang berbeda, keterlibatan mereka dalam suatu solusi sering kali saling melengkapi.
Azure Machine Learning menyediakan lingkungan pengembangan yang kuat dan alat untuk melatih, mengevaluasi, serta memelihara model-machine learning, sedangkan Azure Databricks menawarkan kemampuan analisis data besar dan pemrosesan terdistribusi menggunakan lingkungan notebook yang terintegrasi dengan Apache Spark.
Integrasi antara Azure Machine Learning dan Azure Databricks memungkinkan tim data science untuk mengoptimalkan siklus hidup pengembangan model. Dimulai dari pra-pemrosesan data dan analisis di Azure Databricks, hingga pelatihan dan pemeliharaan model di Azure Machine Learning.
Dengan demikian, kombinasi kedua layanan ini memungkinkan organisasi untuk menghadirkan solusi AI yang efisien, terukur, dan terkelola di cloud. Kali ini, kita akan membahas perbandingan dua layanan cloud antara Azure Machine Learning maupun Azure Databricks. Perbandingan ini bisa jadi pilihan bagi developer dan machine learning engineer dalam memenuhi kebutuhan proyek untuk machine learning.
Biar kamu enggak penasaran, simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!
1. Penggunaan Studi Kasus
Bayangkan sebuah perusahaan e-commerce yang ingin meningkatkan pengalaman pelanggan dan mengoptimalkan operasionalnya. Dalam hal ini, Azure Machine Learning (AML) dapat digunakan untuk mengembangkan model machine learning yang mampu memprediksi perilaku pembeli, mempersonalisasi rekomendasi produk, dan meningkatkan akurasi perkiraan stok.
Tim data science menggunakan lingkungan pengembangan AML untuk eksperimen model, melakukan penyetelan parameter, dan melatih model pada data historis transaksi. Setelah model dikembangkan dan diuji, AML memberikan kemudahan dalam penyiapan model tersebut untuk diterapkan secara langsung ke produksi.
Sementara itu, Azure Databricks dapat membantu dalam analisis data besar yang melibatkan volume transaksi yang besar dan beragam. Tim operasional dapat menggunakan Databricks untuk melakukan pra-pemrosesan data, identifikasi tren pembelian, dan analisis kluster pelanggan.
Databricks memanfaatkan kekuatan Apache Spark untuk memberikan pemrosesan terdistribusi yang cepat dan efisien. Dengan adanya integrasi antara Azure Machine Learning dan Azure Databricks, tim dapat dengan mudah mentransfer data yang telah diolah di Databricks ke lingkungan AML untuk melatih model atau memperbarui model yang sudah ada berdasarkan informasi terbaru.
Sumber: Medium.com/Valentina Alto
Dengan kombinasi Azure Machine Learning dan Azure Databricks, perusahaan e-commerce ini dapat mencapai solusi yang holistik, memanfaatkan keunggulan keduanya. AML memberikan fokus pada pengembangan dan pemeliharaan model machine learning, sementara Databricks memberikan kemampuan analisis data besar dan pemrosesan terdistribusi.
Integrasi sinergis antara keduanya memungkinkan perusahaan untuk mengoptimalkan proses bisnisnya, meningkatkan personalisasi layanan pelanggan, dan merespons dengan cepat terhadap perubahan dalam perilaku pasar.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Kapan Digunakan
Azure Machine Learning (AML) dan Azure Databricks digunakan pada tahapan berbeda dalam pengembangan dan implementasi solusi kecerdasan buatan (AI) serta analisis data di lingkungan cloud. Azure Machine Learning biasanya digunakan pada tahap pengembangan model-machine learning.
Para ilmuwan data dan pengembang dapat memanfaatkan layanan ini untuk merancang, melatih, dan mengevaluasi model AI menggunakan alat pengembangan berbasis cloud dan studio notebook Python. Selain itu, Azure Machine Learning menyediakan fitur pemantauan dan pemeliharaan model yang memudahkan penyiapan model untuk diimplementasikan ke lingkungan produksi.
Sementara itu, Azure Databricks lebih sering digunakan pada tahap pra-pemrosesan data dan analisis data besar. Lingkungan notebook berbasis cloud di Databricks memungkinkan tim data untuk melakukan transformasi data yang diperlukan, eksplorasi data, dan analisis data besar menggunakan Apache Spark. Azure Databricks dapat menjadi pilihan utama ketika tugas utama melibatkan manipulasi dan pemrosesan data terdistribusi dengan skala yang besar.
3. Pemrosesan Data
Pemrosesan data dapat dilakukan dengan efisien menggunakan Azure Machine Learning (AML) dan Azure Databricks, dua layanan cloud yang menyediakan kemampuan unik dalam domain pengolahan data. Dalam konteks Azure Machine Learning, fokus utamanya adalah pada pra-pemrosesan data yang melibatkan penyiapan dan pembersihan data untuk pengembangan model machine learning.
AML menyediakan alat-alat yang kuat untuk pemrosesan data, termasuk pemilihan fitur, normalisasi, dan transformasi data yang diperlukan untuk mengoptimalkan kinerja model. Studio pengembangan AML memungkinkan para ilmuwan data dan pengembang untuk dengan mudah melakukan langkah-langkah ini melalui notebook Python dan antarmuka grafis.
Sumber Gambar: Databricks
Di sisi lain, Azure Databricks cocok untuk pemrosesan data terdistribusi dan analisis data besar. Lingkungan notebook Databricks yang terintegrasi dengan Apache Spark memungkinkan tim untuk melakukan transformasi data yang kompleks dan analisis terdistribusi dengan cepat. Dengan memanfaatkan kekuatan pemrosesan paralel Spark, Databricks memfasilitasi eksekusi tugas-tugas pemrosesan data yang membutuhkan skala yang besar dan kecepatan tinggi.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Tujuan Utama
Perbandingan terakhir terletak pada tujuan utamanya. Azure Machine Learning dirancang khusus untuk memfasilitasi siklus hidup pengembangan model machine learning. Azure Machine Learning memberikan alat untuk membantu dalam pra-pemrosesan data, pemilihan fitur, eksperimen model, dan penyiapan model untuk produksi.
Sementara, Azure Databricks berfokus pada analisis data berskala besar dan pemrosesan data terdistribusi. Databricks memberikan lingkungan Apache Spark yang dioptimalkan di cloud untuk analisis data.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Reyvan Maulid