Cara Kerja Azure Machine Learning
Saat ini kita sedang berada di zaman kecanggihan teknologi yang semakin pesat sehingga kehadiran artificial intelligence maupun machine learning sangat membantu dalam berbagai keperluan. Jika berbicara tentang machine learning, seringkali terdengar pula istilah azure machine learning.
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 seseorang yang ingin terjun ke dalam profesi praktisi data, pengenalan terkait machine learning perlu dipahami dan dipraktekkan lebih lanjut. Seorang praktisi data umumnya tidak hanya menganalisis data dalam skala kecil saja, melainkan menganalisis big data.
Big data tidak bisa atau sangat kecil kemungkinannya jika dianalisis dengan cara manual tanpa menggunakan bantuan machine learning. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa hal terkait Azure machine learning. Yuk simak bersama-sama!
1. Pengertian Azure Machine Learning
Azure machine learning merupakan suatu layanan cloud yang bertujuan untuk membuat dan juga mengelola solusi yang dihasilkan dari machine learning. Azure machine learning juga berfungsi untuk memprediksi hasil dari sekumpulan data atau meng cluster data yang ada serta menganalisis keseluruhan datanya menggunakan beragam algoritma.
Tools dalam azure machine learning menerapkan sistem proteksi dan privasi yang terpercaya agar pengguna mendapatkan sistem keamanan yang terpercaya.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Komponen dan Tools Azure Machine Learning
Microsoft Azure machine learning memiliki beberapa komponen utama seperti Compute, Storage dan Fabric. Komponen pertama adalah Compute, yang berguna untuk mengatur proses komputasi. Komponen kedua adalah Storage, yang berguna untuk menyimpan data. terdapat dua jenis storage yaitu Azure Storage dan SQL Azure.
Komponen yang ketiga adalah Fabric, yang berguna untuk mengatur sistem penyimpanan di Azure. Selain itu terdapat pula beberapa tools yang tersedia antara lain Azure Machine Learning Designer, Many Models Solution Accelerator, Machine Learning CLI, Visual Studio Code, dsb.
3. Mengapa Azure Machine Learning Dibutuhkan
Azure machine learning ini diciptakan dengan beberapa manfaat khususnya dalam penerapan machine learning.
Azure machine learning memiliki beberapa kelebihan seperti mudah diimplementasikan ke web service, interface yang mudah dan fleksibel untuk digunakan, menyediakan berbagai macam algoritma, menggunakan machine learning sebagai layanan dalam membangun aplikasi machine learning, serta memiliki dokumentasi yang lengkap untuk solusi machine learning seperti tutorial, referensi, dll.
4. Cara Implementasi Azure Machine Learning
Pada bagian sebelumnya kita telah mengenali beberapa hal terkait Azure machine learning. Selanjutnya kita akan mencoba mengetahui cara implementasi azure machine learning. Berikut langkah-langkah yang dapat diikuti.
Buka portal Azure dan pilih Machine Learning
Pilih tombol Add
Masukkan nama Workspace dan Resource Group lalu tekan tombol Review + Create
Tunggu proses deployment. Jika sudah selesai pilih Go to resource
Pilih menu Experiment di sidebar kiri dan pilih Launch the Studio lalu selanjutnya akan diarahkan ke halaman baru domain ml.azure.com
Pilih Start Now di Notebooks
Buat file baru
Buat komputasi baru (jika belum ada) lalu tekan tombol creat dan tunggu proses pembuatannya
Jika sudah status running pilih tombol Edit untuk mengedit file hello.ipynb dengan Jupyter Notebook
Selanjutnya diarahkan ke halaman Jupyter Notebook dan membuat model machine learning
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Azure machine learning juga perlu dipelajari untuk dapat mengembangkan aplikasi machine learning. Sebelum itu tentu pengguna juga perlu memahami terlebih dahulu apa itu machine learning dan bagaimana cara menggunakannya. Semua itu dapat dipelajari di DQLab.
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.
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita