PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 13 Jam 9 Menit 47 Detik 

Fitur Azure Machine Learning dalam Bidang Data

Belajar Data Science di Rumah 13-November-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1da380e2f5ef157dfd50dc5d5cdbef36_x_Thumbnail800.jpeg

Machine  learning merupakan   salah   satu   sub   bagian   pembelajaran   dari   kecerdasan   buatan   yang memungkinkan  sistem  memiliki  kemampuan  untuk  “belajar  secara  otomatis”. Machine   learning dapat meningkatkan  kemampuan  berdasarkan  pengalaman  tanpa  perlu  diprogram  secara  eksplisit  atau  tanpa  perlu intervensi manusia. 


Machine learning harus terlebih dahulu diberikan data untuk dapat dipelajarinya. Machine   learning memiliki   sejumlah   metode   pembelajaran.   Secara   umum, machine   learning diklasifikasikan  ke dalam empat kategori, yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, Semi  Supervised Learning dan Reinforcement Learning.


Microsoft Azure adalah suatu platform yang ditawarkan oleh perusahaan Microsoft untuk mengolah dan menganalisis data terutama data yang banyak melalui jaringan global. Untuk mengantisipasi meningkatnya data maka Microsoft menawarkan layanan yang disebut dengan Microsoft Azure. Untuk menangani analisis prediktif (predictive analysis), layanan yang ditawarkan adalah Azure Machine learning. Layanan ini tidak hanya menyediakan alat untuk memodelkan analisis prediktif, namun juga menyediakan layanan yang memungkinkan pengguna untuk mengelola model prediksi yang sudah dibangun.


Fitur apa saja yang bisa kita manfaatkan dari Azure Machine Learning? Jawabannya bisa sahabat DQ dapatkan pada artikel ini. Simak sampai tuntas ya.


1. Prepare Data

Machine Learning

data preparation adalah proses mengambil data mentah dan menyiapkannya untuk diserap dalam platform analitik. Untuk mencapai tahap akhir persiapan, data harus dibersihkan, diformat, dan diubah menjadi sesuatu yang dapat diolah oleh alat analisis. data preparation diharapkan mampu memastikan keakuratan dan konsistensi data mentah yang disiapkan untuk pemrosesan dan analisis. Sehingga analisis yang akan dilakukan mampu menggambarkan data sesuai keadaan yang sesungguhnya.


Data datang dari segala arah, mulai dari smartphone, pendataan, sosial median dan lainnya. Data ada yang berbentuk terstruktur dan juga tidak terstruktur seperti gambar, dokumen, data geospasial dan lainnya. Jika data yang digunakan salah, bias atau tidak lengkap dapat mengakibatkan prediksi yang tidak akurat. Azure machine learning juga menyediakan fitur untuk data preparation, diantaranya:

  • Data labeling, memberi label pada data training dan mengelola project labeling data

  • Data preparation, melakukan eksplorasi dan persiapan data

  • Datasets, mengakses, membuat dan membagikan data.


2. Build and Train Models

Machine Learning

Photo by Antoine Dautry on Unsplash


Setelah data yang “bersih” telah tersedia, maka langkah selanjutnya adalah membangun dan melatih model machine learning. Gunakan algoritma yang sesuai dengan kebutuhan dan masalah yang ingin diselesaikan. Cari model yang terbaik dengan menggunakan training data. Pastikan fitur fitur yang digunakan sebagai indikator sudah sesuai dengan tujuan pemodelan.


Berikut beberapa fitur azure machine learning yang berhubungan dengan build and train models:

  • Notebooks, yakni jupyter notebook yang dapat digunakan untuk menuliskan sintaks python

  • Automated machine learning, fitur yang digunakan untuk membuat model machine learning otomatis dan meningkatkan akurasi model dengan tune otomatis.

  • Open-source libraries and frameworks, tersedianya library maupun framework machine learning. Sebut saja tensorflow, keras dan pandas.


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


3. Validate and Deploy

Machine Learning

Photo by Balázs Kétyi on Unsplash


Validasi model adalah mengukur kinerja model dengan menghitung segala bentuk tingkat kesalahan prediksi pada model. Dengan melakukan evaluasi model kita setidaknya mendapatkan informasi:

  • Model telah mampu memprediksi/melakukan tugasnya sesuai dengan yang kita harapkan. Sehingga model bisa segera diimplementasikan.

  • Model belum mampu memprediksi/melakukan tugasnya sesuai dengan yang kita harapkan. Pada kasus ini, kita dapat mengoptimalkan parameter pada model itu sendiri sehingga model jauh lebih akurat. Atau mungkin menggunakan algoritma yang lain.


Azure machine learning memiliki fitur-fitur dalam validate and deploy, diantaranya:

  • Optimize models, mempercepat akselerasi model.

  • Model repository, digunakan untuk membagikan model yang telah kita bangun

  • Pipelines and CI/CD, membuat alur kerja otomatis dalam pengembangan model machine learning


4. Manage and Monitor

Machine Learning

Photo by Tobias Tullius on Unsplash


Dalam level produksi, model machine learning yang telah di deploy harus dimanajemen dan dimonitoring. Monitoring yang benar akan membantu sahabat DQ mendeteksi masalah sesegera mungkin, dan mengidentifikasi sumbernya juga. Meski begitu pekerjaan manajemen dan monitoring model machine learning bukanlah perkara mudah. Misalnya karena versi model dan hyperparameter sering diatur oleh konfigurasi ini, kekurangan kecil dalam konfigurasi sistem dapat menyebabkan sistem ML berperilaku berbeda.


Namun azure machine learning juga menyediakan fitur untuk manage and monitor, diantaranya:

  • Monitoring and analysis, melacak, catat, dan analisis data, model, dan sumber daya.

  • Auditing

  • Error analysis, debug dan mengoptimasi akurasi model.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


5. Kembangkan Skill Penggunaan Tools Machine Learning

Machine Learning

Photo by Tobias Tullius on Unsplash


Machine learning adalah disiplin ilmu yang didukung berbagai ilmu. Salah satunya adalah komputasi. Selain kemampuan statistik, sahabat DQ juga dituntut mampu menggunakan tools analisis data, semisal azure machine learning. Selain itu terdapat alternatif tools, seperti Python dan R. Kedua tools ini juga mumpuni dalam machine learning. Tentunya sahabat DQ bisa meningkatkan ilmu machine learning melalui DQLab. Terdapat banyak sumber daya yang bisa sahabat DQ manfaatkan.


Beberapa modul bertema machine learning di DQLab diantaranya:

  • Machine Learning With Python for Beginner

  • Basic Feature Discovering for Machine Learning

  • Customer Churn Prediction using Machine Learning


Bagi sahabat DQ yang belum memiliki pengetahuan data science atau machine learning, atau berasal dari background non IT, tenang saja. Karena DQLab punya modul gratis yang bisa kamu coba loh seperti Introduction R dan Python.


Tunggu apa lagi? Yuk, Sign Up di DQLab.id sekarang!


Penulis: Ashari Ramadhan



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :