Fungsi & Pilihan Layanan pada Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning adalah salah satu cloud service yang semakin dibutuhkan terutama oleh perusahaan besar. Hal ini karena layanan dan pilihan proses deployment yang diberikan sangat membantu dalam mengoptimalkan model machine learning. Beberapa keunggulan Azure Machine Learning yaitu menerapkan backup data dan rencana pemulihan pasca krisis, bisa dijadikan sebagai hosting dan mengembangkan aplikasi, dan berinovasi dengan solusi industri IoT.

Microsoft Azure Machine Learning memiliki layanan yang membantu data scientist dan developer untuk menyelesaikan permasalahan di bidang data science. Beberapa layanan yang dimiliki yaitu workbench, model management, visual code, dan masih banyak lagi. Apa saja kegunaan layanan tersebut? Yuk simak pembahasan berikut ini!

1. Apa Itu Azure Machine Learning?

Azure Machine Learning (Azure ML) merupakan layanan berbasis cloud yang bertujuan untuk membuat dan juga mengelola solusi yang dihasilkan dari Machine Learning. Layanan ini dirancang agar dapat membantu Data Scientist dan juga Machine Learning Engineer untuk memanfaatkan data processing, model developing, serta skill frameworks. Selain itu, Azure Machine Learning juga dapat membantu Data Scientist dan Machine Learning Engineer dalam menskalakan, mendistribusikan, hingga menerapkan beban kerja mereka ke cloud. 

Azure Machine Learning diciptakan untuk menjawab berbagai permasalahan yang muncul dalam pengembangan Machine Learning. Ada beberapa alasan mengapa Azure Machine Learning ini dibutuhkan, misalnya:

• Menggunakan Machine Learning sebagai layanan, sehingga bisnis tidak perlu lagi melakukan pengaturan yang rumit atau membeli software dan hardware lainnya, mereka cukup memanfaatkan layanan ini dalam membangun aplikasi Machine Learning.

• Interface yang mudah dan fleksibel untuk digunakan, karena less coding dan hanya membutuhkan drag and drop komponen.

• Menyediakan berbagai macam algoritma, khususnya algoritma Machine Learning yang umum digunakan oleh praktisi data. 

• Mudah diimplementasikan ke web service.

• Memiliki dokumentasi yang lengkap untuk solusi Machine Learning, seperti tutorial, referensi, dll.

  
  

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

2. Layanan yang Disediakan Azure Machine Learning

Azure Machine Learning menawarkan layanan dan tools yang dapat membantu praktisi data. Diantaranya yaitu:

• Azure Machine Learning Workbench. Workbench adalah aplikasi Windows/MacOS  yang menangani tugas utama untuk proyek Machine Learning, termasuk impor dan persiapan data, pengembangan model, manajemen eksperimen, dan penerapan model di berbagai lingkungan. Workbench berinteroperasi dengan pihak lainnya, termasuk Git untuk kontrol versi dan Notebook Jupyter untuk pembersihan dan transformasi data, pemodelan statistik, dan visualisasi data.

• Azure Machine Learning Experimentation Service. Layanan ini berinteroperasi dengan Workbench untuk menyediakan manajemen proyek, kontrol akses, dan kontrol versi (melalui Git). Layanan ini mendukung pelaksanaan eksperimen Machine Learning untuk membuat dan melatih model. Eksperimen juga berfokus pada pembangunan lingkungan tervirtualisasi, yang memungkinkan developer mengisolasi dan mengoperasikan model dengan benar, dan mencatat detail setiap proses untuk membantu pengembangan model. Eksperimen dapat melakukan deploy model secara lokal pada Docker dan melalui klaster Spark berskala yang berjalan di Azure.

• Azure Machine Learning Model Management. Layanan ini membantu developer melacak dan mengelola model yang telah dikembangkan; memproses model dan dependensi ke dalam file image Docker; mendaftarkan gambar-gambar ke Docker; dan menerapkan gambar kontainer tersebut ke berbagai macam lingkungan komputasi, termasuk perangkat IoT.

• Microsoft Machine Learning Libraries untuk Apache Spark (MML Spark). MMLSpark menyediakan serangkaian tools yang mengintegrasikan Spark dengan tools Machine Learning terkait, termasuk Microsoft Cognitive Toolkit dan library OpenCV. Library ini mempercepat pengembangan model Machine Learning yang melibatkan data gambar dan teks.

• Visual Studio Code Tools untuk AI. Layanan ini merupakan perluasan dari Visual Studio Code (VS Code) yang membantu developer membuat skrip dan mengumpulkan metrik untuk eksperimen Pembelajaran Mesin Azure.

• Azure Machine Learning Studio. Layanan ini didesain dengan cara drag-and-drop untuk membantu user membangun dan mengembangkan model prediktif analisis tanpa membutuhkan coding apapun.

  
  

3. Pilihan Deployment Pada Azure Machine Learning

Data scientist dan developer menggunakan Microsoft Azure Machine Learning untuk membuat dan mengembangkan model. Ada beberapa pilihan deployment yang bisa pengguna pertimbangkan tergantung dari kebutuhan. Pilihan yang diberikan antara lain:

• VM dengan Graphic Processing Units. VM Azure yang dirancang untuk menjalankan proyek Machine Learning yang membutuhkan GPU dibandingkan CPU yang lebih tradisional, karena mereka dapat menangani operasi matematika kompleks dan pemrosesan paralel yang diperlukan untuk merender gambar secara efisien.

• Field-programmable Gate Arrays (FPGA) sebagai Sebuah Layanan. Chip FPGA dapat diprogram menggunakan model Machine Learning, yang memungkinkan model beroperasi pada kecepatan hardware, dan sangat meningkatkan kinerja proyek Machine Learning dan analitik data. Layanan FPGA saat ini terbatas untuk mendukung proyek dalam klasifikasi dan pengenalan gambar berbasis TensorFlow dan ResNet50.

• Microsoft Machine Learning Server. Opsi deploy satu ini menyediakan server khusus untuk skala besar bagi perusahaan yang dikembangkan dalam bahasa seperti R atau Python. Layanan ini ditujukan untuk tugas-tugas seperti analitik kinerja tinggi, Machine Learning dan analisis data, dan dapat dioperasikan di Linux, Windows, Hadoop, dan Apache Spark.

• Azure Data Science Virtual Machine. Virtual machine ini ditujukan untuk proyek data science yang bekerja di bawah Windows Server, Ubuntu Linux, dan OpenLogic CentOS. Layanan ini mencakup data science dan tools untuk kebutuhan pengembangan. 

  
  

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

4. Permasalahan yang Dapat Diselesaikan Azure Machine Learning

Dengan semakin populernya penggunaan data pada sebuah bisnis, maka Machine Learning adalah salah satu teknologi yang diperlukan untuk menyelesaikan permasalahan dan mendapatkan insight dari proses analisis data. 

Pada perusahaan yang bergerak di bidang pelayanan finansial, Machine Learning dapat digunakan untuk memahami kebutuhan pelanggan, menilai kelayakan kredit, dan kemungkinan kesalahan proses keuangan lainnya. Dengan Azure Machine Learning, perusahaan finansial dapat mendeteksi perilaku membuka akun yang terindikasi bukan pemiliknya dan melakukan transaksi penipuan. Pada perusahaan ritel, Machine Learning dapat membantu memahami jumlah pelanggan yang mengunjungi toko, barang apa yang dibeli, atau barang apa saja yang dikembalikan karena tidak puas. Pada perusahaan yang bergerak di bidang transportasi, Machine Learning berfungsi untuk mengoptimalkan rute dan pengiriman, menentukan cara terbaik dalam memenuhi kebutuhan penduduk, dan kebutuhan lainnya.

Ternyata Microsoft Azure memiliki manfaat yang sangat membantu mengefisienkan proses analisis data yang menggunakan machine learning. Nah, sebelum mahir menggunakan Microsoft Azure, tentu saja Sahabat DQ perlu memahami machine learning terlebih dahulu. Sehingga nantinya lebih mudah dalam mengaplikasikannya menggunakan Microsoft Azure. 

Mempelajari machine learning akan lebih matang jika dilengkapi dengan metode pembelajaran yang tepat. Nah, DQLab adalah solusi bagi kalian yang ingin belajar secara dasar sampai penerapan machine learning di beragam studi kasus. DQLab juga dilengkapi dengan Live Code Editor sehingga praktis tanpa harus install aplikasi lagi untuk praktik menuliskan code. Yuk, segera daftar dengan Sign Up. Siapkan diri untuk mahir mengaplikasikan machine learning bersama DQLab!

Penulis : Dita Feby