Fungsi Drag-and-Drop pada Interface Azure Machine Learning

Azure Machine Learning (Azure ML) merupakan platform yang memudahkan data scientist, data engineer, dan developer dalam membangun, melatih, serta menyebarkan model machine learning. Salah satu fitur yang memudahkan pengguna dalam bekerja dengan Azure ML adalah antarmuka drag-and-drop. Fitur ini tidak hanya membuat platform lebih intuitif, tetapi juga mempercepat alur kerja dengan mengurangi kebutuhan akan penulisan kode secara manual.

Berikut adalah 5 fungsi utama dari fitur drag-and-drop pada user interface Azure Machine Learning. Simak yuk sahabat DQLab!

1. Membuat dan Mengelola Pipeline Machine Learning

Fungsi utama dari fitur drag-and-drop di Azure ML adalah memungkinkan pengguna untuk membuat pipeline machine learning secara visual. Pipeline adalah serangkaian langkah yang dibutuhkan untuk membangun model, mulai dari persiapan data hingga penyebaran model.

• Cara kerja: Pengguna dapat menyeret komponen seperti data source, preprocessing, algoritma, dan evaluasi langsung ke canvas, lalu menghubungkannya untuk membentuk alur kerja end-to-end.

• Keuntungan: Tanpa harus menulis kode, pengguna dapat dengan cepat membuat pipeline yang kompleks, memodifikasi urutan langkah, atau menambahkan komponen baru sesuai kebutuhan

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

2. Data Ingestion dan Preprocessing

Salah satu langkah paling penting dalam machine learning adalah persiapan data. Azure ML menyediakan berbagai modul untuk melakukan tugas seperti data cleansing, transformasi, dan imputasi yang dapat diakses melalui antarmuka drag-and-drop.

• Cara kerja: Misalnya, pengguna dapat menyeret modul Clean Missing Data ke workspace, menghubungkannya dengan dataset, dan melakukan konfigurasi yang diperlukan untuk menangani nilai yang hilang.

• Keuntungan: Mempermudah analisis dan pemrosesan data tanpa harus memahami atau menulis skrip kompleks.

3. Pemilihan dan Pelatihan Model

Azure ML memungkinkan pengguna untuk memilih model machine learning yang ingin digunakan, seperti Linear Regression, Decision Tree, atau Neural Network, hanya dengan menyeret modul yang diinginkan ke pipeline.

• Cara kerja: Setelah menambahkan modul model, pengguna cukup menghubungkannya dengan dataset yang sudah diproses, lalu mengatur parameter pelatihan model secara visual.

• Keuntungan: Menghemat waktu dalam eksperimen karena pengguna dapat dengan mudah mengganti model yang digunakan untuk membandingkan performa, tanpa perlu memodifikasi kode.

4. Evaluasi dan Validasi Model

Setelah model dilatih, langkah selanjutnya adalah evaluasi performa model. Azure ML menyediakan modul untuk mengevaluasi metrik seperti akurasi, precision, recall, dan confusion matrix melalui antarmuka yang intuitif.

• Cara kerja: Dengan menyeret modul Evaluate Model ke pipeline dan menghubungkannya dengan hasil pelatihan, pengguna bisa mendapatkan visualisasi performa model secara instan.

• Keuntungan: Mempermudah proses evaluasi dengan tampilan metrik yang mudah dipahami, sehingga pengguna dapat dengan cepat memutuskan apakah model sudah siap untuk digunakan atau perlu dioptimalkan lebih lanjut.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

5. Menyebarkan Model ke Produksi

Fitur drag-and-drop Azure ML juga mendukung penyebaran model ke lingkungan produksi. Setelah model dilatih dan dievaluasi, pengguna dapat menyebarkan model sebagai layanan web dengan beberapa klik saja.

• Cara kerja: Modul Deploy Model dapat ditambahkan ke pipeline, dan pengguna hanya perlu mengatur beberapa parameter seperti endpoint dan authentication. Setelah itu, model siap digunakan oleh aplikasi lain melalui API.

• Keuntungan: Penyebaran menjadi lebih cepat dan efisien karena tidak memerlukan skrip khusus, sehingga pengguna dapat fokus pada peningkatan performa model.

Fitur drag-and-drop pada user interface Azure Machine Learning memberikan kemudahan bagi pengguna dari berbagai level keahlian, mulai dari pemula hingga profesional. Dengan memanfaatkan fitur ini, pengguna dapat mempercepat proses pengembangan model machine learning, meminimalkan penulisan kode, dan lebih fokus pada analisis data serta hasil model.

Fitur ini juga memperkuat konsep no-code/low-code yang kini semakin populer, menjadikan machine learning lebih dapat diakses oleh kalangan yang bukan berasal dari latar belakang teknis.

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