Gambaran Umum Workflow Azure Machine Learning

Layanan Azure machine learning adalah layanan cloud terkelola penuh yang digunakan untuk melatih, menerapkan, dan mengelola model machine learning Azure. Microsoft Azure ini juga bisa dikatakan sebagai layanan untuk memprediksi hasil dari sekumpulan data maupun meng cluster data yang ada dan menganalisis keseluruhan datanya untuk bisa memberikan sebuah kesimpulan dengan menggunakan berbagai jenis algoritma di dalamnya.

Tidak hanya itu layanan ini dapat memungkinkan pengguna untuk mengelola model prediksi yang sudah di bangun. Nah pada pembahasan artikel kita kali ini, kita akan mengupas tuntas apa itu azure machine learning atau microsoft azure ini. Dalam posting ini, kita akan melihat apa itu layanan Pembelajaran Mesin Azure dan menjelaskan alur kerja end-to-end untuk layanan pembelajaran mesin. Jadi simak terus pembahasan kali ini ya. 

1.  Sekilas Tentang Microsoft Azure

Microsoft Azure atau sebelumnya kita kenal dengan nama windows Azure, Microsoft Azure adalah sebuah platform cloud computing publik yang dimiliki oleh perusahaan microsoft. Aplikasi ini menyediakan berbagai macam layanan cloud, seperti komputasi, tools analisis, ruang penyimpanan data, sampai networking. Para user aplikasi ini dapat memilih untuk mengembangkan dan menskalakan aplikasi baru maupun menjalankan aplikasi yang ada di cloud publik dari Microsoft Azure. 

Credit by Glints

Platform ini memiliki tujuan untuk membantu bisnis mengelola tantangan dan memenuhi tujuan dari perusahaan mereka. Maka dari itu aplikasi ini menawarkan beberapa macam tools yang dapat mendukung kepentingan semua sektor industri salah satunya seperti e-commerce, hingga keuangan. Tools dan layanannya pun ditawarkan dengan kompatibel dengan seluruh jenis teknologi open source.

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

2. Meninjau Layanan Azure Machine Learning 

Ini adalah layanan tingkat perusahaan untuk membangun dan menerapkan model pembelajaran mesin. Ini memungkinkan kami membuat, menguji, mengelola, menerapkan, atau memantau model ML di lingkungan berbasis cloud yang dapat diskalakan. Ini mendukung banyak paket sumber terbuka yang tersedia di Python seperti TensorFlow, matplotlib, dan sci-kit-learn. Ada beberapa alat yang tersedia yang dapat digunakan untuk membuat, melatih, dan menerapkan model.

• Azure Machine Learning Studio, ini adalah workspace kalian untuk membuat, membangun, dan juga melatih machine learning models. Untuk lebih mengetahui tentang azure machine learning studio ini kalian bisa melihatnya di blog post Azure Machine Learning Studio.

Credit by Towards Data Science

• Azure Machine Learning untuk ekstensi Visual Studio Code, ini adalah ekstensi gratis yang memungkinkan untuk mengelola sumber daya, alur kerja training models, dan penerapan dalam Visual Studio Code.

• Jupyter Notebooks, ini adalah salah satu aplikasi web yang berbasis open source untuk membuat dan membagikan dokumen yang berisikan live code, visualisasi teks naratif, dan equations.

Credit by jupyter.org

• Model Registry, ini adalah komponen dari machine learning service yang dimana model disimpan setelah dilatih. Model Registry ini memiliki tanggung jawab untuk menyimpan catatan model yang sedang dibuat dan juga dilatih. Model ini dapat diidentifikasikan dengan versi dan juga namanya. Ketika ada model baru yang didaftarkan dengan nama yang sudah digunakan sebelumnya, registry akan menyimpannya sebagai versi yang terbarukan.

• Image Registry, ini dapat menyimpan catatan gambar yang sudah dibuat oleh model. Hal itu akan menambahkan tag metadata tambahan pada saat membuat gambar yang sudah disimpan oleh image registry. Tag ini dapat digunakan sebagai query untuk menemukan gambar.

3. Fitur Layanan Azure Machine Learning

Azure Machine Learning ini memiliki beberapa fitur layanan yang diberikan oleh Microsoft. Apa sajakah fitur layanan yang tersedia di azure machine learning? Mari kita lihat di bawah ini:

• Fitur yang pertama adalah mempunyai potensi untuk melatih dan juga menyetel model secara otomatis.

• Model juga dapat dilatih dengan menggunakan mesin lokal dan dapat diterapkan ke dalam cloud.

• Azure Machine Learning ini menawarkan layanan komputasi seperti Azure Databricks, Azure Machine Learning compute, dan lain sebagainya.

• Azure Machine Learning ini dapat mengelola skrip dan juga menjalankan riwayat model, yang membuatnya menjadi mudah untuk membandingkan versi model di dalamnya.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Workflow dari Azure Machine Learning

Dalam Azure Machine Learning terdapat tiga langkah alur kerja layanan dari Azure Machine Learning yang meliputi:

• Persiapan Data

• Eksperimen (Membuat, melatih, dan test model)

• Deployment

Pastinya sebelum kita memulai untuk mengumpulkan data dan juga memprosesnya, kita akan membutuhkan workspace sendiri untuk melakukan semua operasi. Workspace ini adalah level tertinggi dari sumber daya yang terpusat dari layanan machine learning. Hal tersebut menyimpan daftar semua target komputasi yang digunakan untuk model pelatihan yang bisa dikembangkan, dan juga dapat menyimpan log eksekusi pelatihan, metrik, output, dan juga snapshot. Data ini akan membantu dalam memilih model pelatihan terbaik untuk project tersebut, karena model ini sudah didaftarkan melalui workspace tadi.

Credit by K21Academy

‍Gabung dengan DQLab sekarang dan mulai belajar dengan modul Machine Learning with Python For Beginner akan membekali kamu untuk memahami hal mendasar terkait machine learning, baik teori maupun prosedur dalam membuat model machine learnig sederhana, serta contoh pengaplikasiannya dalam penyelesaian permasalahan di industri. 

Lantas gimana sih, cara gabungnya? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.

Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab LiveClass! Untuk info lebih lanjut klik tautan berikut https://dqlab.id/bootcamp-machine-learning-and-ai-for-beginner