Ini Cara Kerja Sistematis Azure Machine Learning

Kemampuan untuk menganalisis data dan membuat prediksi berdasarkan informasi telah menjadi kebutuhan yang mendasar bagi berbagai industri. Machine learning, sebagai salah satu cabang dari kecerdasan buatan (AI), dapat kalian gunakan untuk melakukan analisis dari data yang kompleks tersebut. Namun, mengelola seluruh proses pembuatan dan pemeliharaan machine learning, tidaklah mudah.

Di sinilah Azure Machine Learning hadir sebagai solusi yang andal. Yuk, kenali lebih dalam cara kerjanya pada artikel berikut ini!

1. Apa itu Azure Machine Learning?

Azure Machine Learning adalah platform berbasis cloud yang disediakan oleh Microsoft untuk memfasilitasi pengembangan, pelatihan, dan penyebaran model machine learning secara cepat dan efisien. Platform ini didesain untuk mempermudah data scientist dan developer ketika membangun model prediktif dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman seperti Python dan R, serta berbagai framework machine learning.

Azure ML juga scalable untuk mengelola seluruh proses pembuatan machine learning, mulai dari eksperimen awal hingga implementasi model ke dalam produksi.

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

2. Fitur Utama Azure Machine Learning

Salah satu fitur unggulannya adalah Automated Machine Learning (AutoML). Fungsinya yaitu secara otomatis memilih algoritma terbaik dan mengoptimalkan hyperparameter untuk model yang dibuat. Selain itu, juga dilengkapi dengan drag-and-drop interface yang memudahkan kalian dalam membangun pipeline machine learning tanpa harus menulis banyak kode.

Fitur lainnya termasuk dukungan untuk distributed training, model interpretability, dan model registry yang memudahkan tracking dan versioning model yang telah dilatih. Azure Machine Learning juga menawarkan integrasi dengan berbagai tools dan layanan Azure lainnya, sehingga lebih fleksibel dan mudah disesuaikan dengan kebutuhan bisnis.

3. Cara Kerja Azure Machine Learning

Cara kerja Azure Machine Learning dapat dibagi menjadi beberapa tahap yang sistematis. Pertama, kalian perlu mempersiapkan data di Azure Storage atau melalui layanan data lain seperti Azure Data Lake. Setelah data siap, langkah berikutnya adalah membangun dan melatih model. Proses ini dapat dilakukan secara manual atau dengan AutoML yang secara otomatis memilih algoritma terbaik.

Setelah model dilatih, dilakukan evaluasi untuk memastikan model memenuhi kriteria performa yang diinginkan. Jika model memenuhi ekspektasi, lanjutkan dengan menyimpan model di Azure Machine Learning Model Registry untuk diakses atau di-deploy ke lingkungan produksi. Azure Machine Learning juga mendukung continuous integration and continuous deployment (CI/CD), yang memungkinkan pembaruan model secara berkelanjutan tanpa mengganggu layanan yang sudah berjalan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Integrasi Azure Machine Learning

Azure Machine Learning dirancang untuk dapat diintegrasikan dengan berbagai layanan dan tools di dalam ekosistem Microsoft Azure. Misalnya, dihubungkan dengan Azure Data Factory untuk memfasilitasi proses ETL (Extract, Transform, Load) data. Integrasi lain dengan Azure Databricks untuk analisis data yang lebih mendalam.

Selain itu, Azure Machine Learning juga mendukung integrasi dengan Azure IoT untuk pengembangan solusi IoT berbasis machine learning. Hal ini memungkinkan pengolahan data dari perangkat IoT secara real-time dan implementasi model prediktif langsung ke edge devices. Dengan integrasi-integrasi tersebut, Azure Machine Learning menjadi platform yang sangat fleksibel dan cocok untuk berbagai skala bisnis, baik yang sederhana maupun kompleks.

Untuk bisa menggunakan tools canggih Azure ML, dibutuhkan pemahaman dasar dulu tentang Machine Learning di tahap awal. Dimana ya tempat belajar yang tepat untuk mengasah skill tersebut? DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi.

Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

  
  

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning!