Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Integrasi Azure Machine Learning dan Layanan Cloud

Belajar Data Science di Rumah 11-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-07-2023-12-11-161120_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning merupakan salah satu teknologi yang berperan penting dalam kehidupan manusia saat ini. Banyak produk teknologi terkini yang menggunakan Machine Learning untuk melakukan pengotomatisan dalam menentukan pilihan. Machine Learning mampu membuat pilihannya sendiri karena memanfaatkan data-data historis yang telah ada sebelumnya sebagai bahan pembelajaran (training). Dengan begitu, Machine Learning bisa menerapkan pola pada data historis kepada data baru.


Azure Machine Learning (Azure ML) merupakan layanan cloud yang disediakan oleh Microsoft Azure untuk memfasilitasi pengembangan, pelatihan, serta penyebaran model Machine Learning. Hal ini memberikan infrastruktur yang aman dan scalable untuk mendukung siklus hidup lengkap dari project Machine Learning.


Dalam artikel ini akan dibahas tentang beberapa contoh integrasi Azure Machine Learning dengan layanan cloud lainnya. Yuk, simak pembahasannya!


1. Integrasi dengan Azure Databricks: Menguatkan Big Data Analytics

Machine Learning

Pict by Microsoft


Azure Databricks adalah platform analisis data dan Artificial Intelligence yang berbasis Apache Spark. Azure Databricks dapat diintegrasikan dengan Azure Machine Learning secara mudah. Kombinasi ini akan menghasilkan kekuatan big data analytics dan kemampuan Machine Learning dalam satu ekosistem.


Berikut ini adalah beberapa keuntungan dari penggunaan kombinasi tersebut:

  • Pengolahan Big Data: Kombinasi antara Azure ML dengan Azure data brick akan memungkinkan pemrosesan big data yang kompleks di Databricks, sementara Azure ML bertugas untuk melatih dan menyebarkan model Machine Learning. 

  • Eksplorasi Data dan Pembuatan Model: Para praktisi data, khususnya tim Data Scientist dapat menggunakan Databricks untuk eksplorasi data dan membuat model, sementara untuk proses pelatihan dan penyebaran bisa didapatkan dengan cara menggabungkannya dengan Azure ML.


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


2. Azure Machine Learning Pipelines: Otomatisasi dan Koordinasi

Machine Learning

Pict by Microsoft


Azure Machine Learning Pipelines memberikan workflow otomatisasi untuk merancang, memperkenalkan, dan mengelola alur kerja end-to-end dalam project Machine Learning. Penggunaan Azure Machine Learning Pipeline ini berfungsi sebagai solusi yang tepat untuk mengotomatisasi seluruh Machine Learning life cycle.


Beberapa manfaat dari pipelines adalah sebagai berikut:

  • Otomatisasi Tahapan LIfe Cycle: Tahapan ini dimulai dari pendaftaran data hingga pelatihan model dan penyebaran, semua langkah life cycle dapat diotomatisasi menggunakan pipelines.

  • Reproduksi Hasil: Mempertahankan keandalan dan reproduksibilitas dengan menjalankan workflow yang konsisten dan dapat diulang.


3. Azure Kubernetes Service (AKS): Penyebaran Model yang Scalable

Machine Learning

Pict by Microsoft


Azure Kubernetes Service (AKS) menyediakan lingkungan manajemen dan orkestrasi Kubernetes yang terkelola. Azure ML memungkinkan penyebaran model sebagai layanan AKS, memberikan keandalan, skalabilitas, serta kemudahan dalam manajemen. Beberapa keuntungan yang akan didapatkan dari penyebaran model AKS adalah:

  • Skalabilitas otomatis: Menyesuaikan kapasitas berdasarkan permintaan, memastikan ketersediaan tinggi saat memproses prediksi model.

  • Manajemen lebih mudah: Mudah diintegrasikan dengan alat manajemen AKS, memungkinkan pemantauan dan manajemen efisien.


4. Integrasi dengan Layanan Cloud Lainnya: Menyatukan Kekuatan

Machine Learning

Pict by Microsoft


Azure Machine Learning dapat diintegrasikan dengan sejumlah layanan Azure lainnya untuk memperluas fungsionalitas dan memberikan solusi yang holistik. Beberapa contoh integrasi yang bisa dilakukan adalah:

  • Azure Data Factory: Pengguna dapat menggabungkan Azure Machine Learning dengan Azure Data Factory untuk membuat alur kerja ETL yang kompleks dan mengotomatisasi proses persiapan data.

  • Azure Logic Apps: Integrasi dengan Azure Logic Apps memungkinkan respons otomatis terhadap hasil model atau pembaruan sistem berdasarkan perubahan data.


Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Adanya Azure Machine Learning membuka pintu bagi para profesional dan organisasi untuk memanfaatkan potensi Machine Learning dengan lebih efisien dan efektif. Dengan memanfaatkan dukungan dari ekosistem Microsoft Azure, inovasi dalam analisis data dan pengembangan model dapat diakselerasi membawa nilai tambah yang signifikan dalam berbagai aspek bisnis dan teknologi.


Untuk bisa menguasai Machine Learning, kita bisa memulainya dengan  mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login