TIKET DQGRATIS UNTUK KAMU!
Sesi Belajar Excel Basic hingga Visualisasi Data Sederhana bersama DQLab  
DAFTAR SEKARANG
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 18 Jam 10 Menit 17 Detik 

Intip Keuntungan dan Kerugian Azure Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 07-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/dc37a333b9ae655b3dbad27722d920d3_x_Thumbnail800.jpg

Siapa yang tahu atau pernah mendengar Azure Machine Learning? Mungkin bagi sahabat data disini sepertinya belum familiar dengan apa itu azure machine learning. Azure Machine Learning (Azure ML) adalah layanan berbasis cloud untuk membuat dan mengelola solusi machine learning. Azure dirancang untuk membantu ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin memanfaatkan keterampilan & kerangka kerja pemrosesan data dan pengembangan model yang ada. Selain itu, bantu mereka untuk menskalakan, mendistribusikan, dan menerapkan beban kerja mereka ke cloud. Microsoft Azure Machine Learning merupakan layanan yang tersedia di dalam Microsoft Azure Cloud Computing untuk memprediksi hasil dari sekumpulan data atau meng cluster data yang ada dan menganalisis keseluruhan datanya untuk memberikan kesimpulan menggunakan beragam algoritma. Contohnya pada sebuah swalayan yang memiliki beberapa cabang di beberapa kota dan negara, menyimpan data konsumen yang sangat banyak. Kegiatan transaksi meliputi pembelian barang dan jumlah barang serta total harga tersimpan dalam data mereka. Data ini akan berguna setelah dilakukan analisa untuk keperluan tertentu, misalnya melakukan prediksi terhadap harga suatu barang. Penggunaan Azure Machine Learning sangat penting keberadaannya bagi ilmuwan dan pengembang data dengan berbagai pengalaman produktif untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning dan mendorong kolaborasi tim.


Secara total, ada lebih dari 100 produk Azure berbeda yang tersedia untuk konsumen saat ini, mulai dari layanan pembelajaran mesin AI hingga alat manajemen yang akan memberi Anda wawasan aplikasi yang mendeteksi, melakukan triase, dan mendiagnosis masalah yang mungkin ada di layanan Anda. Ini dirancang untuk memberi kebebasan tiap bisnis untuk membangun, mengelola, dan menyebarkan aplikasi di jaringan global tanpa memaksa Anda untuk melepaskan kerangka kerja atau alat favorit anda. Saat dikombinasikan dengan alat dan aplikasi pihak ketiga, Azure dirancang untuk menjadi tujuan pengembangan terpadu dalam bisnis anda. Tapi, kalian perlu tahu apa saja keuntungan dan kerugiannya ketika ingin menggunakan azure machine learning untuk keperluan pengolahan data berupa prediksi data. Kira-kira apa saja keuntungan dan kerugiannya dalam penggunaan azure machine learning. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas tentang keuntungan dan kerugian yang perlu dipertimbangkan jika ingin melihat lebih dekat pada Microsoft Azure untuk keperluan bisnis. Hal ini tentunya bermanfaat dan sangat recommended bagi kalian yang kepo terkait dunia machine learning ataupun penerapan dari machine learning. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!


1.Keuntungan #1: Microsoft Azure Menawarkan Ketersediaan Tinggi

Saat Anda melalui perjanjian hukum yang mencakup layanan yang disediakan oleh Azure, Anda akan menemukan bahwa jaminan uptime yang Anda berikan adalah 99,95%. Dalam waktu nyata, itu berarti anda dapat mengharapkan sekitar 4,5 jam waktu henti selama satu tahun penuh. Layanan serupa dari merek pesaing menawarkan persentase waktu aktif sebesar 98%, 95%, dan terkadang serendah 90% dengan harga yang sama dengan yang Anda dapatkan dengan Azure. Seperti kebanyakan bisnis, anda mungkin memiliki satu atau dua hari ketika Anda memaksimalkan penggunaan data Anda, kemudian sisa bulan itu, Anda menggunakan jumlah minimal. Dengan Azure, anda tidak dipaksa untuk membeli paket data atau peningkatan lainnya untuk mendapatkan akses ke daya komputer yang Anda butuhkan untuk satu atau dua hari itu setiap bulan. Cukup klik pemutakhiran yang Anda perlukan, lalu hapus setelah Anda menyelesaikan pekerjaan. Struktur ini membuatnya lebih mudah untuk membayar hanya untuk apa yang Anda gunakan.


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2.Keuntungan #2: Sebagai Solusi Hemat Biaya untuk Anggaran IT

Karena Anda menggunakan penyedia cloud, Anda tidak memiliki investasi modal yang sama ke infrastruktur TI yang dihadapi bisnis lain. Bagi UKM, itu berarti mampu bersaing secara instan di panggung global dengan teknologinya. Anda hanya membeli apa yang Anda butuhkan, ketika Anda membutuhkannya. Sebagai imbalannya, lingkungan cloud dengan Azure memberi Anda kemampuan untuk meluncurkan aplikasi pelanggan atau aplikasi internal. Anda kehilangan beban biaya dan pemeliharaan perangkat keras tanpa kehilangan manfaat memilikinya karena akses Anda ke cloud


3.Kerugian #1: Kecepatan Akses

Microsoft Azure menawarkan 54 wilayah di seluruh dunia, menawarkan ketersediaan ke 140 negara berbeda saat wilayah yang diumumkan disertakan. Jika Anda tinggal di Amerika Serikat, Eropa, Australia, India, Jepang, atau Cina, maka Anda sudah siap. Bisnis Anda dapat memanfaatkan akses data yang cepat. Namun, jika Anda tinggal di Amerika Selatan, maka Anda hanya memiliki akses ke satu wilayah yang tersedia, yang ditetapkan sebagai "Brasil Selatan". Afrika memiliki dua wilayah yang diumumkan, tetapi belum ada yang aktif. Kanada hanya memiliki dua wilayah, keduanya terletak di bagian timur negara itu. Kecepatan adalah masalah yang pasti jika tidak ada wilayah yang dekat.


4.Kerugian #2: Pengelolaan Azure Harus Efektif

Meskipun Anda akan mengurangi pengeluaran modal untuk perangkat keras dan pemeliharaan IT secara lokal, Anda masih akan membutuhkan seseorang untuk mengelola data Anda secara efektif. Microsoft Azure tidak membantu Anda mengelola pusat data berbasis cloud. Itu berarti Anda harus memiliki workflow di lapangan yang tahu cara menggunakan Azure, yang mencakup pemantauan dan penambalan server. Tanpa bakat itu, Anda harus mempelajarinya sendiri atau mencari solusi lain.


Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python


5.Ingin Tahu Lebih Jauh Tentang Machine Learning? DQLab Tempatnya!

Setidaknya ada empat tren yang akan mendominasi tahun 2021 dan berpotensi mempengaruhi strategi data perusahaan di Asia Pasifik (APAC). Tren ini meliputi terjadinya data storm karena bangkitnya 5G, peningkatan akses ke machine learning, meningkatnya kebutuhan tata kelola data, dan bangkitnya etika kecerdasan buatan (AI). Dengan adanya penggunaan Machine Learning diharapkan dapat memahami, mempercayai, dan mengomunikasikan model machine learning agar berdampak pada ketahanan bisnis mereka. Jika kamu penasaran dengan machine learning serta ingin belajar secara langsung, DQLab solusinya. Caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id/signup. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor anti ribet. Selain itu, kamu juga tidak perlu mengunduh software tambahan saat belajar di DQLab. Kamu juga bisa cobain free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry yang berhubungan dengan Machine Learning. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!


Penulis: Reyvan Maulid Pradistya


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!