PAYDAY SALE! DISKON 95%
Belajar Data Bersertifikat 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 2 Jam 37 Menit 43 Detik

Kelebihan Azure untuk Project Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 02-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9075e6dce5afc2c1ac593452b5567730_x_Thumbnail800.jpeg

Azure machine learning atau biasa dikenal dengan Azure ML adalah layanan analisis berbasis cloud untuk membuat dan mengolah solusi machine learning. Layanan analisis ini adalah layanan bagi data scientist dan data engineer untuk mengoptimalkan keterampilan dan framework pemrosesan data dan mengembangan model. Salah satu alat azure machine learning yang paling umum digunakan adalah microsoft azure machine learning studio atau disingkat dengan MAML. Tools ini adalah alat online untuk membangun model machine learning. Kelebihan utama tools ini adalah memungkinkan user untuk membangun model machine learning secara grafis dengan bantuan kumpulan data milik google. MAML dapat dimanfaatkan untuk menarik dan melepas dataset dan modul analisis serta dapat dihubungkan pada interface untuk membuat eksperimen. Selain itu, tools ini juga memiliki fitur untuk mengubah eksperimen pelatihan menjadi pelatihan prediktif sehingga data scientist dapat mempublikasikannya sebagai layanan web. Dengan eksperimen prediktif yang tersedia secara online, siapapun dapat mengakses dan menggunakannya kapan saja. 


Azure machine learning adalah layanan yang sangat user friendly dan tidak ada batasan penggunaan. Tools ini menggunakan sejumlah data berukuran besar dan algoritma untuk memberikan perkiraan yang akurat dan prediksi yang valid. Tidak hanya itu, azure machine learning juga dapat digunakan untuk mengimpor data training menjadi lebih mudah. Dalam masalah machine learning, azure dapat dimanfaatkan untuk beberapa hal. Mau tahu apa saja? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Produktivitas Lebih Optimal

Machine Learning

Kelebihan dari Azure ML adalah menawarkan algoritma yang telah disediakan dan sangat umum digunakan. Konfigurasi algoritma hanya menggunakan drag and drop sehingga user tidak perlu memiliki pengetahuan mengenai data science atau keahlian untuk membangun algoritma. Beberapa algoritma juga dapat mensupport user untuk membuat prediksi dan perkiraan secara real time. Selain itu, tidak ada batasan untuk mengimport data training dalam waktu tertentu. Azure ML ini tidak hanya menghemat biaya tetapi juga dapat meningkatkan produktivitas dan pendapatan. Dengan demikian, produktivitas lebih optimal.


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


2. Aksesibilitas Lebih Mudah

Machine Learning

Layanan Azure ML secara perlahan akan menghilangkan pembelian atau penyimpanan software dan hardware yang besar dan kompleks. Dengan menggunakan Azure ML data scientist dapat memulai pengembangan aplikasi machine learning dengan lebih efektif dengan biaya yang lebih kecil. Data scientist dapat mengembangkan machine learning melalui Azure ML Studio. Tools ini juga dapat membantu data scientist untuk membangun dan melakukan analisis lanjutan berdasarkan data yang ada. Microsoft Azure ML menyediakan environment yang luar biasa untuk pengembangan solusi machine learning. Bahkan UKM dapat memanfaatkan layanan ini untuk mengembangkan produk mereka.


3. Didukung Workbench Azure Machine Learning

Workbench Azure ML adalah aplikasi yang kompatibel  pada windows atau mac OS. Proses yang dapat dilakukan pada workbench azure machine learning adalah mengimport dan menyiapkan data, mengembangkan model, dan menerapkan model. Tools ini dapat disambungkan dengan platform lain seperti GitHub dan Jupyter Notebook untuk data preparation, pemodelan statistik, dan visualisasi data.

Machine Learning

4. Adanya Support Bawaan yang Helpful

Microsoft azure menawarkan banyak fitur bawaan yang lebih cepat, disertai dengan tutorial, referensi, dan banyak contoh. Tools ini dapat membantu perusahaan atau user lain untuk membangun, menerapkan, mengelola, dan mengakses machine learning dengan lebih mudah. Dengan membeli layanan Azure ML berarti data scientist memiliki dukungan bawaan pada tools dan framework open source yang membuat pelatihan dan inferensi model lebih mudah. Selain itu, framework populer seperti PyTorch, TensorFlow, dan lain sebagainya juga tersedia sehingga penggunaan tools lebih ringkas dan mudah.

Machine Learning

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


Di era big data penggunaan machine learning meningkat tajam. Bahkan, saat ini banyak tenaga manusia yang mulai digantikan oleh machine learning dan turunannya. Yuk persiapkan diri kamu menghadapi perkembangan teknologi artificial intelligence yang merupakan pengembangan dari machine learning bersama DQLab!


DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b  berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!


Penulis: Galuh Nurvinda K



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login