Kenalan Lebih Dekat dengan Azure Machine Learning
Machine learning adalah suatu mesin pembelajar yang dirancang agar dapat bekerja sendiri tanpa arahan dari manusia. Machine learning ini termasuk salah satu bagian dari kecerdasan buatan yang populer digunakan dan banyak dibutuhkan pada masa kini.
Machine learning ini dapat dijalankan dengan berbagai aplikasi, salah satunya adalah azure machine learning. Azure machine learning ini merupakan layanan cloud yang dapat digunakan untuk menganalisis data.
Machine learning kini telah diterapkan di berbagai bidang untuk keperluan-keperluan tertentu. Machine learning ini menerapkan dasar ilmu statistika, matematika, data mining, dan lainnya. Machine learning dapat mempelajari data dengan melaksanakan perintah tertentu. Beberapa contoh penerapan machine learning antara lain penggunaan fitur facelook, rekomendasi iklan suatu produk, adanya fitur virtual assistant, chatbot, dan masih banyak lainnya.
1. Azure Machine Learning
Microsoft azure merupakan suatu layanan cloud yang dapat digunakan untuk proses analisis data. Layanan ini secara umum berguna untuk memprediksi hasil dari sekumpulan data lalu menarik kesimpulan dari hasil analisis. Layanan ini juga menyediakan tools untuk membuat model analisis prediksi.
Beberapa contoh platform yang dapat digunakan antara lain seperti Pytorch, TensorFlow atau Scikit-learn. Penggunaan azure machine learning ini juga sering digunakan oleh individu maupun tim yang menerapkan MLOps dalam organisasi mereka.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Komponen Azure Machine Learning
Microsoft Azure machine learning memiliki beberapa komponen utama seperti Compute, Storage dan Fabric. Komponen pertama adalah Compute, yang berguna untuk mengatur proses komputasi. Komponen kedua adalah Storage, yang berguna untuk menyimpan data. terdapat dua jenis storage yaitu Azure Storage dan SQL Azure.
Komponen yang ketiga adalah Fabric, yang berguna untuk mengatur sistem penyimpanan di Azure. Selain itu terdapat pula beberapa tools yang tersedia antara lain Azure Machine Learning Designer, Many Models Solution Accelerator, Machine Learning CLI, Visual Studio Code, dsb.
3. Cara Kerja Azure Machine Learning
Azure machine learning hampir sama dengan software maupun layanan cloud lainnya, yaitu memiliki cara kerja yang dapat diikuti agar proses analisis data menjadi lebih lancar. Berikut langkah-langkah yang dapat diikuti.
Buka portal Azure dan pilih Machine Learning
Pilih tombol Add
Masukkan nama Workspace dan Resource Group lalu tekan tombol Review + Create
Tunggu proses deployment. Jika sudah selesai pilih Go to resource
Pilih menu Experiment di sidebar kiri dan pilih Launch the Studio lalu selanjutnya akan diarahkan ke halaman baru domain ml.azure.com
Pilih Start Now di Notebooks
Buat file baru
Buat komputasi baru (jika belum ada) lalu tekan tombol creat dan tunggu proses pembuatannya
Jika sudah status running pilih tombol Edit untuk mengedit file hello.ipynb dengan Jupyter Notebook
Selanjutnya diarahkan ke halaman Jupyter Notebook dan membuat model machine learning
4. Alasan Menggunakan MAchine Learning
Azure machine learning ini diciptakan dengan beberapa manfaat khususnya dalam penerapan machine learning.
Azure machine learning memiliki beberapa kelebihan seperti mudah diimplementasikan ke web service, interface yang mudah dan fleksibel untuk digunakan, menyediakan berbagai macam algoritma, menggunakan machine learning sebagai layanan dalam membangun aplikasi machine learning, serta memiliki dokumentasi yang lengkap untuk solusi machine learning seperti tutorial, referensi, dll.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Azure machine learning dapat menjadi salah satu pilihan untuk proses analisis data. Namun pada dasarnya kamu juga perlu tetap memahami dasar-dasar machine learning ya.
DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup
Penulis : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita