Kenali Azure Machine Learning vs AWS SageMaker

Azure Machine Learning dan AWS SageMaker menjadi 2 layanan cloud-hosted yang banyak digunakan oleh praktisi data atau developer. Keduanya memiliki keunggulan untuk membantu dalam membangun model machine learning. Selain itu, layanan ini juga lebih efisien dan praktis untuk memproses data dalam jumlah besar.

Setiap layanan pengembangan machine learning tentunya memiliki kelebihan dan kekurangan. Begitu juga Azure Machine Learning dan AWS SageMaker. Sehingga keputusan penggunaannya juga bergantung dari kebutuhan kalian. Seperti apa detail kelebihan dan keunggulan masing-masing? Simak penjelasan berikut, yuk!

1. Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning adalah layanan cloud-hosted yang memudahkan data scientist untuk membangun aplikasi analisis prediktif berdasarkan pada algoritma-algoritma dan dataset yang mereka miliki. Dengan Azure ML, maka proses memodelkan machine learning secara real time jauh lebih mudah dan cepat. Tidak hanya digunakan untuk membangun model, praktisi data dan developer juga bisa menggunakan Azure ML untuk melakukan train, otomatisasi, manajemen, dan pengecekan machine learning yang akan dibangun. 

Azure Machine Learning memiliki sejumlah komponen yang bisa digunakan oleh praktisi data. Diantaranya adalah:

• Azure Machine Learning Workbench. Komponen ini digunakan untuk menyiapkan data, mengembangkan model, manajemen eksperimen, dan penyebaran model di berbagai lingkungan target. Dilengkapi dengan aplikasi desktop dan tools perintah dalam bentuk baris, maka sangat mudah digunakan oleh para praktisi data. Workbench pada Azure ML juga mensupport sistem operasi Windows atau macOS. 

  Azure Machine Learning Experimentation Service. Layanan ini menangani pelaksanaan eksperimen machine learning. Azure ML Experimentation Service juga mendukung Workbench dengan menyediakan manajemen proyek, integrasi Git, kontrol akses, roaming, dan berbagi.

• Azure Machine Learning Model Management Service. Komponen satu ini membantu praktisi data untuk menyebarkan model prediktif ke berbagai lingkungan.

• MML Spark. Komponen ini merupakan Spark open source yang menyediakan machine learning tool yang mendalam dan ilmu data untuk Apache Spark. MML Spark mengintegrasikan Spark Machine Learning Pipelines  dengan  Microsoft Cognitive Toolkit dan pustaka OpenCV .

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

2. AWS SageMaker

Jika Azure ML merupakan produk yang dikeluarkan Microsoft, maka AWS SageMaker merupakan produk dari Amazon. Sama saja kegunaannya yaitu untuk membangun, deploy, dan training model machine learning agar dapat digunakan sesuai kebutuhan perusahaan. AWS SgaeMaker menyediakan instans notebook pembuatan Jupyter terintegrasi untuk memudahkan akses ke sumber data untuk eksplorasi dan analisis, sehingga kalian tidak perlu mengelola server. 

Layanan ini juga menyediakan berbagai algoritma machine learning umum yang dioptimalkan agar berjalan secara efisien terhadap data yang sangat besar dalam lingkungan terdistribusi. Dengan dukungan asli untuk bring-your-own-algorithms dan kerangka kerja, SageMaker menawarkan opsi pelatihan terdistribusi yang fleksibel yang menyesuaikan dengan alur kerja spesifik yang kalian inginkan. 

3. Persamaan Azure Machine Learning vs AWS SageMaker

Ada beberapa poin persamaan baik Azure dan AWS ketika membangun model machine learning. Berikut poin penting yang bisa kalian pertimbangkan.

• Kemudahan migrasi. Dalam beberapa kasus, Azure dan WS diterapkan ke mesin virtual tertentu atau cloud computing machine learning. Menyebarkannya dengan cara ini dapat memastikan portabilitas yang lebih besar. Misalnya, kalian bisa membuat perubahan pada perangkat lunak atau penyedia layanan hanya dengan memigrasikan alat dan data secara mandiri sesuai kebutuhan. Secara sederhana keduanya memiliki proses yang mudah jika ingin migrasi dan melakukan perubahan penggunaan layanan. 

• Deployment. Kalian dapat menerapkan model ML di endpoint API atau beberapa transformasi dan penilaian batch dengan bantuan Amazon AWS atau Azure Studio. Dengan memanfaatkan machine learning dan layanan kognitif, kalian dapat membuat model data dengan lebih mudah.

• Hyperparameter tuning. Kedua layanan ini mendukung adanya proses tuning. AWS SageMaker menyediakan Random Search dan Bayesian Search. Azure ML menyediakan Random Search, Grid Search, dan Bayesian Sampling. 

• ML Pipelines. Kedua layanan ini juga menyediakan pipelines ML. Pada proses ini pun, terdapat beberapa tahapan seperti feature/data engineer step, model training step, model registration step, dan model-deployment step.

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

4. Perbedaan Azure Machine Learning vs AWS SageMaker

Lantas apa perbedaan Azure ML dengan AWS SageMaker? Yuk simak detailnya :  

• Logging. AWS SageMaker mengandalkan fitur CloudWatch Logs untuk mencatat metrik model dan data historis hingga 15 bulan. CloudWatch mengumpulkan data dan mengubahnya menjadi format yang dapat dimengerti. Sedangkan Azure ML menggunakan MLFlow untuk perekaman dan pemantauan data yang lebih mendetail yang juga menawarkan presentasi visual dan elemen grafis. Singkatnya, Azure ML lebih ringkas tetapi lebih visual, dan mudah digunakan.

• Kemudahan penggunaan. AWS SageMaker bekerja lebih pada pendekatan 'do as you go' karena lebih banyak tentang coding, sehingga seseorang dapat bergerak dengan tepat saat mengerjakan pembuatan ML. Memiliki konsep yang jelas tentang dari mana titik data berasal, bagaimana keterkaitannya, dan bagaimana nilainya mempengaruhi satu sama lain adalah hal terpenting untuk memastikan bahwa model machine learning menghasilkan prediksi yang akurat. Sedangkan Azure ML, lebih seperti alat pembuat model drag and drop yang mudah digunakan dan hadir dengan kecanggihan produktivitas. Salah satu manfaat utama menggunakan Azure ML dibandingkan SageMaker adalah menawarkan template siap pakai untuk mempercepat proses pengembangan. Hasilnya, kalian dapat dengan cepat membuat model dan menggunakan template untuk dengan mudah memulai dan menjalankan aplikasi atau proyek tertentu.

• Data Input. Pengguna SageMaker harus memastikan bahwa data telah dipecah menjadi kumpulan data training, validasi, dan data test sebelum menjalankan tugas training untuk diterapkan di masa depan. Untuk beberapa kombinasi model/algoritma, kalian dapat menyimpan data di disk lokal daripada menggunakan S3. Sedangkan pada Azure ML dapat dibuat selama skrip training data melalui beberapa metode. Azure Machine Learning sedikit berbeda yang memungkinkan kalian menghindari pemisahan data di dalam skrip pelatihan jika kalian memiliki sejumlah kecil data pelatihan dan sumber daya memori (RAM) yang signifikan.

Masing-masing layanan memiliki kelebihan dan kekurangan. Sehingga keputusan penggunaan bergantung pada kebutuhan. Misalnya, jika kalian ingin fokus pada business analytics dan prediksi, AWS SageMaker lebih membantu dengan cepat. Jika kalian fokus pada pencarian gambar atau visual, deteksi fraud, maka Azure ML lebih optimal.

Nah, sebelum mahir menggunakan Microsoft Azure atau AWS SageMaker, tentu saja Sahabat DQ perlu memahami machine learning terlebih dahulu. Sehingga nantinya lebih mudah dalam mengaplikasikannya menggunakan layanan cloud tersebut. Mempelajari machine learning akan lebih matang jika dilengkapi dengan metode pembelajaran yang tepat. Nah, DQLab adalah solusi bagi kalian yang ingin belajar secara dasar sampai penerapan machine learning di beragam studi kasus. 

DQLab juga dilengkapi dengan Live Code Editor sehingga praktis tanpa harus install aplikasi lagi untuk praktik menuliskan code. Yuk, segera daftar dengan Sign Up. Siapkan diri untuk mahir mengaplikasikan machine learning bersama DQLab!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya