Kenali Dataset dan Datastore di Azure Machine Learning
Azure Machine Learning (Azure ML) adalah salah satu layanan cloud yang menyediakan platform untuk pengembangan, pelatihan, dan penerapan model machine learning. Dua komponen penting dalam layanan ini adalah dataset dan datastore. Memahami kedua konsep ini sangat penting dalam proses pengelolaan data untuk proyek machine learning di Azure ML. Berikut penjelasan detail tentang konsep dataset dan datastore di Azure Machine Learning. Simak yuk sahabat DQLab!
1. Apa Itu Datastore?
Datastore di Azure ML adalah lokasi penyimpanan untuk data yang digunakan dalam proses machine learning. Datastore ini dapat terhubung ke berbagai layanan penyimpanan seperti Azure Blob Storage, Azure Data Lake, atau Azure SQL Database. Dengan datastore, pengguna dapat dengan mudah mengakses data dari lokasi penyimpanan yang berbeda tanpa harus mengetahui secara spesifik detail koneksi atau autentikasi.
Fungsi Utama Datastore:
Akses Data yang Aman: Mengelola koneksi dan kredensial untuk data yang disimpan di Azure storage atau lokasi eksternal.
Dukungan Skala Besar: Mampu menangani penyimpanan dan pengambilan data dalam skala besar dari berbagai tipe penyimpanan cloud.
Kemudahan Penggunaan: Pengguna tidak perlu berinteraksi langsung dengan layanan penyimpanan, sehingga memudahkan dalam proses akses data.
Azure secara otomatis membuat datastore default yang disebut workspaceblobstore, yang dapat digunakan oleh pengguna sebagai tempat penyimpanan utama untuk data machine learning. Namun, pengguna juga dapat membuat datastore kustom untuk menghubungkan ke sumber data yang spesifik.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Apa Itu Dataset?
Dataset di Azure ML adalah representasi data yang diorganisir dan siap digunakan untuk eksperimen machine learning. Dataset adalah entitas yang mengabstraksi akses data dan memungkinkan pengguna untuk mengakses, menganalisis, dan memanipulasi data tanpa harus memahami detail teknis dari penyimpanan atau struktur data.
Jenis-Jenis Dataset:
Tabular Dataset: Digunakan untuk data terstruktur yang tersimpan dalam bentuk tabel seperti file CSV, TSV, atau format database. Dataset ini cocok untuk algoritma machine learning yang bekerja dengan data tabular.
File Dataset: Digunakan untuk data berbasis file seperti gambar, video, atau teks. Dataset ini memungkinkan pengguna untuk mengakses dan memproses data dalam bentuk file secara batch atau individual.
3. Manfaat Menggunakan Dataset di Azure ML
Pengelolaan Data yang Mudah: Dataset memungkinkan pengguna untuk mengelola dan memanipulasi data dengan cara yang lebih terstruktur. Dataset juga dapat dibagi dan dibagikan ke tim pengembangan lainnya dengan mudah.
Reproduksibilitas: Penggunaan dataset di Azure ML memastikan bahwa data yang digunakan dalam eksperimen dapat direferensikan dan diulang dengan konfigurasi yang sama, mendukung reprodusibilitas model machine learning.
Peningkatan Keamanan: Dataset berinteraksi dengan datastore yang mengelola kredensial dan izin akses ke data, memastikan bahwa hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses data sensitif.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Perbedaan antara Dataset dan Datastore
Meskipun keduanya berhubungan dengan data, terdapat perbedaan mendasar antara dataset dan datastore:
Datastore adalah lokasi penyimpanan atau sumber data, sementara dataset adalah representasi data yang diakses untuk analisis atau eksperimen.
Datastore berfokus pada pengelolaan akses dan koneksi ke sumber data, sedangkan dataset menyediakan cara untuk memanipulasi dan memproses data dalam format yang lebih siap digunakan untuk machine learning.
Dataset dan datastore adalah komponen inti di Azure Machine Learning yang memungkinkan pengelolaan data yang efisien dan terstruktur. Datastore memastikan akses data yang aman dan terintegrasi dengan berbagai sumber penyimpanan, sementara dataset menyediakan representasi data yang dapat digunakan langsung dalam eksperimen machine learning.
Dengan memanfaatkan kedua fitur ini, pengguna dapat meningkatkan efisiensi, keamanan, dan skalabilitas dalam proyek machine learning di Azure.
DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.
Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.
Penulis: Reyvan Maulid