Kenali Lebih Jauh Azure Machine Learning pada Data Science

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 supermarket 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.

Layanan Azure Machine Learning ini tidak hanya menyediakan alat untuk memodelkan analisis prediksi, namun juga menyediakan layanan yang memungkinkan pengguna untuk mengelola model prediksi yang sudah dibangun.

Azure Machine Learning juga cocok digunakan bagi siapa saja yang bergelut di bidang Data Science namun tidak memiliki komputer dengan kinerja yang bagus. Lalu seperti apakah tools ini berfungsi? Yuk kita simak pembahasan berikut!

1. Azure Machine Learning

Azure Machine Learning adalah layanan yang disediakan oleh Microsoft Azure untuk membangun, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin (Machine Learning) secara skala besar.

Layanan ini menyediakan lingkungan yang terpadu dan siap digunakan untuk mengembangkan dan melatih model pembelajaran mesin menggunakan berbagai teknik pembelajaran mesin yang populer, seperti pembelajaran mendalam (deep learning), pembelajaran terawasi (supervised learning), pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning), dan lain sebagainya.

Dengan Azure Machine Learning, pengguna dapat memanfaatkan data yang tersimpan di berbagai sumber data di Azure dan melatih model pembelajaran mesin dengan cepat menggunakan teknologi yang dioptimalkan untuk kecepatan dan skala.

Pengguna juga dapat dengan mudah mengelola dan menyimpan model pembelajaran mesin dan menyebarkan model ke lingkungan produksi di Azure. Azure Machine Learning juga menyediakan alat analisis yang berguna untuk mengevaluasi kinerja model dan memperbaikinya dengan cepat.

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

2. Fungsi Azure Machine Learning

Azure Machine Learning (Azure ML) memiliki beberapa fungsi utama yang dapat membantu pengguna dalam mengembangkan, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin secara efektif. Beberapa fungsi utama Azure ML antara lain:

• Membangun dan melatih model: Azure ML menyediakan alat untuk membangun dan melatih model pembelajaran mesin yang kompleks dengan cepat dan mudah menggunakan berbagai teknik pembelajaran mesin, seperti pembelajaran mendalam, pembelajaran terawasi, dan lain-lain.

• Menganalisis data: Azure ML dapat digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menganalisis data dari berbagai sumber untuk digunakan dalam pelatihan model.

• Pengujian dan evaluasi model: Azure ML memungkinkan pengguna untuk menguji dan mengevaluasi model yang telah dibuat untuk memastikan bahwa model berfungsi dengan baik dan memberikan hasil yang akurat.

• Menerapkan model: Setelah model siap, Azure ML dapat digunakan untuk menerapkan model pada data baru dan menghasilkan prediksi atau hasil berdasarkan data tersebut.

• Pengelolaan model: Azure ML juga menyediakan alat untuk mengelola dan memperbarui model yang telah dibuat dengan mudah.

• Skalabilitas dan integrasi: Azure ML dapat diintegrasikan dengan layanan Azure lainnya, seperti Azure IoT dan Azure Stream Analytics, untuk menghasilkan solusi pembelajaran mesin yang lebih canggih dan skalabel.

  
  

3. Cara Kerja Azure Machine Learning

Azure Machine Learning (Azure ML) bekerja dengan cara yang relatif sederhana, meskipun di baliknya terdapat teknologi yang kompleks. Secara umum, Azure ML bekerja dengan cara berikut:

• Persiapan Data: Langkah pertama adalah mengumpulkan dan mempersiapkan data yang akan digunakan untuk pelatihan model. Azure ML dapat digunakan untuk mengumpulkan data dari berbagai sumber data di Azure dan menjalankan analisis pada data tersebut untuk mengidentifikasi dan menghapus data yang tidak relevan.

• Pembuatan Model: Setelah data dipersiapkan, langkah berikutnya adalah membuat model pembelajaran mesin yang akan dipelajari dari data tersebut. Azure ML menyediakan berbagai algoritma pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk membangun model yang tepat untuk kasus yang spesifik.

• Pelatihan Model: Setelah model dibuat, langkah selanjutnya adalah melatih model dengan data yang telah dipersiapkan. Pelatihan model dilakukan dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menyesuaikan model dengan data dan membuat prediksi yang akurat.

• Evaluasi Model: Setelah model dilatih, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi kinerja model untuk memastikan bahwa model memberikan hasil yang akurat. Evaluasi model dapat dilakukan dengan menggunakan data yang berbeda dari data yang digunakan untuk pelatihan.

• Penyimpanan Model: Setelah model dinilai baik, langkah selanjutnya adalah menyimpan model dalam penyimpanan Azure ML. Model ini dapat digunakan untuk prediksi pada data baru dan diterapkan pada lingkungan produksi.

• Penerapan Model: Langkah terakhir adalah menerapkan model pada data baru dan menghasilkan prediksi atau hasil berdasarkan data tersebut. Azure ML menyediakan berbagai cara untuk menerapkan model pada data baru, termasuk REST API, Azure Functions, dan Azure Stream Analytics.

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

Gimana sahabat DQ? Kamu bisa belajar lebih lanjut terkait Data Science dan rangkaian skillset untuk menjadi praktisi data.

DQLab merupakan salah satu situs belajar online yang tepat kamu pilih terutama jika kamu adalah seorang pemula atau profesional yang ingin beralih profesi sebagai praktisi data.

Karena pembelajaran DQLab berfokus dengan pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti python dan R.

Selain itu juga merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasikan fitur ChatGPT. DQLab juga menerapkan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome Based yang dirancang ramah untuk pemula. Sehingga membuat kamu terlatih berdasarkan trial and error. 

Yuk, langsung saja Sign Up sekarang mudah banget kok caranya cukup ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago Machine Learning bersama DQLab!

Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab!