Kenapa Menggunakan Azure Machine Learning?
Berbicara mengenai machine learning tentunya istilah ini sudah tidak asing di telinga kita. Berbagai penerapan machine learning pun sudah sering kita jumpai dalam kegiatan keseharian. Machine learning dapat dijalankan dengan menggunakan berbagai aplikasi atau software maupun layanan cloud. Salah satunya adalah Azure machine learning, yaitu sebuah layanan cloud yang dapat digunakan untuk mengolah dan menganalisis data.
Bagi seseorang yang ingin terjun ke dalam profesi praktisi data, pengenalan terkait machine learning perlu dipahami dan dipraktekkan lebih lanjut. Seorang praktisi data umumnya tidak hanya menganalisis data dalam skala kecil saja, melainkan menganalisis big data. Big data tidak bisa atau sangat kecil kemungkinannya jika dianalisis dengan cara manual tanpa menggunakan bantuan machine learning.
Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa hal terkait Azure machine learning. Yuk simak bersama-sama!
1. Azure Machine Learning
Azure machine learning merupakan suatu layanan cloud yang digunakan untuk mengelola dan mempercepat siklus hidup proyek dalam pembelajaran mesin. Azure machine learning ini merupakan kumpulan besar server dan perangkat keras jaringan yang menjalankan serangkaian aplikasi terdistribusi yang kompleks. Azure machine learning ini ditujukan untuk seseorang atau tim yang menerapkan MLOPs untuk memasukkan mode machine learning ke dalam produksi yang aman.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Mengapa Menggunakan Azure Machine Learning
Terdapat beberapa alasan kenapa sebaiknya kita memilih menggunakan microsoft azure, antara lain: 1) microsoft azure menerapkan sistem keamanan yang terpercaya, 2) microsoft azure merupakan layanan cloud yang terbuka fleksibel dan transparan, 3) dapat meningkatkan skalabilitas dengan compliance yang pasti, 4) adanya interoperabilitas sehingga mengurangi biaya secara signifikan, 5) sebagai solusi untuk mengambil keputusan terbaik.
3. 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.
4. Cara Kerja Azure Machine Learning
Pada bagian sebelumnya kita telah mengenali beberapa hal terkait Azure machine learning. Selanjutnya kita akan mencoba mengetahui cara implementasi azure machine learning. 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
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Azure machine learning juga perlu dipelajari untuk dapat mengembangkan aplikasi machine learning. Sebelum itu tentu pengguna juga perlu memahami terlebih dahulu apa itu machine learning dan bagaimana cara menggunakannya. Semua itu dapat dipelajari di DQLab.
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 : Latifah Uswatun Khasanah
Editor : Annissa Widya Davita