Korelasi Cloud Computing dengan AI vs Machine Learning

Di era teknologi yang semakin masif ini, ada dua konsep yang semakin mendominasi jagad digitalisasi yaitu Artificial Intelligence dan Machine Learning. Namun, dua konsep ini tentunya tidak terlepas kaitannya dengan domain Cloud Computing yang menjadi tulang punggung bagi sebagian besar perkembangan teknologi terkini. Cloud Computing telah memberikan pondasi infrastruktur yang kuat bagi pengembangan dan penyebaran solusi AI dan Machine Learning secara luas dan efisien. 

Dengan menyediakan akses mudah dan fleksibel ke sumber daya komputasi, penyimpanan data, serta layanan terkelola, Cloud Computing memungkinkan para pengembang untuk mengimplementasikan dan mengelola solusi AI dan Machine Learning dengan lebih efektif daripada sebelumnya. Dengan demikian, kolaborasi yang erat antara Cloud Computing dengan AI dan Machine Learning telah menjadi pendorong utama bagi terobosan teknologi yang mengubah paradigma di berbagai sektor industri.

Lalu apa sebenarnya hubungan antara Cloud Computing dengan AI dan Machine Learning? Simak penjelasannya melalui artikel berikut ini, yuk sahabat DQLab!

1. Infrastruktur yang Scalable

Pelatihan model AI dan ML membutuhkan sumber daya komputasi yang besar. Dengan Cloud Computing, pengguna dapat dengan mudah menyewa sumber daya tambahan saat diperlukan, memungkinkan pelatihan model yang lebih cepat dan efisien. Ini sangat penting karena proses pelatihan model AI dan ML seringkali memerlukan pemrosesan data yang sangat intensif secara komputasi, terutama ketika bekerja dengan jumlah data yang besar atau model yang kompleks. 

Dengan kemampuan Cloud Computing untuk menyediakan sumber daya komputasi yang scalable secara instan, pengguna dapat mengatasi tantangan ini dengan mudah. Sebagai contoh, saat menghadapi proyek ML yang memerlukan pelatihan model selama berjam-jam atau bahkan berhari-hari, pengguna dapat dengan cepat menambahkan sumber daya komputasi tambahan dari infrastruktur cloud untuk mempercepat proses tersebut tanpa harus menunggu pengadaan perangkat keras baru.

Hal ini tidak hanya meningkatkan efisiensi waktu, tetapi juga memungkinkan pengguna untuk eksperimen dengan berbagai konfigurasi model dan parameter dengan lebih cepat, membantu dalam pengembangan solusi yang lebih baik dan lebih canggih. Dengan demikian, Cloud Computing memberikan kemampuan yang vital dalam mendukung perkembangan dan penelitian di bidang AI dan ML, membuka pintu bagi inovasi yang lebih lanjut dalam dunia teknologi.

Sumber Gambar: AWS

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

2. Akses Terhadap Layanan AI

Beberapa penyedia layanan cloud telah memperkenalkan layanan AI dan ML yang terkelola, seperti deteksi wajah, terjemahan bahasa, dan analisis sentimen. Ini memungkinkan pengembang untuk dengan cepat mengintegrasikan kecerdasan buatan ke dalam aplikasi mereka tanpa harus membangun model mereka sendiri.

Dengan menggunakan layanan terkelola ini, pengembang dapat mengakses kemampuan AI yang canggih tanpa harus memiliki keahlian khusus dalam pengembangan model atau infrastruktur komputasi yang kompleks. Ini tidak hanya mengurangi waktu dan biaya yang diperlukan untuk mengembangkan solusi AI, tetapi juga membuka pintu bagi pengembang dari berbagai latar belakang untuk menciptakan aplikasi yang cerdas dan inovatif. 

Selain itu, layanan AI dan ML yang terkelola ini seringkali disertai dengan fitur-fitur tambahan seperti skala otomatis, pengelolaan model yang terpusat, dan pemantauan kinerja yang terintegrasi, yang semuanya membantu dalam mengoptimalkan kinerja dan ketersediaan aplikasi AI. Dengan demikian, layanan AI dan ML yang terkelola dari penyedia cloud memberikan akses yang lebih mudah dan terjangkau ke teknologi kecerdasan buatan, mendorong adopsi dan inovasi lebih lanjut di berbagai sektor industri.

3. Penyimpanan Data

Data adalah bahan bakar bagi AI dan ML. Cloud Computing menyediakan infrastruktur penyimpanan data yang aman dan scalable, memungkinkan pengolahan dan analisis data yang cepat dan efisien. Dengan infrastruktur penyimpanan data yang aman dan scalable yang disediakan oleh Cloud Computing, pengguna dapat dengan mudah menyimpan dan mengelola volume data yang besar. Fleksibilitas dalam menambahkan atau mengurangi kapasitas penyimpanan memungkinkan perusahaan untuk mengakomodasi pertumbuhan data yang dinamis tanpa harus khawatir tentang batasan infrastruktur. 

Selain itu, berbagai layanan dan alat analisis data yang tersedia di platform cloud memungkinkan pengguna untuk melakukan proses pengolahan dan analisis data secara cepat dan efisien. Dengan demikian, Cloud Computing tidak hanya berperan sebagai penyedia infrastruktur, tetapi juga sebagai katalisator untuk pemanfaatan data yang efektif dalam konteks AI dan Machine Learning.

Hal ini memungkinkan pengembang dan ilmuwan data untuk melatih model yang lebih akurat dan mendapatkan wawasan yang lebih dalam dari data yang tersedia, menghasilkan solusi yang lebih cerdas dan bernilai tambah bagi organisasi.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Hubungan antara Domain Cloud Computing, Artificial Intelligence, dan Machine Learning

Cloud Computing, Artificial Intelligence, dan Machine Learning memiliki keterkaitan satu sama lain yang erat dan saling memperkuat. Cloud Computing menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi AI dan ML, termasuk penyimpanan data yang besar, sumber daya komputasi yang skalabel, dan layanan terkelola yang mempercepat pengembangan dan implementasi solusi AI dan ML. Di sisi lain, AI dan Machine Learning memanfaatkan kekuatan Cloud Computing untuk memproses dan menganalisis data dengan cepat, melatih model, dan memberikan hasil yang lebih akurat dan berarti. 

Tanpa Cloud Computing, kemampuan AI dan Machine Learning untuk mencapai potensi penuhnya akan terbatas oleh keterbatasan infrastruktur dan sumber daya komputasi lokal. Sebaliknya, tanpa kemajuan dalam AI dan Machine Learning, Cloud Computing akan kehilangan salah satu dari keuntungannya yang paling kuat, yaitu kemampuannya untuk memanfaatkan data dengan cerdas untuk menghasilkan wawasan yang bernilai bagi pengguna

Jika kamu tertarik untuk memahami lebih dalam tentang penerapan machine learning lainnya, kita bakal undang kamu untuk bergabung dengan kursus-kursus data science di DQLab.

Untuk bisa menguasai Machine Learning, kita bisa memulainya dengan  mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.

Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!

Penulis: Reyvan Maulid