MAU PUNYA SKILL DATA SCIENCE YANG AMAYZING?
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 150K  | Pakai Kode: AMAYZING
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 0 Jam 29 Menit 39 Detik 

Manfaat Azure Machine Learning di Era Data

Belajar Data Science di Rumah 17-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/5ffed457b070a6ffb6ec24333a0aaac5_x_Thumbnail800.jpg

Azure machine learning atau biasa dikenal dengan Azure ML adalah layanan analisis berbasis cloud untuk membuat dan mengolah solusi machine learning. Layanan analisis ini adalah layanan bagi data scientist dan data engineer untuk mengoptimalkan keterampilan dan framework pemrosesan data dan mengembangan model. Salah satu alat azure machine learning yang paling umum digunakan adalah microsoft azure machine learning studio atau disingkat dengan MAML. Tools ini adalah alat online untuk membangun model machine learning. Kelebihan utama tools ini adalah memungkinkan user untuk membangun model machine learning secara grafis dengan bantuan kumpulan data milik google. MAML dapat dimanfaatkan untuk menarik dan melepas dataset dan modul analisis serta dapat dihubungkan pada interface untuk membuat eksperimen. Selain itu, tools ini juga memiliki fitur untuk mengubah eksperimen pelatihan menjadi pelatihan prediktif sehingga data scientist dapat mempublikasikannya sebagai layanan web. Dengan eksperimen prediktif yang tersedia secara online, siapapun dapat mengakses dan menggunakannya kapan saja. 

Azure machine learning adalah layanan yang sangat user friendly dan tidak ada batasan penggunaan. Tools ini menggunakan sejumlah data berukuran besar dan algoritma untuk memberikan perkiraan yang akurat dan prediksi yang valid. Tidak hanya itu, azure machine learning juga dapat digunakan untuk mengimpor data training menjadi lebih mudah. Dalam masalah machine learning, azure dapat dimanfaatkan untuk beberapa hal. Mau tahu apa saja? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Aksesibilitas yang Lebih Mudah

Layanan Azure ML secara perlahan akan menghilangkan pembelian atau penyimpanan software dan hardware yang besar dan kompleks. Dengan menggunakan Azure ML mereka dapat memulai pengembangan aplikasi machine learning dengan lebih efektif dengan biaya yang lebih kecil. Data scientist dapat mengembangkan machine learning melalui Azure ML Studio. Tools ini juga dapat membantu data scientist untuk membangun dan melakukan analisis lanjutan berdasarkan data yang ada. Microsoft Azure ML menyediakan environment yang luar biasa untuk pengembangan solusi machine learning. Bahkan UKM dapat memanfaatkan layanan ini untuk mengembangkan produk mereka.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Produktivitas Lebih Meningkat dengan Dukungan Algoritma

Kelebihan dari Azure ML adalah menawarkan algoritma yang telah disediakan dan sangat umum digunakan. Konfigurasi algoritma hanya menggunakan drag and drop sehingga user tidak perlu memiliki pengetahuan mengenai data science atau keahlian untuk membangun algoritma. Beberapa algoritma juga dapat mensupport user untuk membuat prediksi dan perkiraan secara real time. Selain itu, tidak ada batasan untuk mengimport data training dalam waktu tertentu. Azure ML ini tidak hanya menghemat biaya tetapi juga dapat meningkatkan produktivitas dan pendapatan.

3. Adanya Dukungan Bawaan

Microsoft azure menawarkan banyak fitur bawaan yang lebih cepat, disertai dengan tutorial, referensi, dan banyak contoh. Tools ini dapat membantu perusahaan atau user lain untuk membangun, menerapkan, mengelola, dan mengakses machine learning dengan lebih mudah. Dengan membeli layanan Azure ML berarti data scientist memiliki dukungan bawaan pada tools dan framework open source yang membuat pelatihan dan inferensi model lebih mudah. Selain itu, framework populer seperti PyTorch, TensorFlow, dan lain sebagainya juga tersedia sehingga penggunaan tools lebih ringkas dan mudah.

4. Workbench Azure Machine Learning

Workbench Azure ML adalah aplikasi yang kompatibel  pada windows atau mac OS. Proses yang dapat dilakukan pada workbench azure machine learning adalah mengimport dan menyiapkan data, mengembangkan model, dan menerapkan model. Tools ini dapat disambungkan dengan platform lain seperti GitHub dan Jupyter Notebook untuk data preparation, pemodelan statistik, dan visualisasi data.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

5. Belajar Machine Learning dengan Mudah

Di era otomatisasi, machine learning merupakan salah satu teknologi yang akan banyak dibutuhkan. Tak heran jika minat belajar machine learning semakin meningkat dari tahun ke tahun. Belajar machine learning dapat dilakukan dengan banyak cara, salah satunya adalah dengan mengikuti kursus. DQLab merupakan salah satu kursus machine learning yang banyak direkomendasikan oleh data scientist karena program belajar yang menyenangkan, terstruktur, ringkas, padat, dan mudah dipahami. Penasaran mau coba? Klik button di bawah ini untuk mengakses module gratis dan rasakan sensasi belajar anti boring!

Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!