PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 2 Jam 13 Menit 39 Detik

Manfaatkan Azure Machine Learning dalam Big Data

Belajar Data Science di Rumah 23-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-07-2024-06-23-211316_x_Thumbnail800.jpg

Azure Machine Learning merupakan platform yang kuat dan fleksibel untuk membangun, melatih, dan menerapkan model Machine Learning dengan mudah dan efisien. Platform ini berbentuk layanan cloud yang ditawarkan oleh Microsoft Azure. Azure Machine Learning dilengkapi dengan berbagai fitur seperti pengembangan model yang mudah, manajemen dan penyebaran model yang efisien, AutoML, serta keamanan dan kepatuhan yang tidak diragukan lagi.


Berbagai fitur yang tersedia dalam Azure Machine Learning dapat mendukung kebutuhan bisnis dan teknis dalam penerapan teknologi Machine Learning. Layanan ini tidak hanya meningkatkan efisiensi dan akurasi model, tetapi juga memastikan bahwa data dan proses pengelolaan model sesuai dengan standar keamanan dan regulasi yang ketat. Dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai fitur-fitur yang telah disebutkan di atas secara detail. Yuk, simak pembahasannya!


1. Pengembangan dan Pelatihan Model Machine Learning

Machine Learning

Azure Machine Learning menyediakan environment yang komprehensif untuk mengembangkan model Machine Learning. Pengguna dapat menggunakan berbagai bahasa pemrograman seperti Python dan R, serta memanfaatkan notebook Jupyter yang terintegrasi. Selain itu, Azure juga menyediakan tools visualisasi seperti Azure Machine Learning Designer sehingga memungkinkan pengguna untuk membangun dan menyusun model dengan metode drag-and-drop tanpa perlu menulis kode.


Dari segi model training, Azure Machine Learning mendukung pelatihan model pada skala besar dengan memanfaatkan sumber daya komputasi Azure yang fleksibel. Pengguna dapat memilih dari berbagai ukuran mesin virtual dan GPU untuk mempercepat pelatihan model. Azure Machine Learning juga dilengkapi fitur hyperparameter tuning, dimana layanan ini dapat membantu dalam menemukan set parameter terbaik untuk model secara efisien.


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


2. Manajemen dan Penyebaran Model

Machine Learning

Azure Machine Learning memfasilitasi manajemen life cycle model, termasuk versi model, tracking eksperimen, dan penyimpanan artefak model. Pengguna dapat mendaftarkan model yang telah dilatih ke dalam registry model, yang memungkinkan penyimpanan dan manajemen model secara terpusat.


Azure Machine Learning juga memungkinkan penyebaran model sebagai layanan REST API, yang dapat diakses oleh aplikasi atau layanan lain untuk melakukan prediksi. Model yang disebarkan dapat dengan mudah diintegrasikan dengan layanan Azure lainnya, seperti Azure Kubernetes Service (AKS) untuk penyebaran yang lebih terukur dan berkelanjutan.


3. Automated Machine Learning (AutoML)

Machine Learning

Pict by Software Engineering Daily


Azure Machine Learning menawarkan fitur Automated Machine Learning (AutoML) yang secara otomatis dapat memilih algoritma terbaik, melakukan pra-pemrosesan data, serta menentukan hyperparameter untuk menghasilkan model dengan kinerja optimal. Fitur AutoML tentu saja bisa menghemat waktu dan tenaga dalam pengembangan model, khususnya bagi pengguna yang tidak memiliki pengalaman mendalam mengenai Machine Learning.


Cara kerja dari fitur ini dimulai dari pengguna yang menginputkan data yang dibutuhkan dan menentukan target yang akan diprediksi. AutoML akan membangun dan mengevaluasi berbagai pipeline model, lalu secara otomatis memilih kombinasi terbaik untuk tugas tertentu.


4. Keamanan dan Kepatuhan

Machine Learning

Azure Machine Learning menjamin keamanan data dengan memanfarjab fitur-fitur seperti enkripsi data, kontrol akses berbasis peran (RBAC), serta integrasi dengan Azure Active Directory. Layanan ini juga mendukung penggunaan jaringan virtual (VNet) untuk mengisolasi lingkungan komputasi dan memastikan hanya pengguna yang berwenang yang dapat mengakses sumber daya.


Azure Machine Learning mematuhi berbagai standar dan regulasi industri yang telah ditetapkan, seperti GDPR, HIPAA, dan ISO/IEC 27001. Hal ini bertujuan untuk memastikan bahwa data dan proses Machine Learning sesuai dengan persyaratan hukum dan kebijakan internal organisasi. Azure Machine Learning juga menyediakan fitur logging dan audit yang memungkinkan organisasi untuk melacak aktivitas dan perubahan yang dilakukan pada model dan data, sehingga dapat memastikan transparansi dan akuntabilitas.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Tertarik dengan Machine Learning? Kita bisa memulai 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 dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login