Mengenal Alur Kerja Azure Machine Learning
Dalam membuat ataupun merancang model machine learning, Azure Machine Learning merupakan platform yang sangat komprehensif dan user-friendly yang menyediakan berbagai alat dan layanan untuk memfasilitasi setiap tahap dari siklus hidup model. Platform ini memungkinkan pengguna untuk bekerja dengan jenis data, memilih dari berbagai algoritma machine learning, dan mengoptimalkan performa model dengan fitur-fitur canggih seperti Automated Machine Learning (AutoML) dan hyperparameter tuning.
Azure Machine Learning juga menawarkan lingkungan pengembangan yang mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Python dan R, serta integrasi dengan alat-alat analitik lainnya seperti Power BI dan Azure Synapse Analytics. Dalam artikel ini, kamu akan mengetahui alur kerja (pipeline) Azure Machine Learning. Mulai dari pengumpulan data hingga penyebaran model ke produksi. Seperti apa tahapannya? Simak penjelasannya lewat artikel berikut ini yuk sahabat DQLab!
1. Pengumpulan dan Pemrosesan Data
Langkah pertama dalam alur kerja Azure Machine Learning adalah pengumpulan dan pemrosesan data. Data adalah fondasi dari model machine learning yang baik dan berikut adalah tahap-tahap dalam proses ini:
Pengumpulan Data: Data dapat diimpor dari berbagai sumber seperti database, file CSV, atau API. Azure mendukung berbagai koneksi data, termasuk Azure Blob Storage, Azure SQL Database, dan Azure Data Lake.
Pemrosesan Data: Data yang terkumpul biasanya perlu dibersihkan dan diolah. Langkah-langkah ini bisa mencakup penanganan missing value, penghapusan duplikat, dan normalisasi data. Azure Machine Learning menyediakan alat seperti Azure Data Factory dan Azure Databricks untuk memudahkan proses ini.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Eksplorasi dan Visualisasi Data
Setelah data diproses, langkah berikutnya adalah eksplorasi dan visualisasi data. Ini membantu dalam memahami karakteristik data dan menemukan pola yang relevan. Azure Machine Learning menawarkan berbagai alat untuk tugas ini:
Eksplorasi Data: Kamu dapat menggunakan Python dan R di Azure ML untuk melakukan analisis data eksploratif, seperti memeriksa distribusi data dan mencari korelasi.
Visualisasi Data: Dengan alat seperti Azure Machine Learning Studio dan integrasi dengan Power BI, kamu dapat membuat visualisasi data yang interaktif dan mudah dipahami.
3. Pemilihan dan Pengembangan Model
Setelah memahami data, langkah selanjutnya adalah memilih dan mengembangkan model machine learning. Ini melibatkan:
Pemilihan Model: Azure Machine Learning mendukung berbagai algoritma, dari regresi linier hingga jaringan saraf dalam. Kamu dapat memilih model berdasarkan kebutuhan dan karakteristik data kamu.
Pengembangan Model: Kamu bisa menggunakan Python atau R untuk mengembangkan model. Azure ML menyediakan Jupyter Notebooks yang memungkinkan kamu untuk menulis dan menjalankan kode secara interaktif.
Automated Machine Learning (AutoML): Untuk mempermudah proses ini, Azure ML juga menyediakan AutoML yang dapat secara otomatis memilih algoritma terbaik dan mengoptimalkan hyperparameter untuk model yang kamu bangun.
4. Training dan Validasi Model
Setelah model dikembangkan, langkah selanjutnya adalah melatih dan memvalidasi model:
Training Model: Kamu perlu melatih model menggunakan data training. Azure Machine Learning menyediakan berbagai compute resources, seperti CPU, GPU, dan cluster untuk mempercepat proses ini.
Validasi Model: Setelah training, model perlu divalidasi menggunakan data testing untuk memastikan kinerja yang baik. kamu dapat menggunakan teknik seperti cross-validation untuk mengevaluasi model.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
5. Penyebaran Model ke Produksi
Langkah berikutnya setelah model dilatih dan divalidasi adalah penyebaran model ke produksi. Ini melibatkan:
Deployment Model: Azure Machine Learning memudahkan penyebaran model ke berbagai environment, seperti Azure Kubernetes Service (AKS) atau Azure Container Instances (ACI). Kamu bisa mengemas model sebagai layanan web yang dapat diakses melalui API.
Monitoring Model: Setelah deployment, penting untuk memonitor model di lingkungan produksi untuk memastikan kinerja yang stabil dan melakukan pemeliharaan jika diperlukan.
Azure Machine Learning menyediakan platform yang komprehensif untuk seluruh alur kerja machine learning, mulai dari pengumpulan data hingga penyebaran model. Dengan alat yang mudah digunakan dan berbagai fitur otomatisasi, Azure ML membantu para data scientist dan engineer untuk membangun dan mengelola model machine learning dengan efisiensi tinggi.
Azure Machine Learning bukan hanya alat, tetapi juga ekosistem yang mendukung seluruh proses pengembangan machine learning, membuatnya menjadi pilihan yang kuat bagi mereka yang ingin mengimplementasikan solusi machine learning di lingkungan cloud.
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 Machine Learning and AI for Beginner.
Penulis: Reyvan Maulid