Mengenal Lebih Dekat Azure Machine Learning SDK
Azure Machine Learning SDK adalah kumpulan pustaka dan alat pemrograman yang disediakan oleh Microsoft untuk memudahkan pengembangan, pelatihan, evaluasi, dan deployment model machine learning di platform Azure. SDK ini merupakan antarmuka pemrograman yang dapat digunakan oleh pengembang dan ilmuwan data untuk berinteraksi dengan layanan Azure Machine Learning menggunakan bahasa pemrograman Python.
Azure Machine Learning SDK adalah kumpulan perpustakaan dan alat pengembangan perangkat lunak (SDK - Software Development Kit) yang disediakan oleh Microsoft untuk memudahkan pengembangan, pelatihan, evaluasi, dan deployment model machine learning menggunakan layanan Azure Machine Learning. SDK ini menyediakan antarmuka pemrograman yang mudah digunakan untuk berinteraksi dengan berbagai komponen dan fitur Azure Machine Learning.
Dengan menggunakan Azure Machine Learning SDK, pengembang dan ilmuwan data dapat mengintegrasikan proses machine learning ke dalam aplikasi dan lingkungan pengembangan yang sudah ada. SDK ini mendukung beberapa bahasa pemrograman, termasuk Python dan R, sehingga pengguna dapat memilih bahasa yang sesuai dengan keahlian mereka. Kali ini, kita akan membahas terkait dengan fitur dan fungsi dari adanya Azure Machine Learning SDK. Seperti apa? kita akan bahas lebih lanjut yuk sahabat DQLab!
1. Mengelola Workspace
Mengelola workspace adalah langkah pertama yang perlu dilakukan ketika menggunakan Azure Machine Learning SDK. Workspace adalah entitas utama yang memungkinkan Anda mengatur sumber daya, proyek, dan eksperimen machine learning di Azure. Dalam Azure Machine Learning SDK, Anda dapat membuat, mengakses, dan mengelola workspace dengan mudah. Anda perlu mengimpor modul Workspace dari azureml.core dan azureml.core.authentication agar dapat berinteraksi dengan workspace.
Selanjutnya, Anda perlu mengautentikasi diri Anda untuk mengakses workspace. Anda dapat menggunakan metode interaktif, yang memungkinkan Anda untuk masuk menggunakan kredensial Azure saat dijalankan.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Mengelola Data
Mengelola data merupakan langkah krusial dalam siklus hidup machine learning. Dalam Azure Machine Learning SDK, Anda dapat mengelola data dengan bantuan beberapa kelas dan metode yang disediakan. Pertama, Anda perlu mengimpor modul Datastore dan Dataset dari azureml.core untuk mengelola data.
Inisialisasi Workspace: Pastikan Anda telah menginisialisasi workspace seperti yang dijelaskan sebelumnya.
Datastore adalah mekanisme untuk mengakses dan menyimpan data di Azure. Anda dapat menggunakan datastore untuk menghubungkan ke sumber data yang berbeda, seperti Azure Blob Storage atau Azure File Share. Anda dapat mengakses datastore yang sudah ada atau membuatnya jika belum ada.
3. Pengembangan Model
Pengembangan model dalam Azure Machine Learning SDK melibatkan proses pembuatan, pelatihan, dan evaluasi model machine learning menggunakan berbagai algoritma dan data yang telah dipersiapkan sebelumnya. Langkah pertama adalah mempersiapkan data yang akan digunakan untuk melatih dan menguji model. Anda dapat mengakses data dari datastore atau sumber lain, melakukan pra-pemrosesan, dan membagi data menjadi data pelatihan dan data pengujian.
Pastikan Anda telah menginisialisasi workspace seperti yang dijelaskan sebelumnya.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Pelatihan Model
Pelatihan model dalam Azure Machine Learning SDK melibatkan proses melatih model machine learning menggunakan data yang telah dipersiapkan sebelumnya. Proses ini melibatkan beberapa tahap, termasuk pengaturan pelatihan, memilih algoritma, dan mengirimkan tugas pelatihan ke sumber daya komputasi yang tepat.
Pastikan data yang akan digunakan untuk pelatihan model telah siap dan telah diubah menjadi dataset menggunakan Azure Machine Learning SDK, seperti yang telah dijelaskan sebelumnya dan Pastikan Anda telah menginisialisasi workspace seperti yang dijelaskan sebelumnya.
Yuk perdalam pengetahuan kamu mengenai berbagai model machine learning bersama DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin bangun portfolio? Yuk signup sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid