Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Mengenal Tools Canggih Azure Machine Learning Studio

Belajar Data Science di Rumah 20-Maret-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/8be06d122a70b7f507d97109f0ec7354_x_Thumbnail800.jpeg

Machine learning adalah perkembangan ilmu komputer yang dapat dimanfaatkan oleh perusahaan untuk memantau, mengevaluasi, bahkan sebagai dasar pengambilan keputusan dengan tujuan mengembangkan pertumbuhan bisnis. Praktisi data tentunya perlu tools yang bisa membantu memodelkan data menjadi machine learning yang tepat. Ada banyak tools yang tersedia dengan kelebihannya masing-masing. Salah satunya Azure Machine Learning.


Azure Machine Learning memiliki layanan yang beragam sesuai kebutuhan. Layanan yang ringkas dan juga sering digunakan praktisi data adalah Azure Machine Learning Studio. Secara garis besar, tools ini mampu digunakan untuk melatih, mengevaluasi, dan menerapkan model machine learning. Memiliki interface yang ringkas, dapat diintegrasikan dengan tools lain, dan menyediakan beragam algoritma pilihan menjadi kelebihan tools ini. Bagaimana Azure Machine Learning Studio membantu praktisi data dalam mengolah datanya? Yuk simak pembahasan di bawah ini!


1. Pengenalan Azure Machine Learning Studio

Machine Learning

Azure Machine Learning Studio adalah platform machine learning cloud yang dikembangkan oleh Microsoft yang menyediakan lingkungan yang mudah digunakan untuk melatih, mengevaluasi, dan menerapkan model machine learning. Dengan Azure Machine Learning Studio, pengguna dapat mengimpor data dari berbagai sumber, memilih algoritma machine learning, dan melatih model dalam waktu singkat. 


Azure Machine Learning Studio memiliki interface yang intuitif yang memungkinkan pengguna untuk membuat eksperimen dan melihat hasilnya secara real time. Dalam eksperimen, pengguna dapat melihat visualisasi data, mengatur parameter untuk model, dan mengevaluasi kinerja model. Platform ini juga menyediakan fitur otomatis untuk mengatur hyperparameter model, yang dapat mempercepat proses melatih model.


Selain itu, Azure Machine Learning Studio juga mendukung integrasi dengan bahasa pemrograman populer seperti Python dan R, serta integrasi dengan berbagai layanan Azure seperti Azure Data Factory dan Azure DevOps. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan alur kerja machine learning dengan alur kerja pengembangan dan operasi yang lebih besar. Azure Machine Learning Studio juga menyediakan fitur deployment model yang mudah digunakan, termasuk deployment model ke lingkungan cloud atau on-premises. Fitur ini memungkinkan pengguna untuk dengan mudah mengambil model yang sudah dilatih dan menerapkannya di lingkungan produksi. 


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


2. Fitur-fitur Azure Machine Learning Studio

Machine Learning

Azure Machine Learning Studio memiliki banyak fitur yang membantu pengguna dalam membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning. Berikut ini adalah beberapa fitur utama yang tersedia di dalam platform ini:

  • Drag-and-drop interface: Azure Machine Learning Studio menyediakan interface yang user-friendly dengan fitur drag-and-drop, yang memungkinkan pengguna untuk menambahkan modul dengan mudah ke dalam eksperimen. Modul-modul ini dapat digunakan untuk mengimpor data, melatih model, dan mengevaluasi hasil.

  • Automated Machine Learning (AutoML): Fitur AutoML pada Azure Machine Learning Studio memungkinkan pengguna untuk memilih algoritma terbaik dan menentukan parameter dengan mudah. Dengan AutoML, pengguna dapat mengoptimalkan model dengan cepat dan akurat, tanpa memerlukan pengetahuan machine learning yang mendalam.

  • Hyperparameter tuning: Azure Machine Learning Studio juga menyediakan fitur hyperparameter tuning yang memungkinkan pengguna untuk menentukan nilai terbaik untuk parameter-model yang mempengaruhi kinerja model. Dengan hyperparameter tuning, pengguna dapat meningkatkan kinerja model secara signifikan dalam waktu yang relatif singkat.

  • Integrasi dengan Cognitive Services: Azure Machine Learning Studio menyediakan integrasi yang mudah dengan Cognitive Services, yang memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan kemampuan machine learning seperti analisis teks, pengenalan wajah, dan pengenalan suara ke dalam aplikasi mereka.

  • Integrasi dengan tool lain di Azure: Azure Machine Learning Studio dapat diintegrasikan dengan tool lain di ekosistem Azure seperti Azure Data Factory dan Azure DevOps, yang memungkinkan pengguna untuk mengintegrasikan alur kerja machine learning dengan alur kerja pengembangan dan operasi yang lebih besar.

Fitur-fitur ini memudahkan pengguna untuk membangun model machine learning yang akurat dan meningkatkan kinerja bisnis perusahaan. Dengan Azure Machine Learning Studio, pengguna dapat menghasilkan insight dari data yang dimiliki dan mengambil keputusan yang lebih baik.


3. Cara Menggunakan Azure Machine Learning Studio

Machine Learning

Berikut beberapa langkah untuk memulai menggunakan Azure Machine Learning Studio.

  • Membuat workspace: Pertama, kita perlu membuat workspace di Azure Machine Learning Studio. Workspace adalah tempat di mana eksperimen, dataset, dan model disimpan. Untuk membuat workspace, kita perlu membuat akun Azure terlebih dahulu.

  • Menambahkan dataset: Setelah workspace dibuat, kita dapat menambahkan dataset ke dalam workspace. Dataset dapat diimpor dari berbagai sumber seperti file lokal atau sumber data cloud. Kita juga dapat menentukan tipe data dan mengubahnya menjadi format yang dapat digunakan oleh model.

  • Membuat eksperimen: Setelah dataset ditambahkan, kita dapat membuat eksperimen untuk membangun dan melatih model machine learning. Eksperimen dapat dibuat dengan menggunakan antarmuka drag-and-drop di Azure Machine Learning Studio.

  • Menentukan algoritma: Setelah eksperimen dibuat, kita perlu menentukan algoritma yang akan digunakan untuk membangun model. Algoritma ini dapat dipilih dengan menggunakan fitur AutoML atau secara manual.

  • Melatih model: Setelah algoritma ditentukan, kita dapat melatih model dengan menggunakan dataset yang telah ditambahkan sebelumnya. Kita juga dapat menyesuaikan parameter-model seperti jumlah epoch dan learning rate untuk meningkatkan kinerja model.

  • Mengevaluasi hasil: Setelah model dilatih, kita perlu mengevaluasi hasilnya untuk memastikan kinerja model yang optimal. Kita dapat menggunakan fitur evaluasi bawaan di Azure Machine Learning Studio untuk mengevaluasi model.

  • Menerapkan model: Setelah model dievaluasi dan dianggap cukup bagus, kita dapat menerapkannya di lingkungan produksi. Azure Machine Learning Studio menyediakan fitur deployment model yang mudah digunakan, yang memungkinkan pengguna untuk menerapkan model di lingkungan cloud atau on-premises.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


4. Integrasi Azure Machine Learning Studio dengan Tools Lain

Machine Learning

Azure Machine Learning Studio adalah sebuah tools yang canggih untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning. Namun, untuk memaksimalkan potensi platform ini, pengguna dapat mengintegrasikannya dengan tools lain yang ada di dalam ekosistem Azure. Berikut sejumlah tools lain yang bisa diintegrasikan dengan Azure Machine Learning Studio.

  • Azure Databricks: Azure Databricks adalah platform Apache Spark yang ditingkatkan dan dioptimalkan untuk lingkungan cloud. Dengan mengintegrasikan Azure Databricks dengan Azure Machine Learning Studio, pengguna dapat membangun model machine learning di Azure Databricks dan menggunakannya di Azure Machine Learning Studio untuk membuat prediksi atau untuk memperoleh insight tambahan.

  • Power BI: Power BI adalah platform Business Intelligence yang memungkinkan pengguna untuk membuat visualisasi data interaktif. Dengan mengintegrasikan Azure Machine Learning Studio dengan Power BI, pengguna dapat memvisualisasikan hasil prediksi dari model machine learning yang dibuat di Azure Machine Learning Studio.

  • Azure Synapse Analytics: Azure Synapse Analytics adalah platform big data dan analytics yang menyediakan kemampuan untuk menganalisis dan memproses data dalam skala besar. Dengan mengintegrasikan Azure Machine Learning Studio dengan Azure Synapse Analytics, pengguna dapat menggunakan model machine learning yang dibuat di Azure Machine Learning Studio untuk melakukan analisis data yang lebih kompleks.

  • Azure Stream Analytics: Azure Stream Analytics adalah platform streaming analytics yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis data secara real-time. Dengan mengintegrasikan Azure Machine Learning Studio dengan Azure Stream Analytics, pengguna dapat menggunakan model machine learning yang dibuat di Azure Machine Learning Studio untuk melakukan prediksi real-time.

Ternyata Azure Machine Learning Studio memiliki manfaat dan keunggulan yang sangat membantu praktisi dalam mengolah data dan membuat model machine learning. Nah, untuk bisa memanfaatkannya tentu kalian perlu memiliki pemahaman pada dasar machine learning dan macam-macam algoritma. Mempelajari machine learning akan lebih matang jika dilengkapi dengan metode pembelajaran yang tepat. Nah, DQLab adalah solusi bagi kalian yang ingin belajar secara dasar sampai penerapan machine learning di beragam studi kasus. 


DQLab juga dilengkapi dengan Live Code Editor sehingga praktis tanpa harus install aplikasi lagi untuk praktik menuliskan code. Yuk, segera daftar dengan Sign Up. Siapkan diri untuk mahir mengaplikasikan machine learning bersama DQLab!


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login