Pahami 4 Fitur Utama Azure Machine Learning

Machine learning memungkinkan sistem untuk belajar dari data untuk meningkatkan kinerjanya secara otomatis tanpa perlu pemrograman eksplisit. Seiring dengan semakin kompleksnya data dan tantangan bisnis, permintaan untuk solusi machine learning yang canggih dan efektif semakin tinggi. Dalam hal ini, Azure Machine Learning, sebuah layanan yang disediakan oleh Microsoft di platform Azure, telah menjadi salah satu platform yang paling diminati dalam mengembangkan solusi machine learning.

Azure Machine Learning menyediakan beragam fitur dan alat yang membantu para praktisi data science atau developer untuk mengatasi tantangan dalam mengembangkan, menguji, dan mengimplementasikan model machine learning. Dalam artikel ini, kami akan menjelaskan empat fitur utama dari tools tersebut, yaitu Automated Machine Learning (AutoML), SDK Pipeline, Experiment Management, dan Model Management. Apa saja kelebihannya? Yuk simak di sini!

1. Automated ML

Sumber gambar: https://learn.microsoft.com/

Fitur Automated Machine Learning (AutoML) adalah salah satu fitur utama yang ada di layanan Azure Machine Learning. Automated ML menyederhanakan dan mengotomatisasi proses pemilihan dan pelatihan model machine learning. Tujuannya untuk memudahkan praktisi data, bahkan yang tidak berpengalaman sekalipun dalam machine learning,agar mudah menemukan model yang optimal tanpa harus secara manual melakukan banyak eksplorasi dan penyetelan hiperparameter.

Berikut adalah cara kerja dan manfaat utama dari fitur Automated ML:

• Automatisasi Proses Pemilihan Model: Dalam proses konvensional machine learning, kalian harus mencoba berbagai jenis model dan mengatur hiperparameter secara manual untuk mencari model yang terbaik. Automated ML melakukannya proses ini secara otomatis, mencoba berbagai model, termasuk regresi, klasifikasi, atau model lain sesuai kebutuhan.

• Otomatisasi Penyetelan Hiperparameter: Setiap model memiliki hiperparameter yang mempengaruhi kinerjanya, dan penyetelan hiperparameter yang tepat bisa membuat perbedaan yang besar dalam performa model. Automated ML mencoba berbagai kombinasi hiperparameter untuk masing-masing model, sehingga memastikan model yang dihasilkan memiliki kinerja yang optimal.

• Optimasi Metrik Evaluasi: Kalian dapat menentukan metrik evaluasi yang ingin dioptimalkan, misalnya akurasi, presisi, recall, atau metrik lainnya, tergantung pada masalah dalam projek. Automated ML akan mencari model yang memberikan hasil terbaik berdasarkan metrik yang Anda pilih.

• Alur Kerja Otomatis: Automated ML memandu kalian melalui proses secara langkah demi langkah, mulai dari pra-pemrosesan data hingga evaluasi hasil model terbaik. Proses ini mencakup ekstraksi fitur, penanganan data yang hilang, validasi silang, dan lainnya, yang semuanya diotomatisasi untuk memastikan pemrosesan data yang konsisten dan optimal.

• Penilaian Kualitas Model: Selain memberikan model terbaik, Automated ML juga memberikan laporan ringkas tentang performa berbagai model yang dicoba, memungkinkan SahabatDQ memahami perbandingan dan memilih model yang paling sesuai dengan kebutuhan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. SDK Pipeline

Sumber gambar: https://learn.microsoft.com/

Fitur SDK Pipeline (Software Development Kit Pipeline) dalam Azure Machine Learning membantu untuk mengotomatisasi dan mengatur alur kerja machine learning dengan cara yang terstruktur dan terkelola dengan baik. SDK Pipeline adalah tool yang kuat untuk membuat, menjalankan, dan mengelola end-to-end machine learning pipelines, yang mencakup langkah-langkah dari pra-pemrosesan data hingga penerapan model di lingkungan produksi.

Dengan menggunakan SDK Pipeline, SahabatDQ dapat menggabungkan langkah-langkah pemrosesan data, pelatihan model, dan evaluasi kinerja menjadi satu alur kerja yang terstruktur dan terdokumentasi dengan baik. Kalian dapat menentukan alur kerja menggunakan kode Python, yang memungkinkan fleksibilitas dan kontrol penuh atas alur kerja tersebut.

Kalian juga dapat mengoptimalkan alur kerja untuk kecepatan dan efisiensi dengan menggunakan teknologi seperti penjadwalan untuk menentukan urutan langkah yang tepat dan memanfaatkan komputasi yang paralel. Hal ini membantu untuk mengatasi tugas machine learning yang besar dan kompleks dengan lebih cepat.

SDK Pipeline menyediakan mekanisme untuk memantau alur kerja, memudahkan pengawasan dan pemecahan masalah ketika diperlukan. Kalian dapat melihat log, melacak metrik, dan mengidentifikasi langkah yang mungkin perlu disempurnakan untuk meningkatkan kinerja keseluruhan alur kerja.

3. Experiment Management

Sumber gambar: https://learn.microsoft.com/

Fitur Experiment Management dalam Azure Machine Learning membantu kalian melacak, mengatur, dan mengelola percobaan machine learning secara efisien. Ketika SahabatDQ bekerja pada proyek machine learning, kalian tentu akan mencoba berbagai model, algoritma, dan konfigurasi untuk mencari yang paling cocok. Fitur Experiment Management menyediakan kerangka kerja yang terpusat untuk menyimpan dan menganalisis hasil eksperimen tersebut.

Saat kalian menjalankan percobaan atau pelatihan model dengan berbagai parameter dan konfigurasi, Experiment Management akan mencatat setiap percobaan dengan detail lengkap. Termasuk parameter yang digunakan, metrik evaluasi, catatan, dan timestamp dari setiap eksperimen yang dijalankan.

Dengan fitur Experiment Management, kalian juga dapat dengan mudah membandingkan hasil dari beberapa eksperimen. Kalian dapat melihat metrik kinerja model untuk setiap percobaan, membandingkan model yang berbeda, dan menganalisis perubahan dalam performa ketika melakukan penyetelan parameter atau menggunakan algoritma yang berbeda.

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

4. Model Management

Sumber gambar: https://learn.microsoft.com/

Fitur Model Management dalam Azure Machine Learning adalah menyimpan, mengelola, dan mendistribusikan model machine learning yang telah dilatih. Setelah kalian berhasil melatih model yang diinginkan, langkah berikutnya adalah menjaga model tersebut agar dapat digunakan dan diterapkan dalam berbagai skenario, termasuk produksi.

Model Management memungkinkan kalian melacak versi model yang berbeda dan sejarah perubahannya. Sehingga kalian dapat mereproduksi hasil tertentu dari model, memantau perkembangan model dari waktu ke waktu, dan dengan mudah melakukan roll-back jika diperlukan. Fitur ini juga memfasilitasi proses penerapan model machine learning ke lingkungan produksi. Kalian dapat mengatur skrip atau kode untuk menerapkan model secara efisien di lingkungan produksi, termasuk menyediakan antarmuka aplikasi (API) untuk berinteraksi dengan model melalui layanan web.

Ternyata untuk bisa menggunakan tools canggih Azure ML, dibutuhkan pemahaman dasar dulu tentang Machine Learning. Dimana ya tempat belajar yang tepat untuk mengasah skill tersebut? Nah, DQLab adalah jawabannya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya