Pediksi Data Azure Machine Learning
Microsoft Azure Machine Learning adalah salah satu platform cloud service yang masih banyak dipakai oleh perusahaan-perusahaan. Hal ini karena layanan dan pilihan proses deployment yang diberikan sangatlah membantu perusahaan untuk mengoptimalkan model machine learning yang diterapkan disana. Ada beberapa keuntungan dari menggunakan Azure Machine Learning ini seperti bisa membackup data, bisa dijadikan sebagai hosting dan juga dapat berinovasi dengan solusi di dalam industri IoT.
Azure Machine Learning menyediakan berbagai macam fitur dan alat yang cukup berguna bagi developer dan juga data scientists dalam proses pembuatan model machine learning. Salah satu fitur utama nya adalah kemampuan untuk memuat, membersihkan, dan juga menggabungkan data dari berbagai macam sumber.
Jadi, apa sih yang dimaksud dengan Azure machine learning ini? Pada artikel kali ini kita akan mengupas tuntas tentang Azure Machine Learning ini. Yuk kita simak pembahasannya!
1. Apa Itu Azure Machine Learning?
Azure Machine Learning adalah layanan cloud untuk mempercepat dan mengelola siklus hidup proyek Machine Learning. Praktisi data dan juga teknisi data bisa menggunakannya dalam alur kerja mereka sehari-hari untuk melatih dan menerapkan model dan juga mengelola operasi machine learning.
Perusahaan juga bisa membuat model di machine learning atau menggunakan model yang dibuat dari platform sumber terbuka, seperti PyTorch, TensorFlow, atau scikit-learn. Alat MLOps bisa membantu perusahaan untuk memantau, melatih ulang, dan juga Menerapkan ulang model.
Credit by Toward Data Science
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Untuk Siapa Azure Machine Learning?
Machine Learning ini diperuntukkan bagi individu dan tim yang menerapkan sistem MLOps dalam organisasi mereka untuk membawa model ML ke dalam produksi dalam lingkungan produksi yang aman dan bisa diaudit. Praktisi data bisa menggunakan alat untuk mempercepat dan mengotomatiskan alur kerja mereka sehari-hari.
Pengembang aplikasi bisa menggunakan alat ini untuk mengintegrasikan model ke dalam aplikasi atau layanan.Pengembang platform dapat menggunakan serangkaian alat canggih, yang didukung oleh API Azure Resource Manager yang tahan lama, untuk membangun alat ML tingkat lanjut.
3. Platform yang Kompatibel Untuk Memenuhi Kebutuhan Pengguna
Siapapun di tim ML bisa menggunakan alat pilihan mereka untuk menyelesaikan pekerjaan. Baik pengguna menjalankan eksperimen cepat, penyesuaian hyperparameter, membangun pipeline, atau juga mengelola inferensi.
Saat pengguna menyempurnakan model dan berkolaborasi dengan orang lain sepanjang siklus pengembangan Machine learning, pengguna bisa berbagi dan menemukan aset, sumber daya, dan metrik untuk proyek pengguna di UI studio Machine Learning.
Credit by Medium
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Train Models
Pada Azure Machine learning, pengguna juga bisa menjalankan skrip pelatihan di cloud atau membuat model dari awal. Pengguna juga sering kali membawa model yang sudah mereka buat dan latih di dalam kerangka kerja yang ada di dalam sumber terbuka sehingga mereka bisa mengoperasionalkannya di dalam cloud.
Gimana sahabat DQ? Ngga perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang machine learning sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang machine learning, kamu bisa bergabung dalam modul DQLab yang berjudul “Basic Feature Discovering for Machine Learning” Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn.
Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago machine learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!