SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 5 Jam 10 Menit 44 Detik

Yuk, Pahami Cara Kerja Azure Machine Learning!

Belajar Data Science di Rumah 22-September-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-kamis-07-2023-09-23-094148_x_Thumbnail800.jpg

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.


Lalu bagaimana cara kerja Azure Machine Learning? Dalam artikel ini akan dibahas lebih lanjut dan detail cara kerja platform ini. Dengan demikian, kalian bisa mempersiapkan diri supaya mahir mengolah data dan membuat model machine learning dari tools satu ini. Yuk, segera simak pembahasannya!


1. Pemilihan Algoritma

Machine Learning


Tahap pertama adalah menentukan algoritma yang paling cocok. Proses ini memerlukan pemahaman yang mendalam tentang karakteristik data yang kalian miliki dan jenis masalah yang perlu diselesaikan.


Tapi tak perlu khawatir, Azure ML telah menyediakan berbagai algoritma yang dapat digunakan, termasuk algoritma klasifikasi, regresi, clustering, dan lainnya. Kalian cukup memilih yang paling sesuai dengan kebutuhan.


Tidak hanya itu, kalian juga dapat memanfaatkan fitur-fitur otomatis seperti AutoML dalam Azure Machine Learning untuk membantu dalam pemilihan algoritma. Caranya dengan mencoba berbagai opsi secara otomatis dan memilih yang terbaik berdasarkan metrik yang relevan.


Dengan pemilihan algoritma yang tepat, kalian bisa lanjut memulai proses pengembangan model machine learning.


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


2. Pemrosesan Data

Data Engineer

Tahap pemrosesan dilakukan dengan mengumpulkan, membersihkan, dan mempersiapkan data yang akan digunakan. Pertama, kumpulkan data dari berbagai sumber seperti database, file CSV, atau API. Setelah data dikumpulkan, bersihkan data dengan mengidentifikasi dan menangani missing value, outlier, atau data yang tidak valid.


Selanjutnya, kalian dapat melakukan transformasi pada data, seperti pengkodean one-hot untuk fitur kategorikal, scaling, atau normalisasi agar data siap digunakan. Selain itu, bagi data menjadi dua set, yaitu data training dan data testing untuk menguji kinerja model.


3. Pembuatan Percobaan

Pada tahap ini, kalian merancang dan menjalankan eksperimen dengan menguji berbagai model dan konfigurasi. Tujuannya untuk mengidentifikasi yang paling efektif. Di Azure Machine Learning kalian dapat mengatur berbagai faktor seperti algoritma, hyperparameter, dan pre-processing data untuk tiap eksperimen. Selain itu, kalian juga dapat memantau dan merekam metrik seperti akurasi atau MSE (Mean Squared Error) selama eksperimen.


Proses ini juga membantu kalian untuk memahami bagaimana masing-masing faktor mempengaruhi kinerja model. Misalnya, kalian dapat menguji bagaimana perubahan nilai hyperparameter tertentu mempengaruhi akurasi model. Dari sini, kalian dapat membuat keputusan yang lebih tepat dalam memilih model.


4. Pelatihan Model

Setelah merancang eksperimen dan memilih konfigurasi yang sesuai, langkah selanjutnya adalah melatih model tersebut. Selama tahap training, model kalian akan belajar pola dan hubungan dalam data untuk membuat prediksi yang akurat.


Azure Machine Learning menyediakan fasilitas otomatis untuk mendistribusikan dan mengelola model di berbagai lingkungan, termasuk CPU dan GPU. Di sini kalian dapat mengontrol jumlah epoch, ukuran batch, dan faktor lainnya untuk meningkatkan kinerja model.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


5. Validasi dan Evaluasi

Machine Learning

Tahap ini perlu dilakukan untuk mengidentifikasi apakah model memiliki masalah seperti overfitting yaitu memahami data pelatihan dengan baik tetapi gagal pada data baru atau underfitting yaitu tidak memahami data pelatihan dengan baik.


Hasil ini dapat digunakan untuk menentukan langkah selanjutnya seperti penyesuaian hyperparameter atau penggunaan teknik lainnya supaya meningkatkan kinerja model. Hasil evaluasi juga membantu dalam memutuskan apakah model ini siap untuk diterapkan atau perlu pengembangan lebih lanjut.


Selama tahap ini, kalian menggunakan data testing untuk menguji kinerja model secara objektif. Berbagai metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, F1-score, atau MSE (Mean Squared Error) digunakan untuk mengukur sejauh mana model memenuhi kriteria yang paling sesuai.


Azure Machine Learning menyediakan fitur yang mempermudah perhitungan metrik ini dan memungkinkan kalian untuk memantau hasil evaluasi secara cepat.


Ternyata untuk bisa menggunakan tools canggih Azure ML, dibutuhkan pemahaman dasar dulu tentang Machine Learning di tahap awal nih. Dimana ya tempat belajar yang tepat untuk mengasah skill tersebut? 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


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login