Frame 19229

Maksimalkan Pengembangan Model Machine Learning dengan Amazon SageMaker

Posted by Admin

December 19, 2023

Sagemaker A 2023 01

Saat ini, machine learning menjadi topik dan layanan yang sangat diminati. Proses machine learning sendiri cukup kompleks, melibatkan serangkaian langkah berulang yang membutuhkan alat atau layanan khusus untuk memproses kumpulan data. Oleh karena itu, Amazon Web Services (AWS) menyediakan berbagai layanan untuk mengeksplorasi machine learning dengan membuat model yang memiliki tingkat akurasi tinggi.  

Amazon SageMaker, sebuah platform cloud berbasis machine learning yang memberikan kemampuan kepada pengguna untuk membangun, merancang, menyempurnakan, dan menerapkan model machine learning di lingkungan cloud. Amazon SageMaker menyederhanakan proses pembangunan dan pelatihan model machine learning sehingga implementasi dapat berjalan lebih cepat dan efisien dari segi biaya. 

Model Machine learning di Amazon SageMaker 

Amazon SageMaker memiliki tiga modul machine learning yang dapat digunakan secara bersamaan maupun secara individu untuk pengembangan, pelatihan, dan implementasi model machine learning. Selain itu, Amazon Sagemaker mendukung penggunaan aplikasi web Jupyter Notebook, sebuah open-source yang memungkinkan Anda berbagi kode secara langsung.  

1. Menyiapkan dan Membangun 

Hubungkan Amazon SageMaker ke layanan AWS lainnya seperti Amazon EC2 dan lengkapi data di notebook Amazon SageMaker sebelum melakukan tahap pembangunan. 

2. Melatih 

Tahap latihan melibatkan penggunaan algoritma dan kerangka kerja Amazon SageMaker untuk pelatihan terdistribusi. Anda juga dapat menggunakan kode sendiri yang telah diubah menjadi image container docker atau algoritma yang dibuat khusus dalam salah satu kerangka machine learning. 

 3. Mengembangkan 

Amazon SageMaker menyebarluaskan model Anda pada sebuah kluster otomatis dari instans Amazon EC2 yang tersebar di berbagai zona ketersediaan untuk memberikan kinerja tinggi dan ketersediaan. Amazon SageMaker juga memiliki kemampuan uji A/B untuk membantu Anda dalam menemukan model terbaik. 

Keuntungan Menggunakan Amazon SageMaker 

Biaya 

Anda hanya perlu membayar sesuai sumber daya yang anda gunakan saja, Amazon SageMaker secara otomatis akan mengelola infrastruktur Anda dan mengoptimalkan sumber daya komputasi agar Anda dapat tetap hemat. 

Skalabilitas 

Amazon SageMaker dapat melatih model machine learning dalam skala apapun, mulai dari data kecil hingga petabyte data sehingga memberikan fleksibilitas untuk melakukan peningkatan atau penurunan kapasitas. 

Membangun Algoritma 

Amazon SageMaker menyediakan sejumlah algoritma untuk mendapat kinerja yang optimal. Algoritma-algoritma ini mencakup berbagai kasus penggunaan machine learning, seperti regresi linear, klasifikasi, dan sistem rekomendasi. Menggunakan algoritma-algoritma dari Amazon SageMaker ini dapat membuat Anda menghemat waktu dalam mengimplementasikan model machine learning yang kompleks. Selain itu, Anda juga memiliki fleksibilitas untuk membuat algoritma kustom menggunakan kerangka kerja populer seperti TensorFlow, PyTorch, MXNet, dan scikit-learn. 

Lingkungan Machine learning di Amazon SageMaker 

Amazon SageMaker menyediakan beberapa jenis lingkungan machine learning, yaitu: 

1. SageMaker Studio 

Sebuah lingkungan machine learning yang memungkinkan Anda membuat, melatih, menerapkan, dan menganalisis model dalam satu aplikasi. 

 2. SageMaker Studio Lab 

Layanan gratis yang memberikan pelanggan akses ke sumber daya AWS dalam lingkungan berbasis JupyterLab. 

 3. SageMaker Canvas 

Layanan auto machine learning yang mempermudah Anda, bahkan dengan pengalaman yang minim, untuk membangun model dan membuat prediksi. 

 4. RStudio Amazon SageMaker 

Lingkungan pengembangan terintegrasi untuk bahasa pemrograman R, dilengkapi dengan konsol dan editor sintaks yang mendukung berbagi kode secara langsung. Lingkungan ini juga menyediakan fitur untuk membuat plot, melihat riwayat, melakukan debugging, dan mengelola ruang kerja. 

Amazon SageMaker untuk Kebutuhan Data 

Dalam era analisis data modern, Amazon SageMaker memegang peranan penting. Amazon SageMaker tidak hanya untuk memenuhi kebutuhan ilmuan data, tetapi juga untuk mengoptimalkan seluruh proses pengolahan data. Salah satu solusinya adalah melalui penggunaan Amazon SageMaker Studio yang menyediakan lingkungan pengembangan terintegrasi untuk mempermudah langkah-langkah tersebut. 

Amazon SageMaker Studio 

SageMaker Studio merupakan Integrated Development Environment (IDE) berbasis web untuk machine learning yang memfasilitasi pembuatan, pelatihan, debugging, implementasi, dan pemantauan model machine learning. SageMaker Studio dapat membantu mulai dari eksplorasi data hingga implementasi model dan mempercepat proses pengembangan. 

Keuntungan Amazon SageMaker Studio 

Antarmuka Terpadu 

SageMaker Studio menyederhanakan alur kerja machine learning dengan menyediakan antarmuka yang menggabungkan semua alat dan sumber daya yang diperlukan dalam satu tempat. Ini membantu menghemat waktu dan membuat pekerjaan Anda menjadi lebih mudah, terutama jika Anda baru memasuki dunia machine learning.  

Mudah Berkolaborasi 

SageMaker Studio membuat kerja tim menjadi lebih mudah karena Anda dapat bekerja bersama tim secara bersamaan dalam satu tempat sehingga Anda memiliki ruang untuk berkolaborasi, berbagi kode, notebook, dan eksperimen. Dengan ini, Anda bisa lebih mudah berbagi pengetahuan, mempercepat inovasi, dan menyelesaikan masalah dengan lebih efisien. 

Manajemen dan Monitor Eksperimen 

SageMaker Studio mempermudah pemantauan eksperimen model Anda dengan menyediakan berbagai alat lengkap untuk manajemen eksperimen. Anda dapat dengan mudah melacak, membandingkan, dan mengulang eksperimen sehingga dapat membantu Anda mengidentifikasi model terbaik dan membuat keputusan berdasarkan data. 

Bagaimana Amazon SageMaker Studio Bekerja 

SageMaker Studio menyediakan lingkungan yang siap pakai untuk membangun model dengan TensorFlow atau PyTorch. Jika suka bereksperimen, Anda dapat memanfaatkan Jupyter notebook untuk mencoba berbagai konfigurasi. 

Setelah model selesai, SageMaker Studio menyediakan visualisasi untuk menganalisis data secara real-time. Untuk memudahkan Anda, SageMaker Studio juga menyediakan pipa jalur otomatis yang mengotomatisasi seluruh langkah, mulai dari awal hingga pembentukan model. Ini tidak hanya meningkatkan efisiensi, tetapi juga kelancaran keseluruhan proses. 

Penggunaan Amazon SageMaker Studio 

Misalkan sebuah perusahaan e-commerce ingin menganalisis pola pembelian pelanggan selama quarter 3. SageMaker Studio dapat mengimpor dan menyiapkan data transaksi dari periode quarter sebelumnya untuk dapat dianalisis. Dengan bantuan Jupyter notebooks di SageMaker Studio, Anda juga dapat mengeksplorasi tren, membuat visualisasi, dan mengidentifikasi preferensi pembelian pelanggan. 

Tidak hanya itu, fitur-fitur debugging dan riwayat SageMaker Studio membantu memperbaiki dan meningkatkan model analisis. Dengan demikian, Anda dapat mengoptimalkan strategi untuk meningkatkan penjualan selama musim quarter berikutnya berdasarkan hasil data yang ditemukan melalui analisis menggunakan SageMaker Studio. 

SageMaker Studio dapat membantu mengoptimalkan seluruh alur kerja mengolah data, dari persiapan data hingga pemantauan kinerja model. Maka dari itu, SageMaker Studio juga menjadi solusi machine learning yang sangat efektif untuk kebutuhan analisis data yang kompleks dan mendalam. 

Jika Anda berencana untuk mengimplementasikan Amazon SageMaker atau layanan AWS lainnya, Central Data Technology sebagai Advance Partner AWS di Indonesia siap memberikan bantuan. Dengan dukungan dan pengalaman kami, kami dapat memastikan integrasi yang sukses dan optimal dalam memenuhi kebutuhan Anda. Hubungi kami untuk membahas bagaimana solusi AWS dapat memberikan dampak positif pada strategi bisnis dan pertumbuhan perusahaan Anda. 

whatsapp icon.png
Start a Conversation

Privacy & Policy

PT Central Data Technology (“CDT” or “us”) is strongly committed to ensuring that your privacy is protected as utmost importance to us. https://centraldatatech.com/ , we shall govern your use of this website, including all pages within this website (collectively referred to herein below as this “Website”), we want to contribute to providing a safe and secure environment for visitors.

The following are terms of privacy policy (“Privacy Policy”) between you (“you” or “your”) and CDT. By accessing the website, you acknowledge that you have read, understood and agree to be bound by this Privacy Policy

Use of The Subscription Service by CDT and Our Customers

When you request information from CDT and supply information that personally identifies you or allows us to contact you, you agree to disclose that information with us. CDT may disclose such information for marketing, promotional and activity only for the purpose of CDT and the Website.

Collecting Information

You are free to explore the Website without providing any personal information about yourself. When you visit the Website or register for the subscription service, we provide some navigational information for you to fill out your personal information to access some content we offered.

CDT may collect your personal data such as your name, email address, company name, phone number and other information about yourself or your business. We are collecting your data in some ways, online and offline. CDT collects your data online using features of social media, email marketing, website, and cookies technology. We may collect your data offline in events like conference, gathering, workshop, etc. However, we will not use or disclose those informations with third party or send unsolicited email to any of the addresses we collect, without your express permission. We ensure that your personal identities will only be used in accordance with this Privacy Policy.

How CDT Use the Collected Information

CDT use the information that is collected only in compliance with this privacy policy. Customers who subscribe to our subscription services are obligated through our agreements with them to comply with this Privacy Policy.

In addition to the uses of your information, we may use your personal information to:

  • Improve your browsing experience by personalizing the websites and to improve the subscription services.
  • Send information about CDT.
  • Promote our services to you and share promotional and informational content with you in accordance with your communication preferences.
  • Send information to you regarding changes to our customers’ terms of service, Privacy Policy (including the cookie policy), or other legal agreements

Cookies Technology

Cookies are small pieces of data that the site transfers to the user’s computer hard drive when the user visits the website. Cookies can record your preferences when visiting a particular site and give the advantage of identifying the interest of our visitor for statistical analysis of our site. This information can enable us to improve the content, modifying and making our site more user friendly.

Cookies were used for some reasons such as technical reasons for our website to operate. Cookies also enable us to track and target the interest of our users to enhance the experience of our website and subscription service. This data is used to deliver customized content and promotions within the Helios to customers who have an interest on particular subjects.

You have the right to decide whether to accept or refuse cookies. You can edit your cookies preferences on browser setup. If you choose to refuse the cookies, you may still use our website though your access to some functionality and areas of our website may be restricted.

This Website may also display advertisements from third parties containing links to other websites of interest. Once you have used these links to leave our site, please note that we do not have any control over the website. CDT cannot be responsible for the protection and privacy of any information that you provide while visiting such websites and this Privacy Policy does not govern such websites.

Control Your Personal Data

CDT give control to you to manage your personal data. You can request access, correction, updates or deletion of your personal information. You may unsubscribe from our marketing activity by clicking unsubscribe us from the bottom of our email or contacting us directly to remove you from our subscription list.

We will keep your personal information accurate, and we allow you to correct or change your personal identifiable information through marketing@centraldatatech.com