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.