Pengguna:Muhammad Juan Farza Rafly Alganiyu/Machine Learning as a service: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
k Menambah Kategori:Komputasi (teknologi informasi) menggunakan HotCat |
Meyertakan kutipan pada kalimat dan menambahkan referensi sumber terpercaya Tag: menambah URL dengan parameter pelacak VisualEditor |
||
Baris 3:
{{No footnotes|date=Juni 2024}}
}}
Pembelajaran Mesin sebagai Layanan atau [https://www.g2.com/articles/machine-learning-as-a-service Machine learning as a service (MLaaS)] adalah penggunaan teknologi untuk melatih, menguji, dan menyebarkan model machine learning secara otomatis, menggunakan platform AI dan server farm offsite (cloud). Berbeda dengan [[SaaS]] tradisional, perusahaan MLaaS hanya menyediakan [[algoritma]] dan daya [[Komputasi awan|komputasi]] untuk pelanggan agar dapat membangun dan menyebarkan model mereka sendiri. MLaaS mempermudah dan mempercepat penggunaan [[machine learning]], sehingga perusahaan dapat memperoleh wawasan dari data mereka dengan lebih efisien.<ref>{{Cite web|title=Machine Learning as a Service: What it is and How to Use It|url=https://www.akkio.com/post/machine-learning-as-a-service-what-it-is-and-how-to-use-it|website=Akkio|language=en|access-date=2024-06-21}}</ref>
== Cara Kerja ==
# '''Pengumpulan dan [[Penyimpanan data komputer|Penyimpanan Data]]''': Pengguna mengunggah data mereka ke [[platform]] MLaaS. Platform ini biasanya menyediakan berbagai opsi penyimpanan data, termasuk integrasi dengan layanan penyimpanan cloud.
# '''Pemrosesan dan Pembersihan Data''': Platform MLaaS sering menyertakan alat untuk memproses dan membersihkan data. Ini melibatkan pembersihan data dari kesalahan, penanganan nilai hilang, dan [[transformasi data]] ke format yang sesuai untuk pelatihan model.
# '''Pemilihan dan Penyetelan Model''': Pengguna memilih algoritma machine learning yang akan digunakan. Platform MLaaS menyediakan berbagai algoritma dan model siap pakai yang dapat disesuaikan. Beberapa platform juga menyediakan fitur otomatisasi untuk memilih model terbaik berdasarkan data yang diberikan (autoML).
# '''Pelatihan Model''': Data pelatihan digunakan untuk melatih model. Platform MLaaS memanfaatkan sumber daya komputasi cloud untuk menjalankan pelatihan model dengan cepat dan efisien. Pengguna dapat memantau proses pelatihan dan menyesuaikan parameter model sesuai kebutuhan.
Baris 49:
Beberapa contoh layanan MLaaS (Machine Learning as a service) yang populer saat ini adalah:
* [https://aws.amazon.com/id/sagemaker/ Amazon SageMaker
* [https://cloud.google.com/ai-platform/docs Google AI Platform
* [https://azure.microsoft.com/en-gb/free/machine-learning/search/?ef_id=_k_CjwKCAjwydSzBhBOEiwAj0XN4Lql8_Zjaf6TpZX2okQ7KQ0xON_xK2gC4Rulc1QmmIYOeV60kwxG0xoCKLIQAvD_BwE_k_&OCID=AIDcmm1sijfihg_SEM__k_CjwKCAjwydSzBhBOEiwAj0XN4Lql8_Zjaf6TpZX2okQ7KQ0xON_xK2gC4Rulc1QmmIYOeV60kwxG0xoCKLIQAvD_BwE_k_&gad_source=1&gclid=CjwKCAjwydSzBhBOEiwAj0XN4Lql8_Zjaf6TpZX2okQ7KQ0xON_xK2gC4Rulc1QmmIYOeV60kwxG0xoCKLIQAvD_BwE Microsoft Azure Machine Learning]
* [https://cloud.ibm.com/catalog/services/watson-machine-learning IBM Watson]
* [https://www.oracle.com/artificial-intelligence/data-science/ Oracle Cloud Infrastructure Data Science]<ref>{{Cite web|last=Onose|first=Ejiro|date=2022-07-21|title=Machine Learning as a Service: What It Is, When to Use It and What Are the Best Tools Out There|url=https://neptune.ai/blog/machine-learning-as-a-service-what-it-is-when-to-use-it-and-what-are-the-best-tools-out-there|website=neptune.ai|language=en-US|access-date=2024-06-21}}</ref>
== Referensi ==
| |||