Pengguna:Muhammad Juan Farza Rafly Alganiyu/Machine Learning as a service: Perbedaan antara revisi
Konten dihapus Konten ditambahkan
kTidak ada ringkasan suntingan |
k Hysocc memindahkan halaman Machine Learning as a service ke Pengguna:Muhammad Juan Farza Rafly Alganiyu/Machine Learning as a service dengan menimpa pengalihan lama: Wikipedia bukan tempat setor tugas sekolah |
||
| (7 revisi perantara oleh 2 pengguna tidak ditampilkan) | |||
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 name=":0">{{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.
# '''Validasi dan Evaluasi Model''': Setelah pelatihan, model dievaluasi menggunakan data validasi untuk memastikan kinerjanya sesuai dengan harapan. Platform MLaaS menyediakan berbagai metrik evaluasi dan alat untuk memvisualisasikan kinerja model.<ref
== Penggunaan ==
Baris 49:
Beberapa contoh layanan MLaaS (Machine Learning as a service) yang populer saat ini adalah:
* Amazon SageMaker
* Google AI Platform
* Microsoft Azure Machine Learning
* IBM Watson
Baris 56:
== Referensi ==
<references />
| |||