Lompat ke isi

Pengguna:Muhammad Juan Farza Rafly Alganiyu/Machine Learning as a service: Perbedaan antara revisi

Dari Wikipedia bahasa Indonesia, ensiklopedia bebas
Jelajahi riwayat secara interaktif
Konten dihapus Konten ditambahkan
VisualTeks wiki
membuat artikel baru
Tag: kemungkinan perlu pemeriksaan terjemahan tanpa kategori [ * ] VisualEditor
 
Tidak ada ringkasan suntingan
 
(11 revisi perantara oleh 3 pengguna tidak ditampilkan)
Baris 1: Baris 1:
{{Multiple issues|
⚫
Pembelajaran Mesin sebagai Layanan atau 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 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>
{{More citations needed|date=Juni 2024}}
{{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 ==
== Cara Kerja ==


# '''Pengumpulan dan Penyimpanan Data''': Pengguna mengunggah data mereka ke platform MLaaS. Platform ini biasanya menyediakan berbagai opsi penyimpanan data, termasuk integrasi dengan layanan penyimpanan cloud.
# '''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.
# '''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).
# '''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.
# '''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.
# '''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 name=":0" />


== Penggunaan ==
== Penggunaan ==
Penggunaan Machine Learning as a Service (MLaaS) mengacu pada platform berbasis cloud yang menyediakan alat dan infrastruktur machine learning kepada pengguna. Dengan MLaaS, pengguna dapat mengakses dan memanfaatkan kemampuan machine learning tanpa harus mengelola perangkat keras dan perangkat lunak yang mendasarinya. Ini memungkinkan pengembang, ilmuwan data, dan bisnis untuk menggunakan teknologi machine learning melalui internet tanpa perlu melakukan setup infrastruktur yang rumit. Dengan demikian, MLaaS memudahkan akses dan pemanfaatan teknologi machine learning bagi berbagai kebutuhan tanpa harus memiliki sumber daya teknis yang besar.<ref>{{Cite journal|last=Bhol|first=Seema Gupta|last2=Mohanty|first2=Satarupa|last3=Pattnaik|first3=Prasant Kumar|date=2024-01-01|title=Machine Learning as a Service Cloud Selection: An MCDM Approach for Optimal Decision Making|url=https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050924006409|journal=Procedia Computer Science|series=5th International Conference on Innovative Data Communication Technologies and Application (ICIDCA 2024)|volume=233|pages=909–918|doi=10.1016/j.procs.2024.03.280|issn=1877-0509}}</ref>
Machine Learning as a Service (MLaaS) merupakan layanan berbasis cloud yang menyediakan berbagai alat dan teknik pembelajaran mesin. Berikut beberapa contoh penggunaan MLaaS:

# '''Pendeteksian Penipuan:'''
#* Layanan MLaaS dapat digunakan oleh bank dan perusahaan kartu kredit untuk menganalisis transaksi dan mendeteksi aktivitas yang mencurigakan secara real-time.
# '''Analisis Sentimen:'''
#* Perusahaan dapat menggunakan MLaaS untuk menganalisis ulasan pelanggan atau interaksi media sosial guna memahami sentimen publik terhadap produk atau layanan mereka.
# '''Rekomendasi Produk:'''
#* Platform e-commerce dapat memanfaatkan MLaaS untuk memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi kepada pelanggan berdasarkan riwayat pembelian dan perilaku penelusuran mereka.
# '''Prediksi Pemeliharaan:'''
#* Perusahaan manufaktur bisa menggunakan MLaaS untuk memprediksi kapan mesin akan memerlukan pemeliharaan, sehingga mengurangi waktu henti dan biaya perbaikan.
# '''Pengolahan Bahasa Alami:'''
#* Layanan MLaaS dapat digunakan untuk berbagai aplikasi NLP, seperti chatbot, analisis teks, dan pemrosesan dokumen otomatis.
# '''Pengenalan Wajah:'''
#* Perusahaan keamanan dapat menggunakan layanan MLaaS untuk sistem pengenalan wajah dalam aplikasi keamanan dan identifikasi.
# '''Pengelompokan Pelanggan:'''
#* Bisnis dapat menggunakan MLaaS untuk mengelompokkan pelanggan mereka ke dalam segmen yang berbeda berdasarkan data demografis, perilaku pembelian, dan preferensi, guna menyusun strategi pemasaran yang lebih efektif.
# '''Analisis Data Kesehatan:'''
#* Layanan MLaaS dapat digunakan oleh rumah sakit dan penyedia layanan kesehatan untuk menganalisis data pasien, mendeteksi penyakit lebih awal, dan memberikan rekomendasi pengobatan yang lebih baik.


== Manfaat ==
== Manfaat ==
Machine learning as a service (MLaaS) memberikan berbagai manfaat yang signifikan, termasuk:


1. '''Skalabilitas''': MLaaS memungkinkan perusahaan untuk dengan mudah menyesuaikan kapasitas komputasi sesuai kebutuhan tanpa harus mengelola infrastruktur sendiri.
# '''Kemudahan Akses:'''
#* Pengguna dapat mengakses alat dan layanan pembelajaran mesin tanpa perlu menginvestasikan waktu dan sumber daya untuk mengembangkan infrastruktur sendiri.
# '''Pengurangan Biaya:'''
#* MLaaS memungkinkan perusahaan untuk mengurangi biaya terkait perangkat keras, perangkat lunak, dan tenaga kerja karena semua kebutuhan komputasi dikelola oleh penyedia layanan.
# '''Skalabilitas:'''
#* Layanan MLaaS dapat dengan mudah diskalakan sesuai kebutuhan, memungkinkan perusahaan untuk menangani volume data yang besar dan kompleksitas yang meningkat tanpa harus melakukan perubahan signifikan pada infrastruktur.
# '''Akses ke Teknologi Terkini:'''
#* Pengguna MLaaS memiliki akses ke teknologi dan algoritma pembelajaran mesin terbaru yang terus diperbarui oleh penyedia layanan.
# '''Waktu Pemasaran yang Lebih Cepat:'''
#* Dengan menggunakan MLaaS, perusahaan dapat lebih cepat mengembangkan dan menerapkan model [[Pemelajaran mesin|pembelajaran mesin]], mempercepat waktu pemasaran produk atau layanan baru.


2. '''Efisiensi Biaya''': Dengan menggunakan layanan machine learning, perusahaan dapat mengurangi biaya investasi awal dalam infrastruktur dan sumber daya manusia yang diperlukan untuk mengembangkan dan menjalankan model machine learning.
== Contoh ==

3. '''Akselerasi Inovasi''': Dengan MLaaS, perusahaan dapat dengan cepat mengembangkan dan menerapkan solusi machine learning tanpa harus membangun semuanya dari awal, sehingga mempercepat proses inovasi.

4. '''Kemudahan Implementasi''': MLaaS menyediakan antarmuka yang mudah digunakan dan terintegrasi dengan berbagai platform, memungkinkan perusahaan untuk dengan cepat menerapkan solusi machine learning tanpa harus memiliki keahlian khusus dalam bidang tersebut.

Dengan memanfaatkan layanan machine learning, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan pengambilan keputusan, dan menciptakan nilai tambah bagi bisnis mereka secara keseluruhan.<ref>{{Cite journal|last=Li|first=Li Erran|last2=Chen|first2=Eric|last3=Hermann|first3=Jeremy|last4=Zhang|first4=Pusheng|last5=Wang|first5=Luming|date=2017-07-04|title=Scaling Machine Learning as a Service|url=https://proceedings.mlr.press/v67/li17a.html|journal=Proceedings of The 3rd International Conference on Predictive Applications and APIs|language=en|publisher=PMLR|pages=14–29}}</ref>
Beberapa contoh layanan MLaaS (Machine Learning as a service) yang populer saat ini adalah:
Beberapa contoh layanan MLaaS (Machine Learning as a service) yang populer saat ini adalah:


* Amazon SageMaker
* Amazon SageMaker
* Google AI Platform
* Google AI Platform
* Microsoft Azure Machine Learning
* Microsoft Azure Machine Learning
* IBM Watson
* IBM Watson
* 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>
* Oracle Cloud Infrastructure Data Science

== Referensi ==
<references />

Revisi terkini sejak 2 Juli 2024 08.24

Pembelajaran Mesin sebagai Layanan atau 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 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.[1]

Cara Kerja[sunting | sunting sumber]

  1. Pengumpulan dan Penyimpanan Data: Pengguna mengunggah data mereka ke platform MLaaS. Platform ini biasanya menyediakan berbagai opsi penyimpanan data, termasuk integrasi dengan layanan penyimpanan cloud.
  2. 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.
  3. 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).
  4. 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.
  5. 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.[1]

Penggunaan[sunting | sunting sumber]

Penggunaan Machine Learning as a Service (MLaaS) mengacu pada platform berbasis cloud yang menyediakan alat dan infrastruktur machine learning kepada pengguna. Dengan MLaaS, pengguna dapat mengakses dan memanfaatkan kemampuan machine learning tanpa harus mengelola perangkat keras dan perangkat lunak yang mendasarinya. Ini memungkinkan pengembang, ilmuwan data, dan bisnis untuk menggunakan teknologi machine learning melalui internet tanpa perlu melakukan setup infrastruktur yang rumit. Dengan demikian, MLaaS memudahkan akses dan pemanfaatan teknologi machine learning bagi berbagai kebutuhan tanpa harus memiliki sumber daya teknis yang besar.[2]

Manfaat[sunting | sunting sumber]

Machine learning as a service (MLaaS) memberikan berbagai manfaat yang signifikan, termasuk:

1. Skalabilitas: MLaaS memungkinkan perusahaan untuk dengan mudah menyesuaikan kapasitas komputasi sesuai kebutuhan tanpa harus mengelola infrastruktur sendiri.

2. Efisiensi Biaya: Dengan menggunakan layanan machine learning, perusahaan dapat mengurangi biaya investasi awal dalam infrastruktur dan sumber daya manusia yang diperlukan untuk mengembangkan dan menjalankan model machine learning.

3. Akselerasi Inovasi: Dengan MLaaS, perusahaan dapat dengan cepat mengembangkan dan menerapkan solusi machine learning tanpa harus membangun semuanya dari awal, sehingga mempercepat proses inovasi.

4. Kemudahan Implementasi: MLaaS menyediakan antarmuka yang mudah digunakan dan terintegrasi dengan berbagai platform, memungkinkan perusahaan untuk dengan cepat menerapkan solusi machine learning tanpa harus memiliki keahlian khusus dalam bidang tersebut.

Dengan memanfaatkan layanan machine learning, perusahaan dapat meningkatkan efisiensi operasional, mengoptimalkan pengambilan keputusan, dan menciptakan nilai tambah bagi bisnis mereka secara keseluruhan.[3] 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
  • Oracle Cloud Infrastructure Data Science[4]

Referensi[sunting | sunting sumber]

  1. ^ a b "Machine Learning as a Service: What it is and How to Use It". Akkio (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2024-06-21. 
  2. ^ Bhol, Seema Gupta; Mohanty, Satarupa; Pattnaik, Prasant Kumar (2024-01-01). "Machine Learning as a Service Cloud Selection: An MCDM Approach for Optimal Decision Making". Procedia Computer Science. 5th International Conference on Innovative Data Communication Technologies and Application (ICIDCA 2024). 233: 909–918. doi:10.1016/j.procs.2024.03.280. ISSN 1877-0509. 
  3. ^ Li, Li Erran; Chen, Eric; Hermann, Jeremy; Zhang, Pusheng; Wang, Luming (2017-07-04). "Scaling Machine Learning as a Service". Proceedings of The 3rd International Conference on Predictive Applications and APIs (dalam bahasa Inggris). PMLR: 14–29. 
  4. ^ Onose, Ejiro (2022-07-21). "Machine Learning as a Service: What It Is, When to Use It and What Are the Best Tools Out There". neptune.ai (dalam bahasa Inggris). Diakses tanggal 2024-06-21. 
Diperoleh dari "https://wiki-indonesia.club/w/index.php?title=Pengguna:Muhammad_Juan_Farza_Rafly_Alganiyu/Machine_Learning_as_a_service&oldid=25983776"