Machine Learning as a Service (MLaaS): Solusi Canggih untuk Mengatasi Kendala di Bidang Data Science
Machine Learning as a Service (MLaaS) telah menjadi salah satu solusi terkemuka untuk memenuhi kebutuhan data science, machine learning engineering, dan data engineering. Dalam dunia yang semakin berkembang ini, MLaaS menggunakan analisis statistik untuk menghasilkan prediksi tanpa memerlukan pemrograman eksplisit. Dengan rangkaian algoritma yang mempelajari hubungan antara dataset, para ilmuwan data dapat dengan mudah mengatasi hambatan dalam perusahaan yang sedang berkembang.
Apa itu MLaaS?
MLaaS merupakan singkatan dari Machine Learning as a Service yang merupakan serangkaian platform berbasis cloud yang menggunakan teknik machine learning untuk menyediakan solusi yang cepat dan efisien. Dengan MLaaS, perusahaan dapat memanfaatkan keuntungan machine learning tanpa harus membangun tim machine learning sendiri atau menghadapi risiko yang terkait. Berbagai layanan tersedia, seperti analisis prediktif, deep learning, API, visualisasi data, dan pemrosesan bahasa alami, yang disediakan oleh berbagai penyedia layanan. Semua komputasi dilakukan di pusat data penyedia layanan.
Bagaimana MLaaS Bekerja?
MLaaS adalah kumpulan layanan yang menyediakan berbagai alat machine learning yang dapat disesuaikan oleh setiap perusahaan sesuai kebutuhan mereka. Alat-alat ini termasuk visualisasi data, API, pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi. Algoritma MLaaS digunakan untuk mengidentifikasi pola data, yang kemudian digunakan untuk membuat model matematika. Model ini dapat digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data baru.
Selain itu, MLaaS juga menyediakan infrastruktur yang memungkinkan integrasi dengan berbagai sistem, seperti aplikasi seluler, data bisnis, otomatisasi industri, dan sensor terbaru seperti LiDar. Dalam hal ini, MLaaS bukan hanya tentang pengenalan pola, tetapi juga memfasilitasi inferensi probabilitas. Dengan ini, perusahaan dapat memilih berbagai pendekatan yang sesuai dengan kebutuhan mereka.
Manfaat MLaaS
Salah satu keuntungan utama menggunakan MLaaS adalah tidak perlu khawatir membangun infrastruktur baru. Banyak perusahaan, terutama usaha kecil dan menengah, tidak memiliki sumber daya dan kapasitas untuk menyimpan dan mengelola data dalam jumlah besar. Dalam hal ini, infrastruktur MLaaS mengambil alih penyimpanan dan administrasi data.
Karena MLaaS menggunakan layanan cloud, mereka juga menyediakan penyimpanan cloud yang memudahkan data engineer dalam mengakses dan menganalisis data. Selain itu, MLaaS juga menyediakan solusi analisis prediksi dan visualisasi data. Mereka juga menyediakan API untuk berbagai keperluan lain, seperti analisis emosi, pengenalan wajah, evaluasi risiko kredit, dan kecerdasan perusahaan.
Dengan MLaaS, para ilmuwan data dapat langsung menggunakan machine learning tanpa harus menunggu instalasi perangkat lunak yang memakan waktu atau membangun server mereka sendiri seperti pada layanan cloud computing lainnya. Semua komputasi MLaaS dilakukan di pusat data penyedia layanan, sehingga sangat praktis untuk perusahaan.
Platform MLaaS Teratas
Berikut ini adalah beberapa platform MLaaS teratas yang dapat digunakan:
1. AWS Machine Learning: Platform ini menyediakan berbagai solusi machine learning, termasuk Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Sagemaker, Amazon Rekognition, Amazon Comprehend, dan Amazon Transcribe.
2. Google Cloud Machine Learning: Platform ini memungkinkan pengembang dan ilmuwan data untuk membuat, meluncurkan, dan mengelola model machine learning. Salah satu keunggulan utamanya adalah penggunaan Tensor Processing Unit, sebuah chip yang dikembangkan secara khusus untuk machine learning.
3. Microsoft Azure ML Studio: Platform ini menyediakan antarmuka online yang memungkinkan pengembang dan ilmuwan data untuk mengembangkan, melatih, dan menerapkan model machine learning. Dapat digunakan dengan berbagai framework populer seperti Sci-kit learns TensorFlow, Keras, MxNet, dan PyTorch.
4. IBM Watson Machine Learning: Platform ini memungkinkan pengguna untuk membuat, melatih, dan menerapkan model machine learning. Dapat digunakan dengan berbagai framework populer seperti TensorFlow, Caffe, PyTorch, dan Keras.
5. BigML: Platform ini menyediakan berbagai metode dalam mengelola dan membuat model machine learning. Digunakan dalam berbagai bidang aplikasi seperti penerbangan, otomotif, energi, hiburan, keuangan, kesehatan, dan Internet of Things.
Pengaruh Global dan Dampak MLaaS
Menurut laporan dari ReportLinker, pasar machine learning as a service diperkirakan akan mencapai $36.2 miliar secara global pada tahun 2028. Faktor-faktor pertumbuhan utamanya termasuk minat yang meningkat terhadap cloud computing dan perkembangan di bidang kecerdasan buatan dan komputasi kognitif. Semakin banyak perusahaan yang memindahkan data mereka ke penyimpanan cloud, sehingga meningkatkan kebutuhan akan manajemen data yang efektif. Karena MLaaS platform pada dasarnya adalah penyedia layanan cloud, mereka memudahkan data engineer dalam mengakses dan memproses data untuk eksperimen dan pipa data machine learning.
Selama pandemi COVID-19, teknologi kecerdasan buatan telah membantu dalam memerangi penyebaran virus. Dengan menggunakan strategi pemantauan populasi yang dimungkinkan oleh machine learning dan kecerdasan buatan, kasus COVID-19 dapat dipantau dan dilacak di berbagai negara.
Kesimpulannya, MLaaS merupakan solusi yang canggih untuk mengatasi kendala dalam bidang data science. Dengan MLaaS, perusahaan dapat memanfaatkan keuntungan machine learning tanpa harus membangun infrastruktur baru. Platform MLaaS teratas seperti AWS Machine Learning, Google Cloud Machine Learning, Microsoft Azure ML Studio, IBM Watson Machine Learning, dan BigML menyediakan berbagai alat dan layanan untuk memenuhi kebutuhan perusahaan. Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan dan komputasi cloud, pasar MLaaS diperkirakan akan terus tumbuh secara global dalam beberapa tahun mendatang.
Disarikan dari: Source