Monitoring adalah proses untuk memantau kinerja model machine learning setelah dilakukan deploy. Ini termasuk memantau performa model machine learning, memantau integritas data, dan mengidentifikasi potensi masalah. Sedangkan deploy machine learning adalah proses untuk mengintegrasikan model machine learning ke dalam sistem atau aplikasi yang akan digunakan secara live. Ini termasuk mengubah model machine learning dari development environment ke production environment, melakukan testing dan validasi, dan mengkonfigurasi sistem untuk dapat mengakses model machine learning. Dalam Artikel ini, Ivosights akan membocorkan rahasia bagaimana cara melakukan monitoring dan deploy machine learning.

Seperti Apa Spesifikasi Alat yang Dibutuhkan?

Untuk melakukan monitoring dan deployment machine learning, spesifikasi perangkat keras yang dibutuhkan adalah:

  1. CPU: Prosesor yang cepat dan kuat seperti Intel/AMD quad-core dengan kecepatan clock minimal 2.0 GHz untuk melakukan proses training model machine learning.
  2. RAM: Jumlah RAM yang besar seperti 16 GB atau lebih tinggi membantu mengatasi masalah memori saat melakukan training model machine learning.
  3. GPU: GPU dari Nvidia atau AMD dengan VRAM minimal 4 GB untuk mempercepat proses training model machine learning.
  4. Storage: Ruang penyimpanan yang cukup besar seperti 250GB SSD untuk menyimpan data training dan model machine learning yang dihasilkan.
  5. Sistem operasi: Sistem operasi yang stabil seperti Windows, Mac OS, atau Linux.
  6. Konektivitas jaringan: Koneksi internet stabil dengan kecepatan tinggi untuk melakukan download library dan tools yang dibutuhkan.

Baca Juga: Apa Itu Machine Learning dalam Sistem Kecerdasan Buatan

Apa Saja Software yang Digunakan?

Berikut adalah beberapa software yang sering digunakan untuk monitoring dan deployment machine learning:

  1. TensorFlow: Framework open source untuk pengembangan machine learning yang memiliki fitur monitoring dan deployment.
  2. Keras: Framework machine learning open source yang mudah digunakan dan dapat berjalan pada platform TensorFlow.
  3. PyTorch: Framework machine learning open source yang memiliki integrasi dengan monitoring dan deployment.
  4. Scikit-learn: Library machine learning open source untuk Python yang memiliki alat untuk monitoring dan evaluasi model machine learning.
  5. H2O.ai: Platform machine learning end-to-end yang menyediakan alat untuk monitoring dan deployment model machine learning.
  6. Amazon SageMaker: Platform cloud yang memudahkan pengembangan, pelatihan, dan deployment model machine learning.
  7. Microsoft Azure Machine Learning: Platform cloud untuk pengembangan dan deployment machine learning yang memiliki fitur monitoring dan pemantauan.
  8. Google Cloud AI Platform: Platform cloud untuk pengembangan dan deployment machine learning yang memiliki fitur monitoring dan analisis.
  9. Databricks: Platform big data dan machine learning yang memudahkan pemantauan dan deployment model machine learning.

Semua software ini memiliki fitur monitoring dan deployment yang berbeda-beda dan harus dipilih sesuai dengan kebutuhan dan preferensi pengguna.

Cara Melakukan Monitoring Machine Learning

Berikut adalah beberapa tahap umum untuk melakukan monitoring machine learning:

  1. Pengukuran performa model machine learning: Melacak performa model machine learning saat ini melalui metrik seperti akurasi, presisi, dan recall, dan membandingkannya dengan standar yang ditetapkan.
  2. Deteksi drift data: Memantau perubahan dalam data input dan memastikan bahwa model machine learning tetap relevan dengan situasi terbaru.
  3. Evaluasi outlier: Melakukan deteksi dan evaluasi terhadap outlier dalam data untuk memastikan bahwa hasil yang dihasilkan oleh model machine learning masih akurat.
  4. Monitoring model machine learning deployment: Memantau bagaimana model machine learning berfungsi setelah di deploy dan memastikan bahwa tidak terjadi masalah seperti kegagalan sistem atau kesalahan pemrosesan.
  5. Analisis model machine learning update: Memantau performa model machine learning saat ini dan melakukan update model machine learning jika diperlukan, melalui teknik seperti retraining atau fine-tuning.
  6. Monitoring uptime: Memantau ketersediaan sistem dan memastikan bahwa model machine learning tersedia dan dapat diakses oleh pengguna.
  7. Audit logging: Mencatat dan memantau log aplikasi untuk mengidentifikasi masalah yang mungkin terjadi dan memastikan bahwa model machine learning tetap bekerja dengan benar.

Baca Juga: Cara Machine Learning Bekerja Untuk Meningkatkan Kinerja Call Center!

Kunci untuk melakukan monitoring yang efektif adalah memastikan bahwa metrik yang digunakan untuk mengukur performa model machine learning dan kinerja sistem adalah metrik yang sesuai dan bermakna. Alat monitoring juga harus mudah digunakan dan memudahkan untuk melakukan analisis dan identifikasi masalah.

Cara Melakukan Deploy Machine Learning

Berikut adalah tahap-tahap untuk melakukan deploy machine learning:

  1. Pemilihan platform: Pilih platform yang akan digunakan untuk deployment, seperti cloud platform seperti AWS, Google Cloud, atau Azure.
  2. Persiapan environment: Persiapan environment dengan memasang perangkat lunak dan library yang dibutuhkan.
  3. Ekspor model machine learning: Ekspor model machine learning yang sudah dibuat dan di-training dalam format yang sesuai dengan platform yang dipilih.
  4. Konfigurasi API: Konfigurasi API yang akan digunakan untuk membuat endpoint pada model machine learning.
  5. Deployment: Deploy model machine learning ke platform yang dipilih melalui API.
  6. Monitoring: Monitoring model machine learning setelah di-deploy untuk memastikan kinerjanya stabil dan memenuhi harapan.
  7. Maintenance: Melakukan maintenance pada model machine learning seperti update data dan perbaikan performa jika diperlukan.

Proses deploy machine learning dapat berbeda tergantung pada platform yang dipilih, sehingga sebaiknya mempelajari dokumentasi dan sumber daya tambahan untuk lebih memahami tahap-tahap deploy yang benar.

Dapatkan Software Digital Monitoring Terbaik Hanya di Ivosights!

Anda bisa mendapatkan software analisis data yang komprehensif dan lengkap untuk data report bisnis dan sosial media di Ivosights! Ivosights menyediakan berbagai layanan terkait comprehensive analytics. Ivosights dapat membuat Anda lebih mudah memahami data dan juga dapat memberikan rekomendasi strategi yang tepat untuk kelangsungan bisnis Anda dengan bantuan tim Ivosights yang sudah berpengalaman melakukan analisa mendalam dari berbagai macam data.

Comprehensive analytics dari Ivosights hadir sebagai solusi yang dapat memudahkan Anda mengelola big data dan mendapatkan insights terbaik. Sebagai penyedia layanan customer engagement terlengkap di bidang ini, Ivosights juga menyediakan layanan Ripple 10 yang dapat membantu Anda memenangkan kompetisi di pasar bisnis.

Ripple 10 dapat menjadi mata-mata perusahaan Anda untuk mengetahui seperti apa sentimen warganet terhadap produk atau layanan yang Anda tawarkan kepada mereka. Bahkan, lebih dari itu, Anda juga bisa mengetahui aktivitas digital kompetitor, mengetahui topik perbincangan netizen mengenai brand, hingga menjaga reputasi brand dari isu negatif yang berpotensi viral.