What is Microsoft Azure Machine Learning (AzureML)?
ในปัจจุบันนี้ข้อมูลมีการเติบโตขึ้นอย่างมหาศาลและมีการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้ในทุก ๆ ด้าน ซึ่งเครื่องมือที่ใช้ในการดึงเอาประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่อย่างมหาศาลนี้ คือ Machine Learning ที่ถูกนำมาใช้ในชีวิตประจำวันของเรามากมาย เช่น Siri, Face ID, ข้อเสนอที่แฝงตัวบน YouTube, การแนะนำหนังที่น่าสนใจบน Netflix และอื่น ๆ อีกมากมาย
เมื่อเรานึกถึง ML เราคงคิดว่าเราต้องเขียนโคดใช่ไหมค่ะ แต่ในปัจจุบันนี้เรามีเครื่องมือที่ชื่อว่า Azure ML สามารถช่วยคุณให้สามารถสร้างได้โดยไม่ต้องเขียนโคดเลย เรามาทำความรู้จักกับ Microsoft Azure Machine Learning (AzureML) กันค่ะ
Microsoft Azure Machine Learning (AzureML) คือเครื่องมือในการทำ Machine Learning บน Cloud Computing base สามารถใช้งานได้บน Web Browser โดยแค่ drag and drop เอา Module ที่เราต้องการมาประกอบกันเพื่อสร้างโมเดล Machine Learning ที่สมบูรณ์ของเราได้อย่างรวดเร็ว อีกทั้งยังสามารถ deploy โมเดลที่เราสร้างเพื่อใช้ในรูปแบบ Web service ได้อีกด้วย และหากเราต้องการโมเดลหรือฟังก์ชันที่นอกเหนือจาก Module ที่มี เราสามารถเขียนโค้ดเองได้ซึ่งตัว AzureML รองรับทั้งภาษา R และ Python ค่ะ
เรามาดูกันว่า 5 เหตุผล ทำไมเราต้องใช้ AzureML สำหรับแก้ปัญหาโดยใช้ Machine Learning
Use Machine Learning as a Service
Microsoft Azure เป็นบริการแบบจ่ายตามการใช้งาน ซึ่งการใช้งาน AzureML ทำให้ธุรกิจไม่จำต้องตั้งค่าอะไรที่ซับซ้อนหรือซื้อฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ เพียงแค่ซื้อบริการแค่นี้เราก็สามารถเริ่มพัฒนา ML ที่เราต้องการได้ทันที
Easy & Flexible building interface
ธุรกิจต่าง ๆ สามารถพัฒนา Machine Learning ผ่าน Microsoft โดยแค่ drag and drop เอา Module ที่เราต้องการมาประกอบกัน ซึ่งลดการพัฒนาโดยการเขียนโคดและการกำหนดคุณสมบัติต่าง ๆ อย่างตรงไปตรงมา ยิ่งไปกว่านั้นยังช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้าง ทดสอบ และสร้างการวิเคราะห์ขั้นสูงตามข้อมูลของเรา
Wide range of supported algorithms
Azure ML มีอัลกอริทึมที่เรารู้จักกันดีพร้อมสำหรับการใช้งานซึ่งสามารถทำได้ง่าย ๆ แค่ drag and drop อีกทั้งเรายังไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้าน data science ระดับลึกหรือความเชียวชาญในอัลกอริทึมเราเพียงแค่รู้ว่าควรใช้อัลกอรึทึมต่าง ๆ เมื่อไหร่ และข้อมูลที่เรามีควรใช้อัลกอริทึมแบบใด โดยอัลกอริทึมที่มีความเฉพาะอย่าง logistic regression และ decision tree ยังสามารถช่วยวางแผนการคาดการณ์แบบ real-time หรือการพยากรณ์ได้ ยิ่งไปกว่านั้นยังไม่มีข้อจำกัดในการนำเข้า training data และยังสามารถปรับแต่งข้อมูลของเรานี้ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งคุณสมบัติต่าง ๆ เหล่านี้ทำให้เราสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายและยังช่วยให้เราสามารถสร้างรายได้ได้อย่างมาก
Easy implementation of web services
เมื่อเราต้องการ implement web services ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในการพัฒนา Machine Learning เราต้องทำการ drag and drop ชุดข้อมูล อัลกอริทึม และเชื่อมสิ่งเหล่านี้เข้าด้วยกันก่อนการ implement web services ซึ่งเมื่อเราทำการ Train ข้อมูลแล้ว เราต้องทดสอบ และต้องพร้อมสำหรับการใช้งานต่อไป ซึ่งทำได้โดยการคลิกแค่ปุ่มเดียวเราก็สามารถสร้างและเผยแพร่ web service ซึ่งทำให้เราสามารถใช้งานในรูปแบบของ web service บนอุปกรณ์ใดก็ได้แล้วค่ะ
Great documentation for Machine Learning Solutions
Microsoft ยังมี documentation เต็มรูปแบบเช่น การเริ่มต้นที่รวดเร็ว บทเรียน การอ้างอิง และมีตัวอย่างมากมาย ที่ช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้าง deploy จัดการ และ เข้าถึงการแก้ปัญหาด้วย ML ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การจัดการและการใช้ข้อมูลที่มีขนาดใหญ่เป็นงานที่มีความยุ่งยากเสมอ แต่หากเราใช้ AzureML มาช่วยในการแก้ปัญหาเหล่านี้จะทำให้เรามีความสะดวก ความง่าย และประหยัด ในการแก้และจัดการปัญหาต่าง ๆ ที่ต้องใช้ Machine Learning ได้อย่างมีประสิทธิภาพนั้นเองค่ะ
Link Reference