Mengenal ML .NET: Framework Machine Learning dari Microsoft

Fenomena AI (artificial inteligence) atau kecerdasan buatan semakin populer beberapa saat ini. Dengan dikenalkannya Chat GPT beberapa waktu ke belakang, menjadikan AI sebagai teknologi yang sangat digandrungi. Tentunya teknologi AI tidak lepas dari peranan machine learning di belakangnya.

Mengutip dari situs Microsoft, AI adalah cabang komputasi yang melibatkan pelatihan komputer untuk melakukan hal-hal yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Machine Learning (pembelajaran mesin) adalah bagian dari AI yang melibatkan komputer yang belajar dari dan menemukan pola dalam data agar kemudian dapat membuat prediksi pada data baru sendiri.

ML .NET adalah framework machine learning open-source dan cross-platform yang dikembangkan oleh Microsoft untuk para pengembang .NET. Framework ini memungkinkan pengembang untuk membangun dan mengintegrasikan model machine learning ke dalam aplikasi .NET mereka dengan mudah. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang pengenalan ML .NET, apa saja yang bisa dilakukan oleh ML .NET, contoh penerapan, serta alasan mengapa menggunakan ML. NET.

Pengenalan ML .NET

ML .NET 1.0. Sumber: devblogs.microsoft.com

ML.NET diperkenalkan oleh Microsoft untuk pertama kalinya pada Mei 2018. Hingga saat ini Microsoft secara resmi sudah memperkenalkan dua versi dari ML .NET yaitu: ML .NET versi 1.0 pada bulan Mei 2019 dan dan ML .NET versi 2.0 pada bulan November 2022.

ML.NET memungkinkan kita untuk melatih, membuat, dan mengirimkan model machine learning khusus menggunakan C# atau F# untuk berbagai skenario machine learning. ML.NET menyertakan fitur seperti machine learning otomatis (AutoML) dan alat seperti ML.NET CLI dan ML.NET Model Builder, yang membuat pengintegrasian machine learning ke dalam aplikasi kita menjadi lebih mudah.

Apa Saja Yang Bisa Dilakukan Oleh ML .NET?

Machine learning merupakan teknologi yang semakin berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Banyak perusahaan menggunakan machine learning untuk memproses dan menganalisis data guna memperoleh informasi yang bermanfaat. Dengan ML .NET, kita dapat melakukan berbagai hal, mulai dari analisis sentimen, deteksi objek, hingga prediksi harga. Berikut adalah beberapa hal yang dapat dilakukan dengan ML .NET:

• Analisis sentimen - Menganalisis sentimen dari ulasan pelanggan menggunakan algoritma klasifikasi biner.
• Rekomendasi produk - Merekomendasikan produk berdasarkan riwayat pembelian menggunakan algoritma faktorisasi matriks.
• Prediksi harga - Memprediksi tarif taksi berdasarkan parameter seperti jarak tempuh menggunakan algoritma regresi.
• Segmentasi pelanggan - Identifikasi grup pelanggan dengan profil serupa menggunakan algoritma pengelompokan.
• Deteksi objek - Mengenali objek dalam gambar menggunakan model deep learning ONNX.
• Deteksi penipuan - Mendeteksi transaksi kartu kredit penipuan menggunakan algoritma klasifikasi biner.
• Deteksi lonjakan penjualan - Mendeteksi lonjakan dan perubahan penjualan produk menggunakan model deteksi anomali.
• Klasifikasi gambar - Mengelompokkan gambar (misalnya, brokoli vs pizza) menggunakan model deep learning TensorFlow.
• Perkiraan penjualan - Perkirakan penjualan produk di masa mendatang menggunakan algoritma regresi.

Contoh penerapan ML .NET

Klasifikasi gambar dan pendeteksi objek

Klasifikasi gambar dan pendeteksi objek. Sumber: learn.microsoft.com

Klasifikasi gambar digunakan untuk mengidentifikasi gambar dari berbagai kategori. Misalnya, berbagai jenis medan atau hewan dll. Kita juga bisa menggunakan skenario klasifikasi gambar jika kita memiliki sekumpulan gambar, dan ingin mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori yang berbeda.

Sedangkan pendeteksi objek digunakan untuk menemukan dan mengkategorikan entitas dalam gambar. Misalnya, menemukan dan mengidentifikasi mobil dan orang dalam gambar. Deteksi objek menemukan dan mengkategorikan entitas dalam gambar. Model deteksi objek umumnya dilatih menggunakan pembelajaran mendalam dan jaringan neural. Pendeteksi objek dapat digunakan saat gambar berisi beberapa objek dari berbagai jenis. Model ini juga dapat digunakan pada: Mobil Self-Driving, Robotika, Deteksi wajah, Keamanan Tempat Kerja, Penghitungan Objek, dll.

Analisis Sentimen

Analisis sentimen. Sumber: codemag.com

Dengan ML .NET kita dapat membuat prediksi sentimen dari kata-kata yang ditulis. Contohnya kita akan membuat aplikasi yang memprediksi apakah suatu komentar itu positif atau negatif. Dengan aplikasi ini, kita dapat mengetahui apakah setiap komentar yang diberikan terhadap kita itu adalah komentar positif ataupun komentar negatif.

Mengapa Menggunakan ML .NET?

Machine learning telah menjadi alat yang kuat dalam berbagai industri, merevolusi cara kita memecahkan masalah kompleks dan mengambil keputusan berdasarkan data. Di antara berbagai framework machine learning, ML .NET dapat menjadi pilihan yang bisa diandalkan dan teruji. Dalam artikel ini, kita juga akan menjelajahi alasan yang menarik mengapa ML .NET unggul di antara pesaingnya dan dapat menjadi pilihan dalam pengembangan aplikasi machine learning.

• Tepercaya dan terbukti dalam skala besar
  ML .NET menggunakan framework ML yang sama yang digunakan oleh produk Microsoft yang sudah banyak dikenal seperti Power BI, Microsoft Defender, Outlook, dan Bing.

• Custom ML dengan AutoML
  ML.NET menawarkan Model Builder (alat UI sederhana) dan ML.NET CLI untuk memudahkan pembuatan Model Custom ML. Alat ini menggunakan ML Otomatis (AutoML), yang mengotomasi proses pembuatan model berperforma terbaik untuk skenario machine learning.

• Mendukung TensorFlow & framework ML lainnya
  ML.NET telah dirancang sebagai platform yang dapat diperluas sehingga kita bisa menggunakan framework ML populer lainnya (TensorFlow, ONNX, Infer.NET, dan lainnya) dan memiliki akses ke lebih banyak skenario machine learning, seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, dan lainnya.

• Performa dan akurasi tinggi
  
  
  
  

  Performa ML .NET dibandingkan framework lainnya. Sumber: dotnet.microsoft.com

  
  
  Saat melakukan tes dengan menggunakan kumpulan data ulasan Amazon sebesar 9 GB, ML.NET melatih model analisis sentimen dengan hasil akurasi sebesar 95%. ML .NET lebih unggul dibandingkan framework machine learning populer lainnya, yang gagal memproses kumpulan data karena kesalahan memori. Dibandingkan framework lainnya, ML.NET menunjukkan kecepatan dan akurasi tertinggi.

Kesimpulan

ML .NET adalah framework machine learning yang cukup populer dari Microsoft. Framework ini memungkinkan developer untuk membuat dan mengembangkan aplikasi machine learning menggunakan C# atau F# pada platform .NET. ML .NET memiliki berbagai keunggulan dan fitur, termasuk kemampuan cross-platform, open-source, performa tinggi, dan banyak fitur lainnya. Framework ini juga mendukung pengembangan berbagai jenis model machine learning. Dengan menggunakan ML .NET, developer dapat dengan mudah mengembangkan dan mengimplementasikan aplikasi machine learning pada platform .NET.

Radya Digital merupakan salah satu perusahaan yang menggunakan ML .NET dalam mengembangkan aplikasi berbasis AI seperti aplikasi mesin absensi berbasis pengenalan wajah (face recognition) dll. Untuk konsultasi lebih lanjut dalam pembuatan aplikasi menggunakan ML .NET dapat menghubungi tim kami di link ini.

Sumber:

What is ML.NET? (dotnet.microsoft.com)

ML. NET | Machine learning made for .NET (dotnet.microsoft.com)

Announcing ML.NET 1.0 (devblogs.microsoft.com)

Announcing ML.NET 2.0 (devblogs.microsoft.com)

Apa itu ML.NET dan bagaimana cara kerjanya? (learn.microsoft.com)

ML.NET: Machine Learning for .NET Developers (codemag.com)