Cara Belajar Machine Learning deteksi Diabetes dengan metode Two-Class Decision Tree Dengan Microsoft Azure

Hai sobat Blogger... !! siapa yang tidak kenal dengan sebutan Microsoft Azure.?

Microsoft Azure adalah rangkaian layanan Cloud Computing yang terus berkembang untuk membantu organisasi menghadapi tantangan bisnis. Dalam Microsoft Azure kita di bebasan untuk membangun, mengelola, dan menyebarkan Perangkat Lunak pada jaringan global yang masif menggunakan Tools Favorite dan Frameworks.[1]

Microsoft Azure menyediakan software as a service (SaaS), Platform as a service (PaaS) dan Infrastructure as a Service (IaaS) dan mendukung banyak bahasa pemrograman, tools, dan Framework yang berbeda, termasuk perangkat lunak dan perangkat lunak pihak ketiga khusus dan Microsoft.

Nah kali ini saya akan Membagikan cara untuk

Membuat aplikasi machine learning pendeteksi diabetes menggunakan Two-Class Boosted Decision Tree dengan Microsoft azure Web Services.

Tentu saja yang pertama kali harus di lakukan adalah login dan sign Up terlebih dahulu di akun microsoft nya. untuk yang hendak mendaftarnya silahkan mengikuti Link ini .
Klik pada tombol Try it Free disana nanti kita akan dapat (12 Bulan, free services lebih dari 25 senilai $200 untuk 30 hari)
tahap selanjutnya kita masuk ke web portal nya Azure Portal
pada halaman Home klik Search box lalu klik machine learning.
microsoft studio (clasic) workspaces
Lalu Tombol + atau Create Workspaces baru. jika sudah selesai langsung klik pada nama workspaces untuk membuka nya.
Setelah terbuka, Launch Microsoft studio Clasic.
Selanjut nya kita pilih Dataset yang akan kita gunakan atau import dari komputer kita.
setelah selesai proses upload nya, klik tab Experiments nya lalu klik New lalu pilih Blank Experiment
Perhatikan Gambar berikut.
Langkah selanjutnya kita menyusun bagian bagian dari tab instuksi kita. cukup drag n drop saja
Hasil selanjut nya bagian ini.
Langkah Penting;
Menentukan variabel kolom yang akan di gunakan , klik pada bagian Select columns in dataset , lalu pada tab properties klik Launch Colums selector. saya memilih variabel yang akan saya gunakan yaitu (Glucose, Blood presasure, age dan outcome).
Selanjut nya pada tab Score Model klik launch colums selector pilih outcome.
Setelah tahap diatas selesai selanjutnya kita RUN. setelah prosen Run selesai akan tampil sepi gambar di bawah.
Pada Selector kolom klik properties lagi lalu kita hilangkan atau pindah kekiri kolom outcome nya.
selanjutnya Memenghubungkan bagian Web Input ke score Model hasilnya akan terlihat seperti gambar langkah 15.
Lalu Klik Run lagi Setelah selesai baru klik Setup to web service [preview]
Setelah berhasil lalu klik Run lagi langkah terkahir Deploy to web services.
Setelah Berhasil mari kita Testing .
Maukan Nilai (guladarah, tekanan darah dan umur ) Pada Kolom prediksi.
Kita lihat hasilnya.

Yeay....! Kita telah Berhasil ..

Result: {"Results":{"output1":{"type":"table","value":{"ColumnNames":["Glucose","BloodPressure","Age","Scored Labels","Scored Probabilities"],"ColumnTypes":["Int32","Int32","Int32","Int32","Double"],"Values":[["164","139","49","1","0.999399423599243"]]}}}}