Platform AI dan machine learning membantu tim data membangun, melatih, menerapkan, mengelola, dan menskalakan model dengan lebih efisien. Alat-alat ini dapat mendukung segala hal mulai dari persiapan data dan pengembangan notebook hingga pelatihan model, MLOps, tata kelola, kolaborasi, dan penerapan produksi.
Platform terbaik bergantung pada jenis proyek Anda. Beberapa alat dibuat untuk pipeline data perusahaan, beberapa mendukung lingkungan Python open-source, sementara yang lain berfokus pada deep learning, pengembangan AI, atau intelijen konten yang aman.
Berikut adalah lima platform yang patut dipertimbangkan: Box, Databricks, Anaconda, Lightning AI, dan TensorFlow.
Box
Paling cocok untuk: Tim perusahaan, tim hukum, tim keuangan, tim operasional, dan organisasi yang membutuhkan intelijen dokumen bertenaga AI, manajemen konten aman, ekstraksi data, otomatisasi alur kerja, dan analisis konten tidak terstruktur.
Box bukan platform pengembangan machine learning tradisional. Sebaliknya, Box adalah platform manajemen konten cerdas dengan fitur AI untuk menganalisis, merangkum, mengekstrak, dan menghasilkan wawasan dari konten bisnis. Box AI dapat merangkum dokumen, menjawab pertanyaan di berbagai file, mengekstrak data terstruktur, dan mendukung alur kerja AI yang aman menggunakan izin Box yang sudah ada serta kontrol tata kelola.
Fitur utama:
- Analisis dokumen bertenaga AI
- Kueri dokumen tunggal dan multi-dokumen
- Ringkasan dokumen
- Ekstraksi data terstruktur
- Portal konten bertenaga AI
- Agen AI kustom
- Otomatisasi alur kerja
- Keamanan dan tata kelola perusahaan
- Akses AI yang sadar izin
- Integrasi dengan alur kerja konten perusahaan
Kelebihan:
- Kuat untuk menganalisis konten bisnis tidak terstruktur
- Berguna untuk kontrak, laporan, formulir, proposal, dan dokumen internal
- Keamanan perusahaan dan kontrol izin yang baik
- Membantu tim mengekstrak data terstruktur dari file
- Mendukung otomatisasi alur kerja dengan agen AI
- Cocok untuk tim bisnis non-teknis
Kekurangan:
- Bukan platform lengkap untuk data science atau pelatihan model ML
- Tidak ideal untuk membangun model ML kustom dari nol
- Kurang cocok untuk deep learning, eksperimen, atau penerapan model
- Nilai terbaik didapat saat perusahaan sudah menyimpan konten di Box
- Lebih berfokus pada intelijen konten daripada rekayasa data science
Databricks
Paling cocok untuk: Data scientist, data engineer, ML engineer, tim analitik, perusahaan, dan organisasi yang membutuhkan arsitektur lakehouse, rekayasa data, machine learning, AI generatif, tata kelola, dan analitik yang dapat diskalakan
Databricks adalah platform data dan AI yang dibangun di atas arsitektur lakehouse. Platform ini membantu tim mengelola rekayasa data, data warehousing, machine learning, data science, streaming real-time, dan beban kerja AI generatif dalam satu lingkungan. Databricks menggambarkan Data Intelligence Platform miliknya sebagai fondasi terpadu untuk data dan tata kelola, yang didukung oleh Data Intelligence Engine yang memahami data organisasi.
Fitur utama:
- Platform data lakehouse
- Alur kerja rekayasa data
- Ruang kerja data science
- Dukungan machine learning
- Alur kerja AI generatif
- MLOps dan tata kelola model
- Streaming real-time
- Data warehousing
- Tata kelola data terpadu
- Bantuan bahasa alami
Kelebihan:
- Kuat untuk proyek data dan AI berskala besar
- Cocok untuk tim yang menggabungkan rekayasa data dan machine learning
- Mendukung tata kelola dan keamanan tingkat perusahaan
- Berguna untuk alur kerja analitik, AI, dan ML dalam satu platform
- Skalanya baik untuk lingkungan data yang kompleks
- Sangat cocok untuk organisasi dengan dataset besar
Kekurangan:
- Bisa kompleks untuk pemula
- Mungkin memerlukan keahlian rekayasa data
- Harga dan biaya cloud dapat meningkat untuk beban kerja berat
- Paling cocok untuk tim dengan infrastruktur data yang matang
- Tim kecil mungkin tidak membutuhkan seluruh platform ini
Anaconda
Paling cocok untuk: Data scientist, developer Python, tim AI, analis, peneliti, universitas, dan perusahaan yang membutuhkan manajemen paket Python, lingkungan open-source yang aman, notebook, kontrol dependensi, dan pengembangan AI yang dikelola dengan tata kelola
Anaconda adalah platform yang banyak digunakan untuk data science berbasis Python dan pengembangan AI. Platform ini membantu tim mengelola paket, lingkungan, dependensi, notebook, dan alat open-source. Anaconda Core diposisikan sebagai jalur yang dikelola dari proyek percontohan AI ke produksi, dengan dukungan untuk platform cloud, notebook, CI/CD, container, alat orkestrasi, dan tooling AI perusahaan.
Fitur utama:
- Manajemen paket Python
- Lingkungan Conda
- Dukungan notebook
- Manajemen dependensi
- Alat data science open-source
- Tata kelola paket tingkat perusahaan
- Pelacakan keamanan dan kerentanan
- Integrasi cloud dan CI/CD
- Dukungan untuk MLflow, Hugging Face, LangChain, OpenAI, dan alat AI lainnya
- Bekerja dengan Jupyter, JupyterLab, VS Code, dan Google Colab
Kelebihan:
- Sangat populer untuk data science Python
- Baik untuk mengelola paket dan lingkungan
- Membantu mengurangi konflik dependensi
- Berguna untuk notebook dan eksperimen
- Ekosistem open-source yang kuat
- Fitur perusahaan mendukung keamanan dan tata kelola
- Cocok untuk pemula maupun tim data profesional
Kekurangan:
- Bukan platform penerapan model yang lengkap jika berdiri sendiri
- Lingkungan yang besar bisa menjadi sulit dikelola tanpa disiplin
- Fitur tata kelola perusahaan mungkin memerlukan paket berbayar
- Tim tetap membutuhkan alat terpisah untuk MLOps produksi atau penerapan cloud
- Kurang berfokus pada infrastruktur produksi real-time dibandingkan Databricks atau platform AI cloud
Lightning AI
Paling cocok untuk: Peneliti AI, engineer deep learning, pengguna PyTorch, startup, dan tim ML yang membutuhkan pengembangan model, alur kerja pelatihan, akses GPU, manajemen eksperimen, dan pengembangan aplikasi AI yang dapat diskalakan
Lightning AI terkait dengan ekosistem Lightning, termasuk PyTorch Lightning, yang membantu menata kode PyTorch dan membuat eksperimen deep learning lebih mudah direproduksi dan diskalakan. PyTorch Lightning menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk PyTorch dan dirancang agar model lebih mudah dijalankan di berbagai perangkat keras terdistribusi sambil menjaga kode tetap lebih terorganisasi.
Fitur utama:
- Pengembangan model berbasis PyTorch
- Struktur eksperimen deep learning
- Dukungan pelatihan terdistribusi
- Alur kerja pelatihan yang agnostik terhadap perangkat keras
- Ruang kerja pengembangan AI
- Pelatihan model berbasis GPU
- Eksperimen ML yang dapat direproduksi
- Kolaborasi pengembangan model
- Dukungan untuk alur kerja dari riset ke produksi
Kelebihan:
- Sangat cocok untuk proyek PyTorch dan deep learning
- Membantu menata kode riset dengan lebih rapi
- Berguna untuk alur kerja pelatihan yang dapat diskalakan
- Baik untuk peneliti dan ML engineer
- Mendukung eksperimen yang dapat direproduksi
- Mengurangi boilerplate dalam proyek deep learning
Kekurangan:
- Lebih teknis dibandingkan alat AI no-code
- Paling cocok untuk tim yang memiliki pengetahuan PyTorch
- Kurang relevan untuk tim BI atau analitik tradisional
- Mungkin memerlukan GPU dan pengalaman rekayasa ML
- Tidak dirancang terutama untuk pengguna bisnis non-teknis
TensorFlow
Paling cocok untuk: Machine learning engineer, peneliti, developer, tim computer vision, tim NLP, tim AI mobile, dan organisasi yang membutuhkan framework open-source untuk membangun, melatih, dan menerapkan model ML
TensorFlow adalah platform machine learning end-to-end open-source. Platform ini membantu developer membuat model ML yang dapat berjalan di berbagai lingkungan dan mencakup alat untuk pelatihan, penerapan, visualisasi, dataset, pipeline produksi, serta penerapan mobile atau edge. Ekosistem TensorFlow mencakup TensorFlow.js, LiteRT/alat deployment edge bergaya TensorFlow Lite, TFX, tf.keras, TensorBoard, TensorFlow Datasets, dan sumber daya model pralatih.
Fitur utama:
- Framework ML open-source
- Pembuatan dan pelatihan model
- Dukungan deep learning
- API tingkat tinggi tf.keras
- Visualisasi TensorBoard
- TensorFlow Datasets
- Model dan dataset pralatih
- ML berbasis browser dengan TensorFlow.js
- Dukungan penerapan mobile dan edge
- TFX untuk pipeline ML produksi
Kelebihan:
- Ekosistem machine learning open-source yang kuat
- Baik untuk proyek deep learning dan ML produksi
- Mendukung riset dan penerapan di dunia nyata
- Berguna untuk computer vision, NLP, audio, dan sistem rekomendasi
- Komunitas besar dan banyak sumber belajar
- Mendukung alur kerja web, mobile, edge, dan produksi
Kekurangan:
- Memerlukan pemrograman dan pengetahuan ML
- Bisa kompleks untuk pemula
- Bukan platform bisnis yang lengkap jika berdiri sendiri
- Tim memerlukan alat tambahan untuk tata kelola data dan kolaborasi
- Beberapa pengguna mungkin lebih memilih PyTorch untuk fleksibilitas riset
Kesimpulan
Platform AI dan machine learning terbaik bergantung pada tujuan proyek dan keterampilan tim Anda. Box paling cocok untuk intelijen konten bertenaga AI daripada pelatihan model tradisional. Databricks adalah pilihan kuat untuk data science perusahaan, analitik, alur kerja lakehouse, dan pengembangan AI. Anaconda ideal untuk data science berbasis Python dan manajemen paket open-source yang aman. Lightning AI berguna untuk deep learning berbasis PyTorch dan eksperimen AI yang dapat diskalakan. TensorFlow tetap menjadi salah satu framework open-source terpenting untuk membangun dan menerapkan model machine learning.
Untuk proyek data science perusahaan, Databricks adalah platform paling lengkap. Untuk pengembangan Python, Anaconda adalah fondasi yang praktis. Untuk framework deep learning, TensorFlow dan Lightning AI adalah pilihan teknis yang kuat. Untuk AI aman di atas konten bisnis, Box adalah yang paling sesuai.