Entender as funcionalidades do Azure Machine Learning

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O Microsoft Azure fornece o serviço Azure Machine Learning – uma plataforma baseada em nuvem para executar testes em escala para treinar modelos de previsão de dados e publicar os modelos treinados como serviços.

Um diagrama conceitual do Azure Machine Learning com dados que estão sendo usados em um experimento para treinar um modelo de previsão

O Azure Machine Learning fornece os seguintes recursos e funcionalidades:

Recurso Funcionalidade
Machine Learning automatizado Esse recurso permite que quem não é especialista crie rapidamente um modelo de machine learning eficaz com base nos dados.
Designer do Azure Machine Learning Uma interface gráfica que habilita o desenvolvimento sem código de soluções de machine learning.
Gerenciamento de dados e computação Armazenamento de dados baseado em nuvem e recursos de computação que os cientistas de dados profissionais podem usar para executar o código de experimento de dados em escala.
Pipelines Cientistas de dados, engenheiros de software e profissionais de operações de TI podem definir pipelines para orquestrar tarefas de treinamento, implantação e gerenciamento de modelos.

Os cientistas de dados podem usar o Azure Machine Learning ao longo de todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina para:

  • Ingerir e preparar dados.
  • Executar experimentos para explorar dados e treinar modelos de previsão.
  • Implantar e gerenciar modelos treinados como serviços Web.

Os engenheiros de software podem interagir com o Azure Machine Learning das seguintes maneiras:

  • Usar o machine learning automatizado ou o designer do Azure Machine Learning para treinar modelos de machine learning e implantá-los como serviços que podem ser integrados a aplicativos habilitados para IA.
  • Colaborando com cientistas de dados para implantar modelos baseados em estruturas comuns, como Scikit-Learn, PyTorch e TensorFlow como serviços Web, e consumi-los em aplicativos.
  • Usando SDKs do Azure Machine Learning ou scripts da CLI (interface de linha de comando) para orquestrar processos de DevOps que gerenciam controle de versão, implantação e teste de modelos de machine learning como parte de uma solução geral de entrega de aplicativos.

Observação

Para obter mais informações, confira o Azure Machine Learning.