O que é o serviço Azure Machine Learning?What is Azure Machine Learning service?

O Serviço do Azure Machine Learning é um serviço de nuvem que você usa para treinar, implantar, automatizar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina, tudo na ampla escala que a nuvem oferece.Azure Machine Learning service is a cloud service that you use to train, deploy, automate, and manage machine learning models, all at the broad scale that the cloud provides.

O que aprendizado da máquina?What is machine learning?

O Machine Learning é uma técnica da ciência de dados que permite que os computadores usem os dados existentes para prever tendências, resultados e comportamentos futuros.Machine learning is a data science technique that allows computers to use existing data to forecast future behaviors, outcomes, and trends. Usando o aprendizado de máquina, os computadores aprendem sem serem explicitamente programados.By using machine learning, computers learn without being explicitly programmed.

As estimativas ou previsões de aprendizado de máquina podem tornar aplicativos e dispositivos mais inteligentes.Forecasts or predictions from machine learning can make apps and devices smarter. Por exemplo, quando você faz compras online, o aprendizado de máquina ajuda a recomendar outros produtos que podem lhe agradar com base no que você já comprou.For example, when you shop online, machine learning helps recommend other products you might want based on what you've bought. Ou, ao passar seu cartão de crédito, o aprendizado de máquina compara a transação com um banco de dados de transações e ajuda a detectar fraudes.Or when your credit card is swiped, machine learning compares the transaction to a database of transactions and helps detect fraud. E, quando o aspirador de pó robô aspira uma sala, o aprendizado de máquina ajuda a decidir se o trabalho está concluído.And when your robot vacuum cleaner vacuums a room, machine learning helps it decide whether the job is done.

O que é o serviço Azure Machine Learning?What is Azure Machine Learning service?

O Serviço do Azure Machine Learning fornece um ambiente baseado em nuvem que você pode usar para preparar dados, treinar, testar, implantar, gerenciar e acompanhar modelos de machine learning.Azure Machine Learning service provides a cloud-based environment you can use to prep data, train, test, deploy, manage, and track machine learning models. Inicie o treinamento do seu computador local e expanda para a nuvem.Start training on your local machine and then scale out to the cloud. O serviço dá suporte total a tecnologias open-source como PyTorch, TensorFlow e Scikit-learn e pode ser usado para qualquer tipo de aprendizado de máquina, do ML clássico ao aprendizado profundo, supervisionado e não supervisionado.The service fully supports open-source technologies such as PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn and can be used for any kind of machine learning, from classical ml to deep learning, supervised and unsupervised learning.

Explore e prepare dados, treine e teste modelos e implante-os usando ferramentas avançadas como:Explore and prepare data, train and test models, and deploy them using rich tools such as:

O que eu posso fazer com o serviço Azure Machine Learning?What can I do with Azure Machine Learning service?

Use o SDK do Python do Azure Machine Learning com pacotes Python open-source ou use a interface visual (versão prévia) para criar e treinar modelos altamente precisos de machine learning e aprendizado profundo por conta própria em um workspace do Serviço do Azure Machine Learning.Use the Azure Machine Learning Python SDK with open-source Python packages, or use the visual interface (preview) to build and train highly accurate machine learning and deep-learning models yourself in an Azure Machine Learning service Workspace.

É possível escolher entre muitos componentes de aprendizado de máquina disponíveis em pacotes do Python open-source, como Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch e MXNet.You can choose from many machine learning components available in open-source Python packages, such as Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch, and MXNet.

Independentemente se você escreve código ou usa a interface visual, é possível controlar várias execuções à medida que você testa para encontrar a melhor solução, assim como gerenciar os modelos implantados.Whether you write code or use the visual interface, you can track multiple runs as you experiment to find the best solution as well as manage the deployed models.

Experiência de primeiro códigoCode-first experience

Inicie o treinamento em seu computador local usando o SDK do Python do Azure Machine Learning e, em seguida, expanda para a nuvem.Start training on your local machine using the Azure Machine Learning Python SDK and then scale out to the cloud. Com muitos destinos de computação disponíveis, como a Computação do Azure Machine Learning e o Azure Databricks, além de serviços avançados de ajuste de hiperparâmetro, você pode criar modelos melhores com mais rapidez usando o poder da nuvem.With many available compute targets, like Azure Machine Learning Compute and Azure Databricks, and with advanced hyperparameter tuning services, you can build better models faster by using the power of the cloud.

Também é possível automatizar o treinamento e o ajuste do modelo usando o SDK.You can also automate model training and tuning using the SDK.

Experiência sem código/com pouco códigoCode-free / low code experience

Para o treinamento sem código, experimente:For code-free training, try:

  • a interface visual para teste e implantação do tipo arrastar e soltarThe visual interface for drag-n-drop experimenting and deployment

    Interface visual para o serviço do Azure Machine Learning

  • A opção do portal do Azure para testes de ML automatizadosThe Azure portal option for automated ML experiments

Operacionalização (MLOps)Operationalization (MLOps)

Quando você tem o modelo certo, é possível usá-lo facilmente em um serviço Web, em um dispositivo IoT ou do Power BI.When you have the right model, you can easily use it in a web service, on an IoT device, or from Power BI. Para obter mais informações, confira o artigo Como e onde implantar.For more information, see the article on how to deploy and where.

Em seguida, você pode gerenciar seus modelos implantados usando o portal do Azure ou o SDK do Azure Machine Learning para Python.Then you can manage your deployed models by using the Azure Machine Learning SDK for Python or the Azure portal.

Esses modelos podem ser consumidos e retornar previsões em tempo real ou assincronamente em grandes quantidades de dados.These models can be consumed and return predictions in real time or asynchronously on large quantities of data.

E com pipelines de aprendizado de máquina avançados, é possível colaborar em cada etapa desde a preparação de dados, do treinamento do modelo e da avaliação, por meio da implantação.And with advanced machine learning pipelines, you can collaborate on each step from data preparation, model training and evaluation, through deployment.

Para começar a usar o Serviço do Azure Machine Learning, confira Próximas etapas.To get started using Azure Machine Learning service, see Next steps.

Como o serviço do Azure Machine Learning é diferente do Studio?How does Azure Machine Learning service differ from Studio?

O Machine Learning Studio é um workspace visual do tipo "arrastar e soltar" colaborativo em que é possível criar, testar e implantar soluções de aprendizado de máquina sem precisar escrever código.Machine Learning Studio is a collaborative, drag-and-drop visual workspace where you can build, test, and deploy machine learning solutions without needing to write code. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina predefinidos e pré-configurados e módulos de manipulação de dados, assim como uma plataforma de computação proprietária.It uses prebuilt and preconfigured machine learning algorithms and data-handling modules as well as a proprietary compute platform.

O serviço do Azure Machine Learning oferece SDKs -e- uma interface visual (versão prévia) para preparar dados e treinar e implantar modelos de machine learning rapidamente.Azure Machine Learning service provides both SDKs -and- a visual interface(preview), to quickly prep data, train and deploy machine learning models. Esta interface visual (versão prévia) oferece uma experiência do tipo "arrastar e soltar" semelhante para o Studio.This visual interface (preview) provides a similar drag-and-drop experience to Studio. No entanto, diferentemente da plataforma de computação proprietária do Studio, a interface visual usa seus próprios recursos de computação e é totalmente integrada ao serviço do Azure Machine Learning.However, unlike the proprietary compute platform of Studio, the visual interface uses your own compute resources and is fully integrated into Azure Machine Learning service.

Veja uma comparação rápida.Here is a quick comparison.

Machine Learning StudioMachine Learning Studio Serviço do Azure Machine Learning:Azure Machine Learning service:
Interface visualVisual interface
GA (em disponibilidade geral)Generally available (GA) Em versão préviaIn preview
Módulos de interfaceModules for interface MuitosMany Conjunto inicial de módulos popularesInitial set of popular modules
Destinos de computação de treinamentoTraining compute targets Destino de computação proprietário, apenas suporte à CPUProprietary compute target, CPU support only Dá suporte à computação do Azure Machine Learning, GPU ou CPU.Supports Azure Machine Learning compute, GPU or CPU.
(Outros serviços de computação com suporte no SDK)(Other computes supported in SDK)
Destinos de computação de implantaçãoDeployment compute targets Formato do serviço Web proprietário, não personalizávelProprietary web service format, not customizable Opções de segurança empresariais e Serviço de Kubernetes do Azure.Enterprise security options & Azure Kubernetes Service.
(Outros serviços de computação com suporte no SDK)(Other computes supported in SDK)
Treinamento de modelo automatizado e ajuste de hiperparâmetroAutomated model training and hyperparameter tuning Não No Ainda não está na interface visual.Not yet in visual interface.
(Suporte no SDK e no portal do Azure).(Supported in the SDK and Azure portal.)

Experimente a interface visual (versão prévia) com o Início rápido: Preparar e visualizar dados sem escrever códigoTry out the visual interface (preview) with Quickstart: Prepare and visualize data without writing code

Observação

Os modelos criados no Studio não podem ser implantados nem gerenciados pelo serviço do Azure Machine Learning.Models created in Studio can't be deployed or managed by Azure Machine Learning service. No entanto, os modelos criados e implantados na interface visual do serviço podem ser gerenciados por meio do workspace do serviço do Azure Machine Learning.However, models created and deployed in the service visual interface can be managed through the Azure Machine Learning service workspace.

Avaliação gratuitaFree trial

Se você não tiver uma assinatura do Azure, crie uma conta gratuita antes de começar.If you don’t have an Azure subscription, create a free account before you begin. Experimente a versão gratuita ou paga do Serviço do Azure Machine Learning hoje mesmo.Try the free or paid version of Azure Machine Learning service today.

Você recebe créditos para gastar em serviços do Azure.You get credits to spend on Azure services. Depois que eles forem utilizados, você poderá manter a conta e usar os serviços gratuitos do Azure.After they're used up, you can keep the account and use free Azure services. Seu cartão de crédito nunca será cobrado, a menos que você altere explicitamente suas configurações, solicitando esse tipo de cobrança.Your credit card is never charged unless you explicitly change your settings and ask to be charged. Outra opção é ativar benefícios para assinantes do MSDN, que concede créditos mensais que podem ser usados para serviços pagos do Azure.Or activate MSDN subscriber benefits, which give you credits every month that you can use for paid Azure services.

Próximas etapasNext steps