O que é Machine Learning Studio (clássico)?What is Machine Learning Studio (classic)?

APLICA-SE A: simMachine Learning Studio (clássico) nãoAzure Machine LearningAPPLIES TO: yesMachine Learning Studio (classic) noAzure Machine Learning

Dica

Os clientes que atualmente usam ou avaliam o Machine Learning Studio (clássico) são incentivados a experimentar o designer do Azure Machine Learning (versão prévia), que fornece módulos ML do tipo "arrastar e soltar", além de escalabilidade, controle de versão e segurança empresarial.Customers currently using or evaluating Machine Learning Studio (classic) are encouraged to try Azure Machine Learning designer (preview), which provides drag and drop ML modules plus scalability, version control, and enterprise security.

Para saber mais, confira Azure Machine Learning versus Machine Learning Studio (clássico).To learn more, see Azure Machine Learning vs Machine Learning Studio (classic).

O Microsoft Azure Machine Learning Studio (clássico) é uma ferramenta colaborativa do tipo "arrastar e soltar", que você pode usar para criar, testar e implantar soluções de análise preditiva em seus dados.Microsoft Azure Machine Learning Studio (classic) is a collaborative, drag-and-drop tool you can use to build, test, and deploy predictive analytics solutions on your data. O Azure Machine Learning Studio (clássico) publica modelos como serviços Web que podem ser facilmente consumidos por aplicativos personalizados ou ferramentas de BI como o Excel.Azure Machine Learning Studio (classic) publishes models as web services that can easily be consumed by custom apps or BI tools such as Excel.

O Machine Learning Studio (clássico) é onde a ciência de dados, as análises preditivas, os recursos de nuvem e seus dados se encontram.Machine Learning Studio (classic) is where data science, predictive analytics, cloud resources, and your data meet.

O workspace interativo do Machine Learning Studio (clássico)The Machine Learning Studio (classic) interactive workspace

Observação

O recurso Notebooks (versão prévia) foi removido em 13 de abril de 2020.The Notebooks (preview) feature was removed on April 13 2020. A remoção da guia Notebooks e dos arquivos de notebook do usuário está atualmente em distribuição para as regiões do Azure em todo o mundo.The removal of the Notebooks tab and user notebook files is currently rolling out to Azure regions worldwide.

Para desenvolver um modelo de análise preditiva, normalmente você usa dados de uma ou mais fontes, transforma e os analisa por meio de várias funções estatísticas e de manipulação de dados, além de gerar um conjunto de resultados.To develop a predictive analysis model, you typically use data from one or more sources, transform, and analyze that data through various data manipulation and statistical functions, and generate a set of results. Desenvolver um modelo como este é um processo iterativo.Developing a model like this is an iterative process. À medida que você modifica as diversas funções e seus parâmetros, seus resultados convergem até que você esteja satisfeito, com um modelo treinado e eficiente.As you modify the various functions and their parameters, your results converge until you are satisfied that you have a trained, effective model.

O Azure Machine Learning Studio (clássico) oferece um workspace visual e interativo para compilar, testar e iterar em um modelo de análise preditivo.Azure Machine Learning Studio (classic) gives you an interactive, visual workspace to easily build, test, and iterate on a predictive analysis model. Você arrasta e solta conjuntos de dados e módulos de análise em telas interativas conectando-as para formar um teste, o qual você executa no Azure Machine Learning Studio (clássico).You drag-and-drop datasets and analysis modules onto an interactive canvas, connecting them together to form an experiment, which you run in Machine Learning Studio (classic). Para iterar em seu design de modelo, você edita o teste, salva uma cópia, se desejado, e executa-o novamente.To iterate on your model design, you edit the experiment, save a copy if desired, and run it again. Quando você estiver pronto, você poderá converter seu teste de treinamento em uma experiência preditiva e, em seguida, publicá-la como um serviço Web para que seu modelo possa ser acessado por outras pessoas.When you're ready, you can convert your training experiment to a predictive experiment, and then publish it as a web service so that your model can be accessed by others.

Não há necessidade de programação, conecte visualmente os conjuntos de dados e módulos para construir seu modelo de análise preditivo.There is no programming required, visually connect datasets and modules to construct your predictive analysis model.

Diagrama do Azure Machine Learning Studio (clássico): crie experimentos, leia dados de várias fontes, grave dados de pontuação, grave modelos.

Baixe o diagrama de visão geral do Machine Learning Studio (clássico)Download the Machine Learning Studio (classic) overview diagram

Baixe o diagrama de Visão geral de recursos do Microsoft Azure Machine Learning Studio (clássico) e obtenha uma exibição de alto nível dos recursos do Machine Learning Studio (clássico).Download the Microsoft Azure Machine Learning Studio (classic) Capabilities Overview diagram and get a high-level view of the capabilities of Machine Learning Studio (classic). Para mantê-lo próximo, imprima o diagrama em tamanho tabloide (11 x 17 polegadas).To keep it nearby, you can print the diagram in tabloid size (11 x 17 in.).

Baixe aqui o diagrama: Visão geral dos recursos do Microsoft Azure Machine Learning (clássico) Studio Visão geral dos recursos do Microsoft Azure Machine Learning Studio (clássico)Download the diagram here: Microsoft Azure Machine Learning Studio (classic) Capabilities Overview Microsoft Azure Machine Learning Studio (classic) Capabilities Overview

Componentes de um teste do Studio (clássico)Components of a Studio (classic) experiment

Um teste consiste em conjuntos de dados que fornecem dados para módulos analíticos, os quais você conecta para construir um modelo de análise preditiva.An experiment consists of datasets that provide data to analytical modules, which you connect together to construct a predictive analysis model. Especificamente, um teste válido possui três características:Specifically, a valid experiment has these characteristics:

  • O teste tem no mínimo um conjunto de dados e um módulo.The experiment has at least one dataset and one module
  • Os conjuntos de dados podem ser conectados somente aos módulos.Datasets may be connected only to modules
  • Os módulos podem ser conectados a conjuntos de dados ou a outros módulos.Modules may be connected to either datasets or other modules
  • Todas as portas de entrada dos módulos devem ter uma conexão com o fluxo de dados.All input ports for modules must have some connection to the data flow
  • Todos os parâmetros necessários para cada módulo devem estar configurados.All required parameters for each module must be set

Você pode criar uma experiência do zero, ou você pode usar uma experiência de exemplo existente como um modelo.You can create an experiment from scratch, or you can use an existing sample experiment as a template. Para saber mais, confira Copiar os testes de amostra para criar novos experimentos do aprendizado de máquina.For more information, see Copy example experiments to create new machine learning experiments.

Para obter um exemplo de criação de um teste, consulte Criar um teste simples no Azure Machine Learning Studio (clássico).For an example of creating an experiment, see Create a simple experiment in Azure Machine Learning Studio (classic).

Para obter uma explicação mais completa da criação de uma solução de análise preditiva, consulte Desenvolver uma solução preditiva com o Azure Machine Learning Studio (clássico).For a more complete walkthrough of creating a predictive analytics solution, see Develop a predictive solution with Azure Machine Learning Studio (classic).

Conjunto de dadosDatasets

Um conjunto de dados inclui dados que foram atualizados no Machine Learning Studio (clássico), de forma que possam ser usados no processo de modelagem.A dataset is data that has been uploaded to Machine Learning Studio (classic) so that it can be used in the modeling process. Alguns conjuntos de dados de amostra estão incluídos no Machine Learning Studio (clássico), com os quais você pode testar, além de ser possível também carregar mais conjuntos de dados, caso necessário.A number of sample datasets are included with Machine Learning Studio (classic) for you to experiment with, and you can upload more datasets as you need them. Aqui estão alguns exemplos dos conjuntos de dados incluídos:Here are some examples of included datasets:

  • Dados MPG para vários automóveis – valores MPG (milhas por galão) para automóveis identificados por número de cilindros, cavalo-vapor, etc.MPG data for various automobiles - Miles per gallon (MPG) values for automobiles identified by number of cylinders, horsepower, etc.
  • Dados de câncer de mama – dados de diagnósticos de câncer de mamaBreast cancer data - Breast cancer diagnosis data.
  • Dados de incêndios em florestas – tamanhos dos incêndios em floresta na região nordeste de PortugalForest fires data - Forest fire sizes in northeast Portugal.

Conforme você cria um teste, pode escolher na lista de conjunto de dados disponíveis à esquerda da tela.As you build an experiment, you can choose from the list of datasets available to the left of the canvas.

Para obter uma lista de conjuntos de dados de exemplo incluídos no Machine Learning Studio (clássico), consulte Usar os conjuntos de dados de exemplo no Azure Machine Learning Studio (clássico).For a list of sample datasets included in Machine Learning Studio (classic), see Use the sample data sets in Azure Machine Learning Studio (classic).

MódulosModules

Um módulo é um algoritmo que você pode executar em seus dados.A module is an algorithm that you can perform on your data. O Azure Machine Learning Studio (clássico) tem uma série de módulos, desde funções de entrada até treinamento, pontuação e processos de validação.Azure Machine Learning Studio (classic) has a number of modules ranging from data ingress functions to training, scoring, and validation processes. Aqui estão alguns exemplos dos módulos incluídos:Here are some examples of included modules:

À medida que você compila um teste, você pode escolher a partir da lista de módulos à esquerda das telas.As you build an experiment, you can choose from the list of modules available to the left of the canvas.

Um módulo pode ter um conjunto de parâmetros que você pode usar para configurar os algoritmos internos do módulo.A module may have a set of parameters that you can use to configure the module's internal algorithms. Ao selecionar um módulo nas telas, os parâmetros do módulo são exibidos no painel Propriedades à direita das telas.When you select a module on the canvas, the module's parameters are displayed in the Properties pane to the right of the canvas. Você pode modificar os parâmetros nesse painel para ajustar seu modelo.You can modify the parameters in that pane to tune your model.

Para obter ajuda sobre navegação através da grande biblioteca de algoritmos de aprendizado de máquina disponíveis, consulte Como escolher algoritmos para o Microsoft Azure Machine Learning Studio (clássico).For some help navigating through the large library of machine learning algorithms available, see How to choose algorithms for Microsoft Azure Machine Learning Studio (classic).

Implantando um serviço Web de análise preditivaDeploying a predictive analytics web service

Quando seu modelo de análise preditiva estiver pronto, você pode implantá-lo como um serviço Web diretamente no Machine Learning Studio (clássico).Once your predictive analytics model is ready, you can deploy it as a web service right from Machine Learning Studio (classic). Para obter mais informações sobre esse processo, consulte Implantar um serviço Web do Azure Machine Learning.For more information on this process, see Deploy an Azure Machine Learning web service.

Próximas etapasNext steps

Você pode aprender os fundamentos da análise preditiva e aprendizado de máquina usando um guia de início rápido passo a passo e aproveitando os exemplos.You can learn the basics of predictive analytics and machine learning using a step-by-step quickstart and by building on samples.