O que é o Azure Machine Learning Studio?What is Azure Machine Learning Studio?

O Microsoft Azure Machine Learning Studio 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 is a collaborative, drag-and-drop tool you can use to build, test, and deploy predictive analytics solutions on your data. O Machine Learning Studio publica modelos como serviços Web que podem ser facilmente consumidos por aplicativos personalizados ou ferramentas de BI como o Excel.Machine Learning Studio publishes models as web services that can easily be consumed by custom apps or BI tools such as Excel.

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

Observação

Você pode experimentar o Azure Machine Learning gratuitamente.You can try Azure Machine Learning for free. Não é necessário nenhum cartão de crédito ou assinatura do Azure.No credit card or Azure subscription is required. Comece agora mesmo.Get started now.

O espaço de trabalho interativo do Machine Learning StudioThe Machine Learning Studio interactive workspace

Para desenvolver um modelo de análise preditiva, normalmente você usa dados de uma ou mais fontes, transforma e analisa esses dados com várias funções de manipulação de dados e estatísticas e gera 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.

Azure Machine Learning Studio oferece um espaço de trabalho visual e interativo para compilar, testar e iterar em um modelo de análise preditivo.Azure Machine Learning Studio 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.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. 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, basta conectar visualmente os conjuntos de dados e módulos para construir seu modelo de análise preditivo.There is no programming required, just visually connecting datasets and modules to construct your predictive analysis model.

Dica

Para baixar e imprimir um diagrama que fornece uma visão geral dos recursos do Machine Learning Studio, consulte Diagrama de visão geral dos recursos do Azure Machine Learning Studio.To download and print a diagram that gives an overview of the capabilities of Machine Learning Studio, see Overview diagram of Azure Machine Learning Studio capabilities.

Diagrama do Azure ML Studio: criar testes, ler dados de várias fontes, gravar dados de pontuação, escrever modelos.

Introdução ao Machine Learning StudioGet started with Machine Learning Studio

Ao entrar pela primeira vez no Machine Learning Studio, você verá a página Inicial .When you first enter Machine Learning Studio you see the Home page. Aqui você pode exibir a documentação, vídeos, seminários na Web e obter outros recursos valiosos.From here you can view documentation, videos, webinars, and find other valuable resources.

Clique no menu superior esquerdoClick the upper-left menu Menu e você verá várias opções.and you'll see several options.

Cortana IntelligenceCortana Intelligence

Clique em Cortana Intelligence e você será levado para a página inicial do Cortana Intelligence Suite.Click Cortana Intelligence and you'll be taken to the home page of the Cortana Intelligence Suite. O Cortana Intelligence Suite é um pacote de análise avançada e de big data totalmente gerenciado que permite transformar seus dados em ação inteligente.The Cortana Intelligence Suite is a fully managed big data and advanced analytics suite to transform your data into intelligent action. Consulte a página do Suite para obter a documentação completa, inclusive histórias de clientes.See the Suite home page for full documentation, including customer stories.

Azure Machine LearningAzure Machine Learning

Há duas opções aqui, Home, a página onde você começou, e Studio.There are two options here, Home, the page where you started, and Studio.

Clique em Studio e você será levado para o Azure Machine Learning Studio.Click Studio and you'll be taken to the Azure Machine Learning Studio. Em primeiro lugar, será solicitado que você entre usando a conta da Microsoft, ou sua conta de trabalho ou escola.First you'll be asked to sign in using your Microsoft account, or your work or school account. Depois de conectado, você verá as seguintes guias à esquerda:Once signed in, you'll see the following tabs on the left:

  • PROJETOS - coleções de testes, conjuntos de dados, blocos de anotações e outros recursos que representam um único projetoPROJECTS - Collections of experiments, datasets, notebooks, and other resources representing a single project
  • TESTES – Testes que você criou e executou ou salvou como rascunhosEXPERIMENTS - Experiments that you have created and run or saved as drafts
  • SERVIÇOS WEB -serviços Web que você implantou dos testesWEB SERVICES - Web services that you have deployed from your experiments
  • NOTEBOOKS - Notebooks Jupyter que você criouNOTEBOOKS - Jupyter notebooks that you have created
  • CONJUNTOS DE DADOS - Conjuntos de dados que você carregou no EstúdioDATASETS - Datasets that you have uploaded into Studio
  • MODELOS TREINADOS - Modelos que você treinou em testes e salvos no EstúdioTRAINED MODELS - Models that you have trained in experiments and saved in Studio
  • CONFIGURAÇÕES – Uma coleção das configurações que você pode usar para configurar sua conta e recursos.SETTINGS - A collection of settings that you can use to configure your account and resources.

Clique em Galeria e você será levado para a Galeria de IA do Azure.Click Gallery and you'll be taken to the Azure AI Gallery. A Galeria é um lugar no qual uma comunidade de desenvolvedores e cientistas de dados podem compartilhar soluções criadas usando os componentes do Cortana Intelligence Suite.The Gallery is a place where a community of data scientists and developers share solutions created using components of the Cortana Intelligence Suite.

Para saber mais sobre a Galeria, veja as Soluções de compartilhamento e descoberta na Galeria de IA do Azure.For more information about the Gallery, see Share and discover solutions in the Azure AI Gallery.

Componentes de um testeComponents of an 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 simples, consulte Criar um teste simples no Azure Machine Learning Studio.For an example of creating a simple experiment, see Create a simple experiment in Azure Machine Learning Studio.

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

Conjunto de dadosDatasets

Um conjunto de dados inclui dados que foram atualizados no Machine Learning Studio, de forma que possam ser usados no processo de modelagem.A dataset is data that has been uploaded to Machine Learning Studio so that it can be used in the modeling process. Alguns conjuntos de dados de amostra estão incluídos no Machine Learning Studio, 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 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.

À medida que você compila um teste, você pode escolher na lista de conjuntos de dados à esquerda das telas.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, consulte Usar os conjuntos de dados de exemplo no Azure Machine Learning Studio.For a list of sample datasets included in Machine Learning Studio, see Use the sample data sets in Azure Machine Learning Studio.

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 Machine Learning Studio tem uma série de módulos, desde funções de ingresso até treinamento, pontuação e processos de validação.Machine Learning Studio 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 biblioteca grande dos algoritmos de aprendizado de máquina disponíveis, consulte Como escolher algoritmos para o Microsoft Azure Machine Learning.For some help navigating through the large library of machine learning algorithms available, see How to choose algorithms for Microsoft Azure Machine Learning.

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.Once your predictive analytics model is ready, you can deploy it as a web service right from Machine Learning Studio. Para obter mais detalhes sobre esse processo, consulte Implantar um serviço Web do Azure Machine Learning.For more details on this process, see Deploy an Azure Machine Learning web service.