Quais são os produtos de aprendizagem da Microsoft?What are the machine learning products at Microsoft?

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

Soluções de aprendizagem automática são criadas de maneira iterativa e tem fases distintas:Machine learning solutions are built iteratively, and have distinct phases:

  • Preparação de dadosPreparing data
  • Experimentar e modelos de treinamentoExperimenting and training models
  • Implementar modelos preparadosDeploying trained models
  • Gerir implementados modelosManaging deployed models

A Microsoft fornece uma variedade de opções de produto de preparação, criar, implementar e gerir modelos de aprendizagem.Microsoft provides a variety of product options to prep, build, deploy, and manage your machine learning models. Compare estes produtos e escolha aquilo de que precisa para desenvolver as suas soluções de machine learning com mais eficiência.Compare these products and choose what you need to develop your machine learning solutions most effectively.

Opções baseadas na nuvemCloud-based options

As seguintes opções estão disponíveis para aprendizagem automática na cloud do Azure.The following options are available for machine learning in the Azure cloud.

Cloud opçõesCloud options O que éWhat it is O que permite fazerWhat you can do with it
Serviço Azure Machine LearningAzure Machine Learning service Serviço gerido na cloud para o machine learningManaged cloud service for machine learning Preparar, implementar e gerir modelos no Azure com Python e a CLITrain, deploy, and manage models in Azure using Python and CLI
Azure Machine Learning StudioAzure Machine Learning Studio Arraste–e–drop interface visual para o machine learningDrag–and–drop visual interface for machine learning Criar, experimentar e implementar modelos através de algoritmos pré-configuradosBuild, experiment, and deploy models using preconfigured algorithms

Se quiser usar pré-criados IA e modelos, de machine learning serviços cognitivos do Azure permite-lhe adicionar facilmente funcionalidades inteligentes às suas aplicações.If you want to use pre-built AI and machine learning models, Azure Cognitive Services allows you to easily add intelligent features to your applications.

Opções no localOn-premises options

As seguintes opções estão disponíveis para aprendizagem automática no local.The following options are available for machine learning on-premises. Servidores no local também podem executar numa máquina virtual na cloud.On-premises servers can also run in a virtual machine in the cloud.

No local opçõesOn-premises options O que éWhat it is O que permite fazerWhat you can do with it
Serviços de Machine Learning do SQL ServerSQL Server Machine Learning Services Motor de análise incorporado no SQLAnalytics engine embedded in SQL Criar e implementar modelos no SQL ServerBuild and deploy models inside SQL Server
Microsoft Machine Learning ServerMicrosoft Machine Learning Server Servidor empresarial autónomo para análise preditivaStandalone enterprise server for predictive analysis Criar e implementar modelos de dados pré-processadosBuild and deploy models on pre-processed data

As ferramentas e plataformas de desenvolvimentoDevelopment platforms and tools

As seguintes plataformas de desenvolvimento e ferramentas estão disponíveis para o machine learning.The following development platforms and tools are available for machine learning.

Ferramentas de plataformas /Platforms/tools O que éWhat it is O que permite fazerWhat you can do with it
Máquina Virtual de Ciência de Dados do AzureAzure Data Science Virtual Machine Máquina virtual com ferramentas de ciência de dados pré-instaladasVirtual machine with pre-installed data science tools Desenvolver soluções de aprendizagem automática num ambiente de pré-configuradoDevelop machine learning solutions in a pre-configured environment
Azure DatabricksAzure Databricks Plataforma de análise baseada no SparkSpark-based analytics platform Criar e implementar modelos e fluxos de trabalho de dadosBuild and deploy models and data workflows
ML.NETML.NET Código-fonte aberto e entre plataformas aprendizagem SDKOpen-source, cross-platform machine learning SDK Desenvolver soluções de aprendizagem automática para aplicações .NETDevelop machine learning solutions for .NET applications
Windows MLWindows ML Plataforma de aprendizagem de máquina do Windows 10Windows 10 machine learning platform Avaliar os modelos preparados num dispositivo Windows 10Evaluate trained models on a Windows 10 device

Serviço Azure Machine LearningAzure Machine Learning service

O serviço do Azure Machine Learning é um serviço totalmente gerido na cloud utilizado para preparar, implementar e gerir modelos de aprendizagem automática à escala.Azure Machine Learning service is a fully managed cloud service used to train, deploy, and manage machine learning models at scale. Suporta totalmente tecnologias de open source, pelo que pode utilizar dezenas de milhares de pacotes Python de open source, como o TensorFlow, o PyTorch e o scikit-learn.It fully supports open-source technologies, so you can use tens of thousands of open-source Python packages such as TensorFlow, PyTorch, and scikit-learn. Também estão disponíveis, como ferramentas de rich blocos de notas do Azure, blocos de notas do Jupyter, ou o Azure Machine Learning para Visual Studio Code extensão torna mais fácil explorar e transformar dados e, em seguida, preparar e implementar modelos.Rich tools are also available, such as Azure notebooks, Jupyter notebooks, or the Azure Machine Learning for Visual Studio Code extension to make it easy to explore and transform data, and then train and deploy models. O serviço Azure Machine Learning inclui funcionalidades que automatizam a otimização e a geração de modelos com facilidade, eficiência e precisão.Azure Machine Learning service includes features that automate model generation and tuning with ease, efficiency, and accuracy.

Utilize o serviço Azure Machine Learning para preparar, implementar e gerir modelos de aprendizagem automática com o Python e CLI à escala da cloud.Use Azure Machine Learning service to train, deploy, and manage machine learning models using Python and CLI at cloud scale. Para uma opção pouco código ou sem código, utilizar o interactive visual interface (pré-visualização) para fácil e rapidamente criar, testar e implementar modelos através de algoritmos de aprendizagem automática criados previamente.For a low-code or no-code option, use the interactive, visual interface (preview) to easily and quickly build, test, and deploy models using pre-built machine learning algorithms.

Experimente o uma versão gratuita ou paga do serviço Azure Machine Learning.Try the free or paid version of Azure Machine Learning service.

TipoType Com base na cloud solução de machine learningCloud-based machine learning solution
Idiomas suportadosSupported languages PythonPython
Fases do Machine learningMachine learning phases Preparação de dadosData preparation
Preparação de modelosModel training
ImplementaçãoDeployment
GestãoManagement
Principais benefíciosKey benefits Gerenciamento central de scripts e histórico de execuções, facilitando a comparar versões de modelo.Central management of scripts and run history, making it easy to compare model versions.

Facilitar a implementação e gestão de modelos para os dispositivos na cloud ou de extremidade.Easy deployment and management of models to the cloud or edge devices.
ConsideraçõesConsiderations Requer um pouco familiarizado com o modelo de gestão de modelo.Requires some familiarity with the model management model.

Azure Machine Learning StudioAzure Machine Learning Studio

O Azure Machine Learning Studio fornece-lhe uma área de trabalho interativa e visual que pode utilizar para criar, testar e implementar modelos rápida e facilmente com algoritmos de machine learning pré-criados.Azure Machine Learning Studio gives you an interactive, visual workspace that you can use to easily and quickly build, test, and deploy models using pre-built machine learning algorithms. Machine Learning Studio publica modelos como serviços web que podem facilmente ser consumidos por aplicações personalizadas 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. Não é necessária programação. Pode construir o seu modelo de machine learning ao ligar conjuntos de dados e módulos de análise numa tela interativa e, em seguida, implementá-lo com alguns cliques.No programming is required - you construct your machine learning model by connecting datasets and analysis modules on an interactive canvas, and then deploy it with a couple clicks.

Utilize o Machine Learning Studio para criar e implementar modelos sem necessidade de código.Use Machine Learning Studio when you want to develop and deploy models with no code required.

Tente Azure Machine Learning Studio, disponível nas opções de pagas ou gratuitas.Try Azure Machine Learning Studio, available in paid or free options.

TipoType Com base na cloud, de arrastar e largar solução de machine learningCloud-based, drag-and-drop machine learning solution
Idiomas suportadosSupported languages Python, RPython, R
Fases do Machine learningMachine learning phases Preparação de dadosData preparation
Preparação de modelosModel training
ImplementaçãoDeployment
GestãoManagement
Principais benefíciosKey benefits Interface visual interativo permite que a aprendizagem de modelagem com pouco código.Interactive visual interface enables machine learning modeling with minimal code.

Incorporado blocos de notas Jupyter para exploração de dados.Built-in Jupyter Notebooks for data exploration.

Implementação direta de modelos de formação como serviços da web do Azure.Direct deployment of trained models as Azure web services.
ConsideraçõesConsiderations Escalabilidade limitada.Limited scalability. O tamanho máximo de um conjunto de dados de treinamento é de 10 GB.The maximum size of a training dataset is 10 GB.

Apenas online.Online only. Nenhum ambiente de desenvolvimento offline.No offline development environment.

Serviços Cognitivos do AzureAzure Cognitive Services

Os Serviços Cognitivos do Azure são um conjunto de APIs com as quais pode criar aplicações que utilizam métodos naturais de comunicação.Azure Cognitive Services is a set of APIs that enable you to build apps that use natural methods of communication. Estas APIs permitem que as suas aplicações vejam, escutem, falem, compreendam e interpretem as necessidades do utilizador com apenas algumas linhas de código.These APIs allow your apps to see, hear, speak, understand, and interpret user needs with just a few lines of code. Adicione facilmente funcionalidades inteligentes às suas aplicações, tais como:Easily add intelligent features to your apps, such as:

  • Deteção de emoções e sentimentosEmotion and sentiment detection
  • Reconhecimento de voz e visãoVision and speech recognition
  • Language understanding (LUIS)Language understanding (LUIS)
  • Conhecimentos e investigaçãoKnowledge and search

Utilize os Serviços Cognitivos para criar aplicações em vários dispositivos e plataformas.Use Cognitive Services to develop apps across devices and platforms. As APIs são melhoradas constantemente e são fáceis de configurar.The APIs keep improving, and are easy to set up.

TipoType APIs para criar aplicações inteligentesAPIs for building intelligent applications
Idiomas suportadosSupported languages muitas opções, dependendo do serviçomany options depending on the service
Fases do Machine learningMachine learning phases ImplementaçãoDeployment
Principais benefíciosKey benefits A incorporar capacidades de machine learning nas aplicações com modelos com formação prévia.Incorporating machine learning capabilities in applications using pre-trained models.

Variedade de modelos para métodos de comunicação naturais com a visão e voz.Variety of models for natural communication methods with vision and speech.
ConsideraçõesConsiderations Os modelos previamente treinados e não são personalizáveis.Models have been pre-trained and are not customizable.

Serviços de Machine Learning do SQL ServerSQL Server Machine Learning Services

O Microsoft Machine Learning Services do SQL Server adiciona análise estatística, visualização de dados e análise preditiva em R e Python para dados relacionais em bases de dados do SQL Server.SQL Server Microsoft Machine Learning Service adds statistical analysis, data visualization, and predictive analytics in R and Python for relational data in SQL Server databases. Bibliotecas de R e Python da Microsoft incluem modelação avançada e algoritmos de machine learning, que podem ser executadas em paralelo e em escala, no SQL Server.R and Python libraries from Microsoft include advanced modeling and machine learning algorithms, which can run in parallel and at scale, in SQL Server.

Utilize o SQL Server Machine Learning Services quando precisar de IA e análise preditiva incorporadas em dados relacionais no SQL Server.Use SQL Server Machine Learning Services when you need built-in AI and predictive analytics on relational data in SQL Server.

TipoType Análise Preditiva para os dados relacionais locaisOn-premises predictive analytics for relational data
Idiomas suportadosSupported languages Python, RPython, R
Fases do Machine learningMachine learning phases Preparação de dadosData preparation
Preparação de modelosModel training
ImplementaçãoDeployment
Principais benefíciosKey benefits Encapsula a lógica de previsão numa função de base de dados, facilitando a incluir na lógica da camada de dados.Encapsulate predictive logic in a database function, making it easy to include in data-tier logic.
ConsideraçõesConsiderations Assume um banco de dados do SQL Server como a camada de dados para a sua aplicação.Assumes a SQL Server database as the data tier for your application.

Microsoft Machine Learning ServerMicrosoft Machine Learning Server

O Microsoft Machine Learning Server é um servidor empresarial para alojar e gerir cargas de trabalho paralelas e distribuídas de processos de R e Python.Microsoft Machine Learning Server is an enterprise server for hosting and managing parallel and distributed workloads of R and Python processes. Microsoft Machine Learning Server funciona em Linux, Windows, Hadoop e Apache Spark, e também está disponível no HDInsight como Microsoft Machine Learning Server (servidor de ML).Microsoft Machine Learning Server runs on Linux, Windows, Hadoop, and Apache Spark, and it is also available on HDInsight as Microsoft Machine Learning Server (ML Server). Disponibiliza um motor de execução para soluções criadas com os pacotes RevoScaleR, revoscalepy e MicrosoftML, e expande as linguagens R e Python de open source com suporte para análise de elevado desempenho, análise estatística, machine learning e conjuntos de dados extremamente grandes.It provides an execution engine for solutions built using RevoScaleR, revoscalepy, and MicrosoftML packages, and extends open-source R and Python with support for high-performance analytics, statistical analysis, machine learning, and massively large datasets. Esta funcionalidade é fornecida através dos pacotes proprietários que são instalados com o servidor.This functionality is provided through proprietary packages that install with the server. Para desenvolvimento, pode utilizar IDEs como o R Tools for Visual Studio e o Python Tools for Visual Studio.For development, you can use IDEs such as R Tools for Visual Studio and Python Tools for Visual Studio.

Utilize o Microsoft Machine Learning Server quando precisar de criar e operacionalizar modelos criados com R e Python num servidor ou distribuir preparações em R e Python em escala num cluster do Hadoop ou do Spark.Use Microsoft Machine Learning Server when you need to build and operationalize models built with R and Python on a server, or distribute R and Python training at scale on a Hadoop or Spark cluster.

TipoType Servidor de empresa no local para Análise PreditivaOn-premises enterprise server for predictive analytics
Idiomas suportadosSupported languages Python, RPython, R
Fases do Machine learningMachine learning phases Preparação de modelosModel training
ImplementaçãoDeployment
Principais benefíciosKey benefits Alta escalabilidade.High scalability.
ConsideraçõesConsiderations Terá de implementar e gerir a Machine Learning Server na sua empresa.You need to deploy and manage Machine Learning Server in your enterprise.

Máquina Virtual de Ciência de Dados do AzureAzure Data Science Virtual Machine

A Máquina Virtual de Ciência de Dados do Azure é uma máquina virtual personalizada na cloud do Microsoft Azure, concebida especificamente para fazer ciência de dados.The Azure Data Science Virtual Machine is a customized virtual machine environment on the Microsoft Azure cloud built specifically for doing data science. Tem muitas ferramentas populares de ciência de dados e outras pré-instaladas e pré-configuradas para permitir a rápida criação de aplicações inteligentes para análises avançadas.It has many popular data science and other tools pre-installed and pre-configured to jump-start building intelligent applications for advanced analytics.

A Máquina Virtual de Ciência de Dados é suportada como um destino do serviço Azure Machine Learning.The Data Science Virtual Machine is supported as a target for Azure Machine Learning service. Está disponível nas versões para Windows e Linux Ubuntu (do Azure Machine Learning serviço não é suportado no Linux CentOS).It is available in versions for both Windows and Linux Ubuntu (Azure Machine Learning service is not supported on Linux CentOS). Para obter informações de versões específicas e uma lista do que está incluído, veja Introdução à Máquina Virtual de Ciência de Dados do Azure.For specific version information and a list of what’s included, see Introduction to the Azure Data Science Virtual Machine.

Utilize a VM de Ciência de Dados quando precisar de executar ou alojar as suas tarefas num único nó.Use the Data Science VM when you need to run or host your jobs on a single node. Ou se tiver de aumentar verticalmente de forma remota o processamento numa máquina individual.Or if you need to remotely scale up your processing on a single machine.

TipoType Ambiente de máquina virtual personalizada para ciência de dadosCustomized virtual machine environment for data science
Principais benefíciosKey benefits Tempo para instalar, gerir e resolver problemas de estruturas e ferramentas de ciência de dados reduzido.Reduced time to install, manage, and troubleshoot data science tools and frameworks.

As versões mais recentes de todos os utilizadas frequentemente ferramentas e estruturas são incluídas.The latest versions of all commonly used tools and frameworks are included.

Opções de máquina virtual incluem imagens altamente dimensionáveis com capacidades GPU para modelação de dados com utilização intensiva.Virtual machine options include highly scalable images with GPU capabilities for intensive data modeling.
ConsideraçõesConsiderations A máquina virtual não é possível aceder quando estiver offline.The virtual machine cannot be accessed when offline.

Executar uma máquina virtual incorre em encargos do Azure, para que precisa ter cuidado para a aplicação funcionar apenas quando necessário.Running a virtual machine incurs Azure charges, so you must be careful to have it running only when required.

Azure DatabricksAzure Databricks

O Azure Databricks é uma plataforma de análise baseada no Apache Spark e otimizada para a plataforma de serviços cloud Microsoft Azure.Azure Databricks is an Apache Spark-based analytics platform optimized for the Microsoft Azure cloud services platform. O Databricks está integrado no Azure para prestar configurações com um clique, fluxos de trabalho fluídos e uma área de trabalho interativa que permite a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de dados e analistas empresariais.Databricks is integrated with Azure to provide one-click setup, streamlined workflows, and an interactive workspace that enables collaboration between data scientists, data engineers, and business analysts. Utilize código Python, R, Scala e SQL em blocos de notas baseados na Web para consultar, visualizar e modelar dados.Use Python, R, Scala, and SQL code in web-based notebooks to query, visualize, and model data.

Utilize o Databricks quando quiser colaborar na criação de soluções de machine learning no Apache Spark.Use Databricks when you want to collaborate on building machine learning solutions on Apache Spark.

TipoType Plataforma de análise baseada no Apache SparkApache Spark-based analytics platform
Idiomas suportadosSupported languages Python, R, Scala, SQLPython, R, Scala, SQL
Fases do Machine learningMachine learning phases Consulta de dadosData query
Preparação de modelosModel training

ML.NETML.NET

O ML.NET é uma arquitetura de machine learning de open source para várias plataformas que permite criar soluções de machine learning personalizadas e integrá-las nas suas aplicações .NET.ML.NET is a free, open-source, and cross-platform machine learning framework that enables you to build custom machine learning solutions and integrate them into your .NET applications.

Utilize o ML.NET quando quiser integrar soluções de machine learning nas suas aplicações .NET.Use ML.NET when you want to integrate machine learning solutions into your .NET applications.

TipoType Arquitetura de código aberto para o desenvolvimento de aplicações de aprendizagem automática personalizadaOpen-source framework for developing custom machine learning applications
Idiomas suportadosLanguages supported .NET.NET

Windows MLWindows ML

ML do Windows motor de inferência de tipos permite-lhe utilizar treinado machine learning modelos em seus aplicativos, avaliar modelos ensinados localmente em dispositivos Windows 10.Windows ML inference engine allows you to use trained machine learning models in your applications, evaluating trained models locally on Windows 10 devices.

Utilize o Windows ML quando quiser usar modelos de machine learning preparados nas suas aplicações do Windows.Use Windows ML when you want to use trained machine learning models within your Windows applications.

TipoType Motor de inferência de tipos de modelos de formação em dispositivos WindowsInference engine for trained models in Windows devices
Idiomas suportadosLanguages supported C#/C++, JavaScriptC#/C++, JavaScript

Passos SeguintesNext steps

  • Para saber mais sobre todos os produtos de desenvolvimento Inteligência Artificial (IA) disponíveis da Microsoft, consulte o artigo plataforma Microsoft AITo learn about all the Artificial Intelligence (AI) development products available from Microsoft, see Microsoft AI platform
  • Para saber como criar soluções de IA, veja Microsoft AI SchoolFor training in how to develop AI solutions, see Microsoft AI School