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

O serviço do Azure Machine Learning é um serviço em nuvem que utiliza para preparar, implementar, automatizar e gerir modelos de aprendizagem automática, tudo na escala amplo que a cloud 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 é o Machine Learning?What is machine learning?

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.

As previsões ou predições da aprendizagem automática podem tornar as aplicações e os dispositivos mais inteligentes.Forecasts or predictions from machine learning can make apps and devices smarter. Por exemplo, quando faz compras online, machine learning recomenda outros produtos que pode desejar com base no que comprou.For example, when you shop online, machine learning helps recommend other products you might want based on what you've bought. Quando o seu cartão de crédito é utilizado, o machine learning compara a transação com uma base de dados de transações e ajuda a detetar fraudes.Or when your credit card is swiped, machine learning compares the transaction to a database of transactions and helps detect fraud. Quando o robô aspirador limpa uma sala, o machine learning ajuda-o a decidir se a tarefa está concluída.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 com base na cloud, que pode utilizar para de preparação de dados, formar, testar, implementar, gerir e controlar os modelos de aprendizagem automática.Azure Machine Learning service provides a cloud-based environment you can use to prep data, train, test, deploy, manage, and track machine learning models.

Fluxo de trabalho de serviço do Azure Machine LearningAzure Machine Learning service workflow

O serviço do Azure Machine Learning totalmente compatível com tecnologias de código aberto.Azure Machine Learning service fully supports open-source technologies. Portanto, pode usar dezenas de milhares de pacotes de Python de código-fonte aberto com componentes de aprendizagem automática.So you can use tens of thousands of open-source Python packages with machine learning components. Os exemplos são PyTorch, o TensorFlow e scikit-Saiba mais.Examples are PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn. Suporte para ferramentas avançadas torna mais fácil de forma interativa explorar e preparar dados e, em seguida, desenvolver e testar modelos.Support for rich tools makes it easy to interactively explore and prepare data and then develop and test models. Os exemplos são blocos de notas do Jupyter ou o do Azure Machine Learning para Visual Studio Code extensão.Examples are Jupyter notebooks or the Azure Machine Learning for Visual Studio Code extension. O serviço Azure Machine Learning também inclui funcionalidades que automatizam a otimização e a geração de modelos para ajudá-lo a criar modelos com facilidade, eficiência e precisão.Azure Machine Learning service also includes features that automate model generation and tuning to help you create models with ease, efficiency, and accuracy.

Ao utilizar o serviço Azure Machine Learning, pode iniciar o treinamento no seu computador local e, em seguida, aumentar horizontalmente para a cloud.By using Azure Machine Learning service, you can start training on your local machine and then scale out to the cloud. Em muitas disponíveis destinos de computação, como a computação do Azure Machine Learning e Azure Databrickse com avançada dos serviços de otimização de hiper-parâmetros, pode criar modelos melhores mais rapidamente ao utilizar o poder da cloud.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.

Quando tiver o modelo certo, pode implementá-lo facilmente num contentor, como o Docker.When you have the right model, you can easily deploy it in a container such as Docker. Portanto, é simples de implementar no Azure Container Instances ou serviço Kubernetes do Azure.So it's simple to deploy to Azure Container Instances or Azure Kubernetes Service. Em alternativa, pode utilizar o contentor em suas próprias implementações, no local ou na cloud.Or you can use the container in your own deployments, either on-premises or in the cloud. Para obter mais informações, consulte o artigo sobre como implementar e, em que.For more information, see the article on how to deploy and where.

Pode gerir os modelos implementados e controlar várias execuções, à medida que testar para determinar a melhor solução.You can manage the deployed models and track multiple runs as you experiment to find the best solution. Após a sua implementação, o seu modelo pode retornar previsões na tempo real ou assincronamente em grandes quantidades de dados.After it's deployed, your model can return predictions in real time or asynchronously on large quantities of data.

E com avançados de machine learning pipelines, pode colaborar em todos os passos de preparação de dados, preparação de modelos e avaliação e implantação.And with advanced machine learning pipelines, you can collaborate on all the steps of data preparation, model training and evaluation, and deployment.

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

Utilizar o principal SDK de Python e o SDK de preparação de dados para o Azure Machine Learning, bem como pacotes de Python de código-fonte aberto, que pode criar e treinar a aprendizagem automática altamente precisos e modelos de aprendizagem profunda -se num área de trabalho de serviço do Azure Machine Learning.Using the main Python SDK and the Data Prep SDK for Azure Machine Learning as well as open-source Python packages, you can build and train highly accurate machine learning and deep-learning models yourself in an Azure Machine Learning service Workspace. Pode escolher entre muitas do machine learning componentes disponíveis em pacotes de Python de código-fonte aberto, como os exemplos seguintes:You can choose from many machine learning components available in open-source Python packages, such as the following examples:

O serviço do Azure Machine Learning também pode autotrain um modelo e autotune-lo para.Azure Machine Learning service can also autotrain a model and autotune it for you. Por exemplo, veja preparar um modelo de regressão automatizada de machine Learning.For an example, see Train a regression model with automated machine learning.

Depois de ter um modelo, usá-lo para criar um contentor, como o Docker, o que pode ser implementado localmente para fins de teste.After you have a model, you use it to create a container, such as Docker, that can be deployed locally for testing. Depois de teste é realizado, pode implementar o modelo como um serviço da web de produção no Azure Container Instances ou no serviço Kubernetes do Azure.After testing is done, you can deploy the model as a production web service in either Azure Container Instances or Azure Kubernetes Service. Para obter mais informações, consulte o artigo sobre como implementar e, em que.For more information, see the article on how to deploy and where.

Em seguida, pode gerir os seus modelos implementados utilizando o do Azure Machine Learning SDK para Python ou o portal do Azure.Then you can manage your deployed models by using the Azure Machine Learning SDK for Python or the Azure portal. Pode avaliar as métricas de modelo, reformular e voltar a implementar novas versões do modelo, ao mesmo tempo experimentações do modelo de controlo.You can evaluate model metrics, retrain, and redeploy new versions of the model, all while tracking the model's experiments.

Para começar a utilizar o serviço Azure Machine Learning, veja próximos passos.To get started using Azure Machine Learning service, see Next steps.

Como serviço Azure Machine Learning é diferente do Machine Learning Studio?How is Azure Machine Learning service different from Machine Learning Studio?

O Azure Machine Learning Studio é uma colaboração, de arrastar e soltar visual área de trabalho onde pode criar, testar e implementar soluções de aprendizagem automática sem a necessidade de escrever código.Azure 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 e módulos de manipulação de dados de aprendizagem automática de pré-criados e pré-configuradas.It uses prebuilt and preconfigured machine learning algorithms and data-handling modules.

Utilize o Machine Learning Studio quando quiser experimentar modelos de machine learning de forma rápida e fácil, e quando os algoritmos de machine learning incorporados forem suficientes para as suas soluções.Use Machine Learning Studio when you want to experiment with machine learning models quickly and easily, and the built-in machine learning algorithms are sufficient for your solutions.

Utilize o serviço Machine Learning se trabalhar num ambiente Python, quiser mais controlo sobre os algoritmos de machine learning ou quiser utilizar bibliotecas de machine learning de open source.Use Machine Learning service if you work in a Python environment, you want more control over your machine learning algorithms, or you want to use open-source machine learning libraries.

Nota

Modelos criados no Azure Machine Learning Studio não podem ser implementados ou gerenciados pelo serviço Azure Machine Learning.Models created in Azure Machine Learning Studio can't be deployed or managed by Azure Machine Learning service.

Avaliação gratuitaFree trial

Se não tiver uma subscrição 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 o uma versão gratuita ou paga do serviço Azure Machine Learning hoje mesmo.Try the free or paid version of Azure Machine Learning service today.

Receberá créditos para gastar em serviços do Azure.You get credits to spend on Azure services. Depois de serem utilizados, pode manter a conta e utilizar os serviços gratuitos do Azure.After they're used up, you can keep the account and use free Azure services. O seu cartão de crédito não será cobrado, a menos que altere explicitamente as suas definições e peça para ser cobrado.Your credit card is never charged unless you explicitly change your settings and ask to be charged. Ou ativar os benefícios de subscritor do MSDN, que dão-lhe créditos todos os meses que pode utilizar para os serviços do Azure pagos.Or activate MSDN subscriber benefits, which give you credits every month that you can use for paid Azure services.

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