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

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 fornece.Azure Machine Learning 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. Usando 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 você faz compras online, o Machine Learning ajuda a recomendar outros produtos que você possa querer 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 Azure Machine Learning?What is Azure Machine Learning?

O Azure Machine Learning fornece um ambiente baseado em nuvem que você pode usar para preparar dados, treinar, testar, implantar, gerenciar e acompanhar modelos de aprendizado de máquina.Azure Machine Learning provides a cloud-based environment you can use to prep data, train, test, deploy, manage, and track machine learning models. Inicie o treinamento no computador local e, em seguida, escale horizontalmente para a nuvem.Start training on your local machine and then scale out to the cloud. O serviço oferece suporte total a tecnologias de software livre como PyTorch, TensorFlow e scikit-Learn e pode ser usado para qualquer tipo de aprendizado de máquina, desde ml clássico até aprendizado profundo, aprendizado 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 posso fazer com Azure Machine Learning?What can I do with Azure Machine Learning?

Use o SDK Azure Machine Learning Python com pacotes python de software livre ou use a interface visual (versão prévia) para criar e treinar modelos de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo altamente precisos em um Workspace 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 Workspace.

Você pode escolher entre vários componentes do Machine Learning disponíveis em pacotes python de software livre, como Scikit-Learn, Tensorflow, PyTorche MXNet.You can choose from many machine learning components available in open-source Python packages, such as Scikit-learn, Tensorflow, PyTorch, and MXNet.

Se você escrever código ou usar a interface visual, poderá acompanhar várias execuções ao experimentar para encontrar a melhor solução, bem 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 Azure Machine Learning Python e, em seguida, escale horizontalmente 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 computaçãodisponíveis, como Azure Machine Learning computação e Azure Databrickse com serviços avançados de ajuste de hiperparâmetro, você pode criar modelos melhores mais rapidamente 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.

Você também pode automatizar o treinamento e o ajuste do modelo usando o SDK.You can also automate model training and tuning using the SDK.

Experiência de baixo código baseada na interface do usuárioUI-based, low-code experience

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

Operacionalização (MLOps)Operationalization (MLOps)

Quando você tem o modelo correto, pode usá-lo facilmente em um serviço Web, em um dispositivo IoT ou em 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, consulte o artigo sobre como implantar e onde.For more information, see the article on how to deploy and where.

Em seguida, você pode gerenciar seus modelos implantados usando o SDK do Azure Machine Learning para Python, a portal do Azure ou sua página de aterrissagem do espaço de trabalho (versão prévia).Then you can manage your deployed models by using the Azure Machine Learning SDK for Python, the Azure portal or your workspace landing page (preview).

Esses modelos podem ser consumidos e retornar previsões em tempo real ou de forma assíncrona 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 pipelinesavançados de aprendizado de máquina, você pode colaborar em cada etapa de preparação de dados, treinamento de modelo e 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. Os pipelines permitem que você:Pipelines allow you to:

  • Automatizar o processo de aprendizado de máquina de ponta a ponta na nuvemAutomate the end-to-end machine learning process in the cloud
  • Reutilizar componentes e executar novamente as etapas novamente quando necessárioReuse components and only re-run steps when needed
  • Usar diferentes recursos de computação em cada etapaUse different compute resources in each step
  • Executar tarefas de Pontuação do loteRun batch scoring tasks

Para começar a usar o Azure Machine Learning, consulte próximas etapas.To get started using Azure Machine Learning, see Next steps.

Como Azure Machine Learning diferem do estúdio?How does Azure Machine Learning differ from Studio?

Machine Learning Studio é um espaço de trabalho do Visual colaborativo, arrastar e soltar, no qual você pode criar, testar e implantar soluções de aprendizado de máquina sem a necessidade de 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 predefinidos e pré-configurados de aprendizado de máquina e módulos de manipulação de dados, bem 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.

Azure Machine Learning fornece SDKs -e- uma interface visual (versão prévia), para preparar dados rapidamente, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina.Azure Machine Learning provides both SDKs -and- a visual interface(preview), to quickly prep data, train and deploy machine learning models. Essa interface visual (visualização) fornece uma experiência de arrastar e soltar semelhante ao estúdio.This visual interface (preview) provides a similar drag-and-drop experience to Studio. No entanto, diferentemente da plataforma de computação proprietária do estúdio, a interface visual usa seus próprios recursos de computação e é totalmente integrada ao 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.

Aqui está uma comparação rápida.Here is a quick comparison.

Machine Learning StudioMachine Learning Studio Azure Machine Learning:Azure Machine Learning:
Interface visualVisual interface
Disponibilidade geral (GA)Generally available (GA) Em pré-visualizaçãoIn preview
Módulos para interfaceModules for interface MuitosMany Conjunto inicial de módulos popularesInitial set of popular modules
Treinamento de destinos de computaçãoTraining compute targets Destino de computação proprietário, somente suporte de CPUProprietary compute target, CPU support only Dá suporte a Azure Machine Learning computação, GPU ou CPU.Supports Azure Machine Learning compute, GPU or CPU.
(Outros cálculos com suporte no SDK)(Other computes supported in SDK)
Destinos de computação de implantaçãoDeployment compute targets Formato de serviço da Web proprietário, não personalizávelProprietary web service format, not customizable Opções de segurança corporativa & serviço kubernetes do Azure.Enterprise security options & Azure Kubernetes Service.
(Outros cálculos com suporte no SDK)(Other computes supported in SDK)
Treinamento de modelo automatizado e ajuste de hiperparâmetroAutomated model training and hyperparameter tuning NãoNo Ainda não está na interface visual.Not yet in visual interface.
(Com suporte no SDK e na página de aterrissagem do portal do Azure/Workspace.)(Supported in the SDK and Azure portal /workspace landing page.)

Experimente a interface visual (versão prévia) com o tutorial: Prever o preço do automóvel com ainterface visual.Try out the visual interface (preview) with Tutorial: Predict automobile price with the visual interface.

Nota

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

Avaliação gratuitaFree trial

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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 ative os benefícios para assinantes do MSDN, que fornecem créditos todos os meses que você pode usar para serviços pagos do Azure.Or activate MSDN subscriber benefits, which give you credits every month that you can use for paid Azure services.

Passos SeguintesNext steps