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. Inicie o treinamento no seu computador local e, em seguida, aumentar horizontalmente para a cloud.Start training on your local machine and then scale out to the cloud. O serviço totalmente compatível com tecnologias de open source como PyTorch, TensorFlow e scikit-saiba e pode ser usado para qualquer tipo de machine learning, desde ml clássicas para aprendizagem profunda, supervisionado e learning 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.

Explorar e preparar dados, formar e testar modelos e implementá-las com ferramentas avançadas, como:Explore and prepare data, train and test models, and deploy them using rich tools such as:

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

Utilizar o Azure Machine Learning Python SDK com pacotes Python de código-fonte aberto, ou utilize o interface visual (pré-visualização) para criar e treinar a aprendizagem automática altamente precisos e modelos de aprendizagem profunda -se num área de trabalho de serviço 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 service Workspace.

Pode escolher entre vários componentes de aprendizado de máquina disponíveis em pacotes de Python de código-fonte aberto, como Scikit-Saiba, 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 escreve código ou utilize a interface visual, pode monitorizar várias execuções conforme experimentar para encontrar a melhor solução, bem como gerir os modelos implementados.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 código em primeiro lugarCode-first experience

Iniciar o treinamento no seu computador local com o SDK de Python do Azure Machine Learning e, em seguida, aumentar horizontalmente para a cloud.Start training on your local machine using the Azure Machine Learning Python SDK 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.

Também pode automatizar a preparação de modelos e ajuste utilizando o SDK.You can also automate model training and tuning using the SDK.

Experiência de código sem código / baixaCode-free / low code experience

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

  • A interface visual para experimentar arrastar-n-soltar e implementaçãoThe visual interface for drag-n-drop experimenting and deployment

    Interface visual para o serviço Azure Machine Learning

  • A opção do portal do Azure para experiências de ML automatizadasThe Azure portal option for automated ML experiments

Operacionalização (MLOps)Operationalization (MLOps)

Quando tiver o modelo certo, pode usá-lo facilmente num serviço da web, um dispositivo IoT ou do 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 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.

Esses modelos podem ser consumidos e retornar previsões na tempo real ou assincronamente 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 avançados de machine learning pipelines, pode colaborar em cada etapa de preparação de dados, a preparação de modelos e a 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.

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

Serviço Azure Machine Learning difere do Studio?How does Azure Machine Learning service differ from Studio?

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.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. Ela usa algoritmos de aprendizagem pré-criados e pré-configuradas e plataforma de computação de módulos de manipulação de dados, bem como proprietário.It uses prebuilt and preconfigured machine learning algorithms and data-handling modules as well as a proprietary compute platform.

O serviço do Azure Machine Learning fornece os dois SDKs - e - um interface(preview) visual, a rapidez de preparação de dados, preparar e implementar modelos de aprendizagem automática.Azure Machine Learning service provides both SDKs -and- a visual interface(preview), to quickly prep data, train and deploy machine learning models. Essa interface visual (pré-visualização) fornece uma experiência de arrastar e largar semelhante ao Studio.This visual interface (preview) provides a similar drag-and-drop experience to Studio. No entanto, ao contrário da plataforma de computação proprietárias do Studio, a interface visual utiliza os seus próprios recursos de computação e está totalmente integrada no serviço 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 service.

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

Machine Learning StudioMachine Learning Studio Azure Machine Learning service:Azure Machine Learning service:
Interface visualVisual interface
Geralmente disponível (GA)Generally available (GA) Em pré-visualizaçãoIn preview
Módulos para interface de redeModules for interface MuitosMany Conjunto inicial de módulos popularesInitial set of popular modules
Destinos de computação de treinamentoTraining compute targets Destino de computação proprietárias, apenas suporte de CPUProprietary compute target, CPU support only Oferece suporte a computação do Azure Machine Learning, GPU ou CPU.Supports Azure Machine Learning compute, GPU or CPU.
(Outras computações suportadas no SDK)(Other computes supported in SDK)
Destinos de computação de implementaçãoDeployment compute targets Formato do proprietário de web service, não podem ser personalizadoProprietary web service format, not customizable Opções de segurança empresarial e o serviço Kubernetes do Azure.Enterprise security options & Azure Kubernetes Service.
(Outras computações suportado no SDK)(Other computes supported in SDK)
Preparação de modelos automatizados e a otimização de hiper-parâmetrosAutomated model training and hyperparameter tuning NãoNo Ainda não na visual interface.Not yet in visual interface.
(Suportado no portal do SDK e o Azure).(Supported in the SDK and Azure portal.)

Experimente a interface visual (pré-visualização) com início rápido: Preparar e visualize os dados sem escrever códigoTry out the visual interface (preview) with Quickstart: Prepare and visualize data without writing code

Nota

Modelos criados no Studio não podem ser implementados ou gerenciados pelo serviço Azure Machine Learning.Models created in Studio can't be deployed or managed by Azure Machine Learning service. No entanto, os modelos criados e implementados na interface visual do serviço podem ser geridos através a área de trabalho do serviço do Azure Machine Learning.However, models created and deployed in the service visual interface can be managed through the Azure Machine Learning service workspace.

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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 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.

Passos SeguintesNext steps