O que é Azure Machine Learning?

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O Azure Machine Learning é um conjunto de ferramentas, aplicações e serviços de Nuvem que têm como finalidade contribuir com o trabalho de desenvolvedores, tanto no processo de implantação de novos modelos analíticos e de aprendizado de máquina, quanto em treinamentos.

Preparamos este conteúdo para que você entenda mais a fundo o que é o Azure Machine Learning, quais vantagens a ferramenta oferece e em quais cenários ela pode ser aplicada, entre outras informações importantes. Continue a leitura do artigo para saber mais sobre o assunto!

 

O que é o Azure Machine Learning?

O Azure Machine Learning é um serviço de Cloud Computing que conta com uma variedade de recursos usados para gerenciar e acelerar o ciclo de vida de projetos de Machine Learning (ML).

Cientistas e engenheiros de dados, assim como profissionais de ML podem usar suas aplicações em fluxos de trabalho cotidianos, seja para gerenciar MLOps, seja para treinar e implementar diferentes modelos.

Por exemplo, o Azure Machine Learning pode ser usado tanto na criação quanto no uso de um modelo pré-existente de uma plataforma de código aberto, como Scikit-learn, TensorFlow ou Pytorch. Os recursos do MLOps permitirão que o profissional treine, monitore e reimplante modelos.

Atualmente, o Azure Machine Learning suporta mais de 10 idiomas, está disponibilizado em mais de 140 países e pode ser adquirido em cerca de 19 moedas, o que abre uma grande margem de possibilidades.

 

Quando utilizar o Azure Machine Learning?

A ferramenta tem sido amplamente utilizada por equipes ou indivíduos que implementam MLOps nas empresas com o objetivo de utilizar os benefícios do Machine Learning para proporcionar um ambiente de produção seguro e auditável.

Além disso, engenheiros de Machine Learning e cientistas de dados podem contar com uma grande variedade de recursos do Azure ML para automatizar e agilizar seus fluxos de trabalho cotidianos.

Os desenvolvedores de aplicativos, por sua vez, encontrarão uma série de utilidades para integrar modelos em serviços ou desenvolvimento de apps. Já os desenvolvedores de plataforma terão um robusto conjunto de ferramentas para criação de ferramentas avançadas de ML, graças ao suporte das APIs duráveis do Azure Resource Manager.

Por fim, organizações que atuam na Cloud Computing do Microsoft Azure terão a vantagem de poder contar com elementos familiares de RBAC (controle de acesso baseado em função) e segurança para infraestrutura. Por exemplo, o projeto pode ser configurado para negar o acesso a dados protegidos e selecionar operações.

 

Quais são as vantagens do Azure Machine Learning?

Um dos grandes pontos positivos do Azure Machine Learning está no fato de que essa ferramenta proporciona agilidade no desenvolvimento de experimentos e na avaliação de sua eficiência.

Isso, graças ao conceito de “fail fast” (usado pela própria Microsoft na definição de inúmeros softwares), que consiste em cometer erros antecipadamente em um projeto, com a finalidade de reduzir o ciclo total de desenvolvimento dos modelos analíticos. E a melhor parte: todos os recursos no estilo intuitivo de “arrastar e soltar”.

No entanto, embora o Azure Machine Learning proporcione muitas facilidades, isso não quer dizer que o programador está isento de conhecer profundamente os algoritmos de Machine Learning, além das teorias básicas para compreender com clareza de que forma a ferramenta pode contribuir.

Na verdade, para obter um uso efetivo do Azure Machine Learning, é fundamental que o profissional domine todo o processo de Data Science.

 

Quais são as principais funções e integrações?

Como você pôde entender até aqui, o Azure Machine Learning oferece uma grande variedade de recursos para as mais variadas necessidades do universo de TI. A seguir, mostraremos algumas de suas principais aplicações e integrações!

 

Seleção automatizada de algoritmos e de definição de recursos (AutoML)

Diante de processos demorados, trabalhosos e repetitivos, os cientistas de dados podem utilizar uma das clássicas funcionalidades do Machine Learning para selecionar algoritmos e definir os recursos de dados mais adequados para cada treinamento.

Por exemplo, o processo pode ser acelerado com a ferramenta AutoML, além de poder ser utilizado por meio da interface de usuário do Azure ML ou do SDK do Python.

 

Azure Machine Learning Studio

Consiste em uma ferramenta visual de arrastar e soltar, desenvolvida especificamente para ajudar usuários a criarem e implantarem modelos de análise preditiva, sem que seja preciso lidar com o uso de códigos-fonte.

 

Azure Machine Learning Workbench

Essa aplicação tem o objetivo de lidar com tarefas primárias em um projeto de aprendizado da máquina, incluindo:

  • o desenvolvimento de modelos;
  • a preparação e a importação de dados;
  • a implantação de modelos de vários ambientes;
  • o gerenciamento de experimento.

O Workbench pode ser interoperado com os principais recursos de terceiros, incluindo o Jupyter Notebook — para transformação e limpeza de dados, visualização e modelagem estatística — e o Git, para controle de versão.

 

Ferramentas de código do Visual Studio para IA

Essa é uma extensão do editor de código-fonte da área de trabalho para Windows, Linux e MacOS, conhecida como Visual Studio Code (VS Code). Sua finalidade é contribuir para que os desenvolvedores possam reunir métricas para experimentos do Azure ML e criar scripts.

 

Bibliotecas de aprendizado de máquina da Microsoft para Apache Spark (MMLSpark)

Basicamente, uma grande variedade de acessórios que compõem pipelines do Spark são fornecidos pelo MMLSpark, o que permite a integração com ferramentas relacionadas ao aprendizado da máquina, incluindo a biblioteca OpenCV e o Microsoft Cognitive Toolkit.

O desenvolvimento de modelos de Machine Learning — que envolvem dados de imagem e texto — pode ser acelerado com o uso dessas bibliotecas.

Como você pôde contemplar, o Azure Machine Learning é um conjunto de aplicações em Cloud Computing que foi desenvolvido pela Microsoft com a finalidade de simplificar e agilizar o ciclo de vida de projetos de TI. Programadores, gestores, engenheiros e cientistas de dados, e demais profissionais do setor podem utilizar as suas aplicações.

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