Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que permite que os computadores detectem padrões e aprendam com os dados sem serem programados expressamente para tal. As soluções do Azure Machine Learning podem aprimorar seus insights de computação.

O Azure permite que você tenha os recursos de aprendizado de máquina mais avançados. Crie, treine e implante de modo rápido e fácil seus modelos de aprendizado de máquina usando o Azure Machine Learning. A IA de aprendizado de máquina pode ser usada para qualquer tipo de aprendizado de máquina, de aprendizado clássico a profundo, e de aprendizado supervisionado e não supervisionado. Se preferir escrever código Python ou R ou usar opções de código zero/código baixo, como o designer, você poderá criar, treinar e rastrear modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo altamente precisos em um espaço de trabalho de aprendizado de máquina.

Você pode até iniciar o treinamento no computador local e, posteriormente, escalar horizontalmente para a nuvem. O serviço também interopera com ferramentas populares de software livre de aprendizado profundo e reforço como o PyTorch, TensorFlow, scikit-learn e Ray e RLlib.

Consulte a introdução à Visão geral do Azure Machine Learning, em que você encontrará um tutorial sobre como configurar seu primeiro experimento de aprendizado de máquina. Para obter mais informações sobre o formato de modelo de código aberto e o runtime de aprendizado de máquina, confira o Runtime do ONNX.

Os cenários comuns de soluções de aprendizado de máquina incluem:

• Manutenção preditiva
• Gerenciamento de estoque
• Detecção de fraude
• Previsão de demanda
• Recomendações Inteligentes
• Previsão de vendas

Lista de verificação de aprendizado de máquina

• Comece primeiramente a se familiarizar com o aprendizado de máquinae escolha com qual experiência começar. Você pode acompanhar as etapas para usar um notebook Jupyter com Python, a experiência de arrastar e soltar visual ou o AutoML (machine learning automatizado).

  • Saiba mais sobre o Azure Machine Learning
  • Criar seu primeiro experimento de aprendizado de máquina com um notebook Jupyter com Python
  • Experimentar o arrastar e soltar visual
  • Usar a interface do usuário do AutoML
  • Configurar seu ambiente de desenvolvimento

• Experimentar tutoriais mais avançados para prever tarifas de táxi, classificar imagens e criar um pipeline para pontuação em lote.

  • Usar AutoML para prever tarifas de táxi
  • Classificar imagens com scikit-learn
  • Criar um pipeline de aprendizado de máquina para pontuação de lote

• Acompanhe os tutoriais em vídeo para saber mais sobre os benefícios do aprendizado de máquina, como criação de modelo sem código, operações de aprendizado de máquina (MLOps), Runtime do ONNX, interpretabilidade e transparência de modelo e muito mais.

  • O que há de novo no Azure Machine Learning
  • Usar o AutoML para criar modelos
  • Criar modelos de código zero com o designer do Azure Machine Learning
  • MLOps para gerenciar o ciclo de vida de ponta a ponta
  • Incorporar o Runtime do ONNX aos seus modelos
  • Interpretabilidade e transparência de modelo
  • Criar modelos com o R

• Examinar as arquiteturas de referência para as soluções de aprendizado de máquina de IA.

Próximas etapas

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• Aplicativos e agentes de IA
• Mineração de conhecimento