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O que é o Processo de Ciência de Dados de Equipa?

Azure Machine Learning

O TDSP é uma metodologia de ciência de dados ágil e iterativa que você pode usar para fornecer soluções de análise preditiva e aplicativos de IA de forma eficiente. O TDSP melhora a colaboração e o aprendizado da equipe, recomendando maneiras ideais para as funções da equipe trabalharem juntas. O TDSP incorpora práticas recomendadas e estruturas da Microsoft e de outros líderes do setor para ajudar sua equipe a implementar efetivamente iniciativas de ciência de dados. O TDSP permite que você perceba plenamente os benefícios do seu programa de análise.

Este artigo fornece uma visão geral do TDSP e seus principais componentes. Ele apresenta orientações sobre como implementar o TDSP usando ferramentas e infraestrutura da Microsoft. Você pode encontrar recursos mais detalhados ao longo do artigo.

Principais componentes do TDSP

O TDSP tem os seguintes componentes-chave:

  • Definição do ciclo de vida da ciência de dados
  • Estrutura de projeto padronizada
  • Infraestrutura e recursos ideais para projetos de ciência de dados
  • IA responsável: e um compromisso com o avanço da IA, impulsionado por princípios éticos

Ciclo de vida da ciência de dados

O TDSP fornece um ciclo de vida que você pode usar para estruturar o desenvolvimento de seus projetos de ciência de dados. O ciclo de vida descreve todas as etapas que os projetos bem-sucedidos seguem.

Você pode combinar o TDSP baseado em tarefas com outros ciclos de vida de ciência de dados, como o processo padrão entre setores para mineração de dados (CRISP-DM), o processo de descoberta de conhecimento em bancos de dados (KDD) ou outro processo personalizado. A um nível elevado, estas diferentes metodologias têm muito em comum.

Use esse ciclo de vida se você tiver um projeto de ciência de dados que faça parte de um aplicativo inteligente. Aplicativos inteligentes implantam modelos de aprendizado de máquina ou IA para análise preditiva. Você também pode usar esse processo para projetos exploratórios de ciência de dados e projetos de análise improvisados.

O ciclo de vida do TDSP consiste em cinco estágios principais que sua equipe executa iterativamente. Estas etapas incluem:

Aqui está uma representação visual do ciclo de vida do TDSP:

Diagrama que mostra os estágios do ciclo de vida do TDSP.

Para obter mais informações sobre as metas, tarefas e artefatos de documentação para cada estágio, consulte O ciclo de vida do TDSP.

Essas tarefas e artefatos se alinham com as funções do projeto, como:

  • Arquiteto de soluções
  • Gestor de projeto
  • Engenheiro de dados
  • Cientista de dados
  • Programador de aplicações
  • Líder de projeto

O diagrama a seguir mostra as tarefas (em azul) e os artefatos (em verde) que correspondem a cada estágio do ciclo de vida representado no eixo horizontal e para as funções representadas no eixo vertical.

Diagrama que mostra as tarefas e artefatos para cada estágio.

Estrutura de projeto padronizada

Sua equipe pode usar a infraestrutura do Azure para organizar seus ativos de ciência de dados.

O Azure Machine Learning dá suporte ao MLflow de código aberto. Recomendamos que você use o MLflow para ciência de dados e gerenciamento de projetos de IA. O MLflow foi projetado para gerenciar o ciclo de vida completo do aprendizado de máquina. Ele treina e serve modelos em diferentes plataformas, para que você possa usar um conjunto consistente de ferramentas, independentemente de onde seus experimentos são executados. Você pode usar o MLflow localmente em seu computador, em um destino de computação remoto, em uma máquina virtual ou em uma instância de computação de aprendizado de máquina.

O MLflow consiste em várias funcionalidades principais:

  • Rastrear experimentos: você pode usar o MLflow para acompanhar os experimentos, incluindo parâmetros, versões de código, métricas e arquivos de saída. Esse recurso ajuda você a comparar diferentes execuções e gerenciar eficientemente o processo de experimentação.

  • Código do pacote: Ele fornece um formato padronizado para empacotar código de aprendizado de máquina, que inclui dependências e configurações. Esse empacotamento facilita a reprodução de execuções e o compartilhamento de código com outras pessoas.

  • Gerenciar modelos: o MLflow fornece funcionalidades para gerenciar e modelos de versão. Ele suporta várias estruturas de aprendizado de máquina para que você possa armazenar, versionar e servir modelos.

  • Servir e implantar modelos: o MLflow integra recursos de serviço e implantação de modelos para que você possa implantar facilmente modelos em diversos ambientes.

  • Registrar modelos: você pode gerenciar o ciclo de vida de um modelo, que inclui controle de versão, transições de estágio e anotações. Você pode usar o MLflow para manter um armazenamento de modelo centralizado em um ambiente colaborativo.

  • Usar uma API e uma interface do usuário: dentro do Azure, o MLflow é empacotado dentro da API de Aprendizado de Máquina versão 2, para que você possa interagir com o sistema programaticamente. Você pode usar o portal do Azure para interagir com uma interface do usuário.

O MLflow simplifica e padroniza o processo de desenvolvimento de machine learning, desde a experimentação até a implantação.

O Machine Learning integra-se com repositórios Git, para que você possa usar serviços compatíveis com Git, como GitHub, GitLab, Bitbucket, Azure DevOps ou outro serviço compatível com Git. Além dos ativos que já são rastreados no Machine Learning, sua equipe pode desenvolver sua própria taxonomia dentro de seu serviço compatível com Git para armazenar outros dados do projeto, como:

  • Documentação
    • Dados do projeto: tais como, o relatório final do projeto
    • Relatório de dados: por exemplo, o dicionário de dados ou relatórios de qualidade de dados
    • Modelo: tais como, relatórios de modelo
  • Código
    • Preparação de dados
    • Desenvolvimento do modelo
    • Operacionalização, que inclui segurança e conformidade

Infraestruturas e recursos

O TDSP fornece recomendações sobre como gerenciar a análise compartilhada e a infraestrutura de armazenamento nas seguintes categorias:

Sistemas de arquivos na nuvem para armazenar conjuntos de dados

Os sistemas de arquivos em nuvem são cruciais para o TDSP por vários motivos:

  • Armazenamento centralizado de dados: os sistemas de arquivos em nuvem fornecem um local centralizado para armazenar conjuntos de dados, o que é essencial para a colaboração entre os membros da equipe de ciência de dados. A centralização garante que todos os membros da equipe possam acessar os dados mais atuais e reduz o risco de trabalhar com conjuntos de dados desatualizados ou inconsistentes.

  • Escalabilidade: os sistemas de arquivos em nuvem podem lidar com grandes volumes de dados, o que é comum em projetos de ciência de dados. Os sistemas de arquivos fornecem soluções de armazenamento escaláveis que crescem de acordo com as necessidades do projeto. Eles permitem que as equipes armazenem e processem conjuntos de dados massivos sem se preocupar com limitações de hardware.

  • Acessibilidade: Com sistemas de arquivos em nuvem, você pode acessar dados de qualquer lugar com uma conexão com a Internet. Esse acesso é importante para equipes distribuídas ou quando os membros da equipe precisam trabalhar remotamente. Os sistemas de arquivos na nuvem facilitam a colaboração perfeita e garantem que os dados estejam sempre acessíveis.

  • Segurança e conformidade: os provedores de nuvem geralmente implementam medidas de segurança robustas, que incluem criptografia, controles de acesso e conformidade com os padrões e regulamentações do setor. Medidas de segurança sólidas podem proteger dados confidenciais e ajudar sua equipe a atender aos requisitos legais e regulamentares.

  • Controle de versão: os sistemas de arquivos na nuvem geralmente incluem recursos de controle de versão, que as equipes podem usar para rastrear alterações em conjuntos de dados ao longo do tempo. O controle de versão é crucial para manter a integridade dos dados e reproduzir os resultados em projetos de ciência de dados. Ele também ajuda você a auditar e solucionar quaisquer problemas que surjam.

  • Integração com ferramentas: os sistemas de arquivos na nuvem podem se integrar perfeitamente com várias ferramentas e plataformas de ciência de dados. A integração de ferramentas suporta uma ingestão de dados mais fácil, processamento de dados e análise de dados. Por exemplo, o Armazenamento do Azure integra-se bem com o Machine Learning, o Azure Databricks e outras ferramentas de ciência de dados.

  • Colaboração e partilha: os sistemas de ficheiros na nuvem facilitam a partilha de conjuntos de dados com outros membros da equipa ou partes interessadas. Esses sistemas suportam recursos colaborativos, como pastas compartilhadas e gerenciamento de permissões. Os recursos de colaboração facilitam o trabalho em equipe e garantem que as pessoas certas tenham acesso aos dados de que precisam.

  • Eficiência de custos: os sistemas de arquivos na nuvem podem ser mais econômicos do que a manutenção de soluções de armazenamento locais. Os provedores de nuvem têm modelos de preços flexíveis que incluem opções de pagamento conforme o uso, o que pode ajudar a gerenciar custos com base nos requisitos reais de uso e armazenamento do seu projeto de ciência de dados.

  • Recuperação de desastres: os sistemas de arquivos na nuvem geralmente incluem recursos para backup de dados e recuperação de desastres. Esses recursos ajudam a proteger os dados contra falhas de hardware, exclusões acidentais e outros desastres. Ele proporciona tranquilidade e suporta a continuidade nas operações de ciência de dados.

  • Automação e integração de fluxo de trabalho: os sistemas de armazenamento em nuvem podem se integrar a fluxos de trabalho automatizados, que permitem a transferência de dados perfeita entre diferentes estágios do processo de ciência de dados. A automação pode ajudar a melhorar a eficiência e reduzir o esforço manual necessário para gerenciar dados.

  • Armazenamento de Blobs do Azure - Documentação abrangente sobre o Armazenamento de Blobs do Azure, que é um serviço de armazenamento de objetos escalável para dados não estruturados.
  • Azure Data Lake Storage - Informações sobre o Azure Data Lake Storage Gen2, projetado para análise de big data e oferece suporte a conjuntos de dados de grande escala.
  • Arquivos do Azure - Detalhes sobre os Arquivos do Azure, que fornece compartilhamentos de arquivos totalmente gerenciados na nuvem.

Em resumo, os sistemas de arquivos em nuvem são cruciais para o TDSP, pois fornecem soluções de armazenamento escaláveis, seguras e acessíveis que suportam todo o ciclo de vida dos dados. Os sistemas de arquivos em nuvem permitem a integração perfeita de dados de várias fontes, o que suporta a aquisição e a compreensão abrangentes de dados. Os cientistas de dados podem usar sistemas de arquivos na nuvem para armazenar, gerenciar e acessar grandes conjuntos de dados de forma eficiente. Essa funcionalidade é essencial para treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Esses sistemas também melhoram a colaboração, permitindo que os membros da equipe compartilhem e trabalhem em dados simultaneamente em um ambiente unificado. Os sistemas de arquivos em nuvem fornecem recursos de segurança robustos que ajudam a proteger os dados e torná-los compatíveis com os requisitos regulamentares, o que é vital para manter a integridade e a confiança dos dados.

Bases de dados na nuvem

Os bancos de dados em nuvem desempenham um papel crítico no TDSP por vários motivos:

  • Escalabilidade: os bancos de dados na nuvem fornecem soluções escaláveis que podem crescer facilmente para atender às crescentes necessidades de dados de um projeto. A escalabilidade é crucial para projetos de ciência de dados que frequentemente lidam com conjuntos de dados grandes e intrincados. Os bancos de dados em nuvem podem lidar com cargas de trabalho variadas sem a necessidade de intervenção manual ou atualizações de hardware.

  • Otimização de desempenho: os desenvolvedores otimizam os bancos de dados na nuvem para desempenho usando recursos como indexação automática, otimização de consultas e balanceamento de carga. Esses recursos ajudam a garantir que a recuperação e o processamento de dados sejam rápidos e eficientes, o que é crucial para tarefas de ciência de dados que exigem acesso a dados em tempo real ou quase em tempo real.

  • Acessibilidade e colaboração: as equipas podem aceder aos dados armazenados em bases de dados na nuvem a partir de qualquer local. Esta acessibilidade promove a colaboração entre os membros da equipa que podem estar geograficamente dispersos. Acessibilidade e colaboração são importantes para equipes distribuídas ou pessoas que trabalham remotamente. Os bancos de dados em nuvem suportam ambientes multiusuário que permitem acesso e colaboração simultâneos.

  • Integração com ferramentas de ciência de dados: os bancos de dados em nuvem integram-se perfeitamente com várias ferramentas e plataformas de ciência de dados. Por exemplo, os bancos de dados na nuvem do Azure se integram bem ao Machine Learning, ao Power BI e a outras ferramentas de análise de dados. Essa integração simplifica o pipeline de dados, desde a ingestão e armazenamento até a análise e visualização.

  • Segurança e conformidade: os provedores de nuvem implementam medidas de segurança robustas que incluem criptografia de dados, controles de acesso e conformidade com os padrões e regulamentações do setor. As medidas de segurança protegem dados confidenciais e ajudam sua equipe a atender aos requisitos legais e regulamentares. Os elementos de segurança são vitais para manter a integridade e a privacidade dos dados.

  • Eficiência de custos: os bancos de dados em nuvem geralmente operam em um modelo de pagamento conforme o uso, o que pode ser mais econômico do que manter sistemas de banco de dados locais. Essa flexibilidade de preços permite que as organizações gerenciem seus orçamentos de forma eficaz e paguem apenas pelos recursos de armazenamento e computação que usam.

  • Backups automáticos e recuperação de desastres: os bancos de dados em nuvem fornecem soluções automáticas de backup e recuperação de desastres. Essas soluções ajudam a evitar a perda de dados se houver falhas de hardware, exclusões acidentais ou outros desastres. A confiabilidade é crucial para manter a continuidade e a integridade dos dados em projetos de ciência de dados.

  • Processamento de dados em tempo real: Muitos bancos de dados em nuvem suportam processamento e análise de dados em tempo real, o que é essencial para tarefas de ciência de dados que exigem as informações mais atuais. Esse recurso ajuda os cientistas de dados a tomar decisões oportunas com base nos dados disponíveis mais recentes.

  • Integração de dados: os bancos de dados na nuvem podem se integrar facilmente a outras fontes de dados, bancos de dados, data lakes e feeds de dados externos. A integração ajuda os cientistas de dados a combinar dados de várias fontes e fornece uma visão abrangente e análises mais sofisticadas.

  • Flexibilidade e variedade: os bancos de dados em nuvem vêm em várias formas, como bancos de dados relacionais, bancos de dados NoSQL e data warehouses. Essa variedade permite que as equipes de ciência de dados escolham o melhor tipo de banco de dados para suas necessidades específicas, quer exijam armazenamento de dados estruturados, tratamento de dados não estruturados ou análise de dados em larga escala.

  • Suporte para análises avançadas: os bancos de dados na nuvem geralmente vêm com suporte integrado para análises avançadas e aprendizado de máquina. Por exemplo, o Banco de Dados SQL do Azure fornece serviços internos de aprendizado de máquina. Esses serviços ajudam os cientistas de dados a realizar análises avançadas diretamente no ambiente do banco de dados.

  • Banco de Dados SQL do Azure - Documentação no Banco de Dados SQL do Azure, um serviço de banco de dados relacional totalmente gerenciado.
  • Azure Cosmos DB - Informações sobre o Azure Cosmos DB, um serviço de banco de dados multimodelo distribuído globalmente.
  • Banco de Dados do Azure para PostgreSQL - Guia do Banco de Dados do Azure para PostgreSQL, um serviço de banco de dados gerenciado para desenvolvimento e implantação de aplicativos.
  • Banco de Dados do Azure para MySQL - Detalhes sobre o Banco de Dados do Azure para MySQL, um serviço gerenciado para bancos de dados MySQL.

Em resumo, os bancos de dados em nuvem são cruciais para o TDSP porque fornecem soluções de armazenamento e gerenciamento de dados escaláveis, confiáveis e eficientes que suportam projetos orientados por dados. Eles facilitam a integração perfeita de dados, o que ajuda os cientistas de dados a ingerir, pré-processar e analisar grandes conjuntos de dados de várias fontes. Os bancos de dados em nuvem permitem consultas rápidas e processamento de dados, o que é essencial para desenvolver, testar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Além disso, os bancos de dados em nuvem aprimoram a colaboração, fornecendo uma plataforma centralizada para os membros da equipe acessarem e trabalharem com dados simultaneamente. Por fim, os bancos de dados em nuvem fornecem recursos avançados de segurança e suporte de conformidade para manter os dados protegidos e em conformidade com as normas regulamentares, o que é fundamental para manter a integridade e a confiança dos dados.

Clusters de Big Data que usam SQL ou Spark

Clusters de Big Data, como aqueles que usam SQL ou Spark, são fundamentais para o TDSP por vários motivos:

Tratamento de grandes volumes de dados: os clusters de grandes volumes de dados são concebidos para lidar com grandes volumes de dados de forma eficiente. Os projetos de ciência de dados geralmente envolvem conjuntos de dados massivos que excedem a capacidade dos bancos de dados tradicionais. Os clusters de big data baseados em SQL e o Spark podem gerenciar e processar esses dados em escala.

Computação distribuída: Os clusters de Big Data utilizam a computação distribuída para distribuir dados e tarefas computacionais por vários nós. A capacidade de processamento paralelo acelera significativamente as tarefas de processamento e análise de dados, o que é essencial para obter insights oportunos em projetos de ciência de dados.

Escalabilidade: Os clusters de Big Data fornecem alta escalabilidade, tanto horizontalmente, adicionando mais nós, quanto verticalmente, aumentando o poder dos nós existentes. A escalabilidade ajuda a garantir que a infraestrutura de dados cresça de acordo com as necessidades do projeto, lidando com o aumento do tamanho e da complexidade dos dados.

Integração com ferramentas de ciência de dados: os clusters de Big Data integram-se bem com várias ferramentas e plataformas de ciência de dados. Por exemplo, o Spark integra-se perfeitamente ao Hadoop e os clusters SQL funcionam com várias ferramentas de análise de dados. A integração facilita um fluxo de trabalho suave desde a ingestão de dados até a análise e visualização.

Análise avançada: os clusters de Big Data suportam análises avançadas e aprendizagem automática. Por exemplo, o Spark fornece as seguintes bibliotecas internas:

  • Aprendizado de máquina, MLlib
  • Processamento de gráficos, GraphX
  • Processamento de fluxo, Spark Streaming

Esses recursos ajudam os cientistas de dados a executar análises complexas diretamente no cluster.

Processamento de dados em tempo real: os clusters de Big Data, especialmente os que usam o Spark, suportam processamento de dados em tempo real. Essa capacidade é crucial para projetos que exigem análise de dados e tomada de decisões atualizadas ao minuto. O processamento em tempo real ajuda em cenários como deteção de fraudes, recomendações em tempo real e preços dinâmicos.

Transformação de dados e extrair, transformar, carregar (ETL): os clusters de Big Data são ideais para processos de transformação de dados e ETL. Eles podem lidar com eficiência com transformações de dados complexas, limpeza e tarefas de agregação, que geralmente são necessárias antes que os dados possam ser analisados.

Eficiência de custos: os clusters de Big Data podem ser econômicos, especialmente quando você usa soluções baseadas em nuvem, como o Azure Databricks e outros serviços de nuvem. Esses serviços fornecem modelos de preços flexíveis que incluem pagamento conforme o uso, o que pode ser mais econômico do que manter a infraestrutura de big data local.

Tolerância a falhas: os clusters de Big Data são projetados com tolerância a falhas em mente. Eles replicam dados entre nós para ajudar a garantir que o sistema permaneça operacional mesmo se alguns nós falharem. Essa confiabilidade é fundamental para manter a integridade e a disponibilidade dos dados em projetos de ciência de dados.

Integração de data lake: os clusters de Big Data geralmente se integram perfeitamente aos data lakes, o que permite que os cientistas de dados acessem e analisem diversas fontes de dados de maneira unificada. A integração promove análises mais abrangentes, apoiando uma combinação de dados estruturados e não estruturados.

Processamento baseado em SQL: para cientistas de dados que estão familiarizados com SQL, clusters de big data que trabalham com consultas SQL, como Spark SQL ou SQL on Hadoop, fornecem uma interface familiar para consultar e analisar big data. Essa facilidade de uso pode acelerar o processo de análise e torná-lo mais acessível a uma gama mais ampla de usuários.

Colaboração e partilha: os clusters de Big Data suportam ambientes colaborativos onde vários cientistas de dados e analistas podem trabalhar em conjunto nos mesmos conjuntos de dados. Eles fornecem recursos para compartilhar código, blocos de anotações e resultados que promovem o trabalho em equipe e o compartilhamento de conhecimento.

Segurança e conformidade: os clusters de Big Data fornecem recursos de segurança robustos, como criptografia de dados, controles de acesso e conformidade com os padrões do setor. Os recursos de segurança protegem dados confidenciais e ajudam sua equipe a atender aos requisitos regulamentares.

  • Apache Spark in Machine Learning: A integração do Machine Learning com o Azure Synapse Analytics fornece acesso fácil a recursos de computação distribuídos por meio da estrutura do Apache Spark.
  • Azure Synapse Analytics: Documentação abrangente para o Azure Synapse Analytics, que integra big data e data warehousing.

Em resumo, os clusters de big data, sejam SQL ou Spark, são cruciais para o TDSP, porque fornecem o poder computacional e a escalabilidade necessários para lidar eficientemente com grandes quantidades de dados. Os clusters de Big Data permitem que os cientistas de dados realizem consultas complexas e análises avançadas em grandes conjuntos de dados que facilitam insights profundos e o desenvolvimento preciso de modelos. Quando você usa computação distribuída, esses clusters permitem processamento e análise rápidos de dados, o que acelera o fluxo de trabalho geral de ciência de dados. Os clusters de Big Data também suportam integração perfeita com várias fontes de dados e ferramentas, o que melhora a capacidade de ingerir, processar e analisar dados de vários ambientes. Os clusters de Big Data também promovem a colaboração e a reprodutibilidade, fornecendo uma plataforma unificada onde as equipes podem compartilhar recursos, fluxos de trabalho e resultados de forma eficaz.

Serviços de IA e machine learning

Os serviços de IA e aprendizado de máquina (ML) são parte integrante do TDSP por vários motivos:

Análise avançada: os serviços de IA e ML permitem análises avançadas. Os cientistas de dados podem usar análises avançadas para descobrir padrões complexos, fazer previsões e gerar insights que não são possíveis com os métodos analíticos tradicionais. Esses recursos avançados são cruciais para criar soluções de ciência de dados de alto impacto.

Automação de tarefas repetitivas: os serviços de IA e ML podem automatizar tarefas repetitivas, como limpeza de dados, engenharia de recursos e treinamento de modelos. A automação economiza tempo e ajuda os cientistas de dados a se concentrarem em aspetos mais estratégicos do projeto, o que melhora a produtividade geral.

Precisão e desempenho aprimorados: os modelos de ML podem melhorar a precisão e o desempenho de previsões e análises aprendendo com os dados. Estes modelos podem melhorar continuamente à medida que ficam expostos a mais dados, o que leva a uma melhor tomada de decisões e a resultados mais fiáveis.

Escalabilidade: os serviços de IA e ML fornecidos por plataformas de nuvem, como Machine Learning, são altamente escaláveis. Eles podem lidar com grandes volumes de dados e cálculos complexos, o que ajuda as equipes de ciência de dados a escalar suas soluções para atender às crescentes demandas sem se preocupar com as limitações de infraestrutura subjacentes.

Integração com outras ferramentas: os serviços de IA e ML integram-se perfeitamente com outras ferramentas e serviços dentro do ecossistema da Microsoft, como o Azure Data Lake, o Azure Databricks e o Power BI. A integração suporta um fluxo de trabalho simplificado desde a ingestão e processamento de dados até a implantação e visualização do modelo.

Implantação e gerenciamento de modelos: os serviços de IA e ML fornecem ferramentas robustas para implantar e gerenciar modelos de aprendizado de máquina em produção. Recursos como controle de versão, monitoramento e retreinamento automatizado ajudam a garantir que os modelos permaneçam precisos e eficazes ao longo do tempo. Essa abordagem simplifica a manutenção de soluções de ML.

Processamento em tempo real: os serviços de IA e ML suportam o processamento de dados e a tomada de decisões em tempo real. O processamento em tempo real é essencial para aplicativos que exigem insights e ações imediatas, como deteção de fraudes, preços dinâmicos e sistemas de recomendação.

Personalização e flexibilidade: os serviços de IA e ML fornecem uma gama de opções personalizáveis, desde modelos e APIs pré-construídos até estruturas para criar modelos personalizados a partir do zero. Essa flexibilidade ajuda as equipes de ciência de dados a adaptar as soluções às necessidades específicas dos negócios e aos casos de uso.

Acesso a algoritmos de ponta: os serviços de IA e ML fornecem aos cientistas de dados acesso a algoritmos e tecnologias de ponta desenvolvidos por pesquisadores de renome. O Access garante que a equipe possa usar os mais recentes avanços em IA e ML para seus projetos.

Colaboração e compartilhamento: as plataformas de IA e ML suportam ambientes de desenvolvimento colaborativo, onde vários membros da equipe podem trabalhar juntos no mesmo projeto, compartilhar código e reproduzir experimentos. A colaboração melhora o trabalho em equipe e ajuda a garantir a consistência no desenvolvimento do modelo.

Eficiência de custos: os serviços de IA e ML na nuvem podem ser mais econômicos do que criar e manter soluções locais. Os provedores de nuvem têm modelos de preços flexíveis que incluem opções de pagamento conforme o uso, o que pode reduzir custos e otimizar o uso de recursos.

Segurança e conformidade aprimoradas: os serviços de IA e ML vêm com recursos de segurança robustos, que incluem criptografia de dados, controles de acesso seguro e conformidade com os padrões e regulamentos do setor. Esses recursos ajudam a proteger seus dados e modelos e atendem aos requisitos legais e regulamentares.

Modelos e APIs pré-construídos: Muitos serviços de IA e ML fornecem modelos e APIs pré-construídos para tarefas comuns, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e deteção de anomalias. As soluções pré-construídas podem acelerar o desenvolvimento e a implantação e ajudar as equipes a integrar rapidamente os recursos de IA em seus aplicativos.

Experimentação e prototipagem: as plataformas de IA e ML fornecem ambientes para experimentação e prototipagem rápidas. Os cientistas de dados podem testar rapidamente diferentes algoritmos, parâmetros e conjuntos de dados para encontrar a melhor solução. A experimentação e a prototipagem suportam uma abordagem iterativa ao desenvolvimento de modelos.

Machine Learning é o principal recurso que recomendamos para aplicação de ciência de dados e TDSP. Além disso, o Azure fornece serviços de IA que têm modelos de IA prontos para uso para aplicativos específicos.

Em resumo, os serviços de IA e ML são cruciais para o TDSP, porque fornecem ferramentas e estruturas poderosas que simplificam o desenvolvimento, o treinamento e a implantação de modelos de aprendizado de máquina. Esses serviços automatizam tarefas complexas, como seleção de algoritmos e ajuste de hiperparâmetros, o que acelera muito o processo de desenvolvimento do modelo. Esses serviços também fornecem infraestrutura escalável que ajuda os cientistas de dados a lidar com grandes conjuntos de dados e tarefas computacionais intensivas de forma eficiente. As ferramentas de IA e ML integram-se perfeitamente com outros serviços do Azure e melhoram a ingestão de dados, o pré-processamento e a implementação de modelos. A integração ajuda a garantir um fluxo de trabalho suave de ponta a ponta. Além disso, esses serviços promovem a colaboração e a reprodutibilidade. As equipas podem partilhar ideias e experimentar eficazmente resultados e modelos, mantendo elevados padrões de segurança e conformidade.

IA responsável

Com soluções de IA ou ML, a Microsoft promove ferramentas de IA responsáveis dentro de suas soluções de IA e ML. Essas ferramentas suportam o Microsoft Responsible AI Standard. Sua carga de trabalho ainda deve abordar individualmente os danos relacionados à IA.

Citações revistas por pares

O TDSP é uma metodologia bem estabelecida que as equipes usam em todos os compromissos da Microsoft. O TDSP está documentado e estudado na literatura revisada por pares. As citações oferecem uma oportunidade para investigar os recursos e aplicações do TDSP. Para obter mais informações e uma lista de citações, consulte O ciclo de vida do TDSP.

Funções e tarefas no TDSP