{"id":11840,"date":"2021-12-28T07:00:50","date_gmt":"2021-12-28T10:00:50","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.smartconsulting.com.br\/?p=9775"},"modified":"2025-07-04T16:48:47","modified_gmt":"2025-07-04T19:48:47","slug":"o-que-e-azure-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/smartconsulting.com.br\/en\/o-que-e-azure-machine-learning\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 Azure Machine Learning?"},"content":{"rendered":"

O Azure Machine Learning\u00a0\u00e9 um conjunto de ferramentas, aplica\u00e7\u00f5es e servi\u00e7os de Nuvem que t\u00eam como finalidade contribuir com o trabalho de desenvolvedores, tanto no processo de implanta\u00e7\u00e3o de novos modelos anal\u00edticos e de aprendizado de m\u00e1quina, quanto em treinamentos.<\/p>\n

Preparamos este conte\u00fado para que voc\u00ea entenda mais a fundo o que \u00e9 o Azure Machine Learning, quais vantagens a ferramenta oferece e em quais cen\u00e1rios ela pode ser aplicada, entre outras informa\u00e7\u00f5es importantes. Continue a leitura do artigo para saber mais sobre o assunto!<\/p>\n

<\/p>\n

O que \u00e9 o Azure Machine Learning?<\/h2>\n

O Azure Machine Learning \u00e9 um servi\u00e7o de Cloud Computing que conta com uma variedade de recursos usados para gerenciar e acelerar o ciclo de vida de projetos<\/a> de Machine Learning (ML).<\/p>\n

Cientistas e engenheiros de dados, assim como profissionais de ML podem usar suas aplica\u00e7\u00f5es em fluxos de trabalho cotidianos, seja para gerenciar MLOps, seja para treinar e implementar diferentes modelos.<\/p>\n

Por exemplo, o Azure Machine Learning pode ser usado tanto na cria\u00e7\u00e3o quanto no uso de um modelo pr\u00e9-existente de uma plataforma de c\u00f3digo aberto, como Scikit-learn, TensorFlow ou Pytorch. Os recursos do MLOps permitir\u00e3o que o profissional treine, monitore e reimplante modelos.<\/p>\n

Atualmente, o Azure Machine Learning suporta mais de 10 idiomas, est\u00e1 disponibilizado em mais de 140 pa\u00edses e pode ser adquirido em cerca de 19 moedas, o que abre uma grande margem de possibilidades.<\/p>\n

Quando utilizar o Azure Machine Learning?<\/h2>\n

A ferramenta tem sido amplamente utilizada por equipes ou indiv\u00edduos que implementam MLOps nas empresas com o objetivo de utilizar os benef\u00edcios do Machine Learning<\/a> para proporcionar um ambiente de produ\u00e7\u00e3o seguro e audit\u00e1vel.<\/p>\n

Al\u00e9m 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.<\/p>\n

Os desenvolvedores de aplicativos, por sua vez, encontrar\u00e3o uma s\u00e9rie de utilidades para integrar modelos em servi\u00e7os ou desenvolvimento de apps. J\u00e1 os desenvolvedores de plataforma ter\u00e3o um robusto conjunto de ferramentas para cria\u00e7\u00e3o de ferramentas avan\u00e7adas de ML, gra\u00e7as ao suporte das APIs dur\u00e1veis do Azure Resource Manager.<\/p>\n

Por fim, organiza\u00e7\u00f5es que atuam na Cloud Computing do Microsoft Azure ter\u00e3o a vantagem de poder contar com elementos familiares de RBAC (controle de acesso baseado em fun\u00e7\u00e3o) e seguran\u00e7a para infraestrutura. Por exemplo, o projeto pode ser configurado para negar o acesso a dados protegidos e selecionar opera\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

Quais s\u00e3o as vantagens do Azure Machine Learning?<\/h2>\n

Um dos grandes pontos positivos do Azure Machine Learning est\u00e1 no fato de que essa ferramenta proporciona agilidade no desenvolvimento de experimentos e na avalia\u00e7\u00e3o de sua efici\u00eancia.<\/p>\n

Isso, gra\u00e7as ao conceito de “fail fast” (usado pela pr\u00f3pria Microsoft<\/a> na defini\u00e7\u00e3o de in\u00fameros softwares), que consiste em cometer erros antecipadamente em um projeto, com a finalidade de reduzir o ciclo total de desenvolvimento dos modelos anal\u00edticos. E a melhor parte: todos os recursos no estilo intuitivo de “arrastar e soltar”.<\/p>\n

No entanto, embora o Azure Machine Learning proporcione muitas facilidades, isso n\u00e3o quer dizer que o programador est\u00e1 isento de conhecer profundamente os algoritmos de Machine Learning, al\u00e9m das teorias b\u00e1sicas para compreender com clareza de que forma a ferramenta pode contribuir.<\/p>\n

Na verdade, para obter um uso efetivo do Azure Machine Learning, \u00e9 fundamental que o profissional domine todo o processo de Data Science<\/a>.<\/p>\n

Quais s\u00e3o as principais fun\u00e7\u00f5es e integra\u00e7\u00f5es?<\/h2>\n

Como voc\u00ea p\u00f4de entender at\u00e9 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 aplica\u00e7\u00f5es e integra\u00e7\u00f5es!<\/p>\n

Sele\u00e7\u00e3o automatizada de algoritmos e de defini\u00e7\u00e3o de recursos (AutoML)<\/h3>\n

Diante de processos demorados, trabalhosos e repetitivos, os cientistas de dados<\/a> podem utilizar uma das cl\u00e1ssicas funcionalidades do Machine Learning para selecionar algoritmos e definir os recursos de dados mais adequados para cada treinamento.<\/p>\n

Por exemplo, o processo pode ser acelerado com a ferramenta AutoML, al\u00e9m de poder ser utilizado por meio da interface de usu\u00e1rio do Azure ML ou do SDK do Python.<\/p>\n

Azure Machine Learning Studio<\/h3>\n

Consiste em uma ferramenta visual de arrastar e soltar, desenvolvida especificamente para ajudar usu\u00e1rios a criarem e implantarem modelos de an\u00e1lise preditiva, sem que seja preciso lidar com o uso de c\u00f3digos-fonte.<\/p>\n

Azure Machine Learning Workbench<\/h3>\n

Essa aplica\u00e7\u00e3o tem o objetivo de lidar com tarefas prim\u00e1rias em um projeto de aprendizado da m\u00e1quina, incluindo:<\/p>\n