Ferramentas de Machine Learning no Azure: Um Guia Técnico com Exemplos de Código, Aplicações e Treinamentos do Microsoft Learn

O Microsoft Azure oferece uma gama completa de ferramentas de Machine Learning (ML) projetadas para facilitar a criação, o treinamento e a implantação de modelos, com integração total ao ecossistema da Microsoft. Neste artigo, vamos explorar essas ferramentas, detalhar como usá-las com exemplos de código, discutir suas aplicações e, por fim, listar cursos do Microsoft Learn que aprofundam o conhecimento prático.

1. Azure Machine Learning Studio

O Azure Machine Learning Studio é uma plataforma de ML na nuvem que facilita a criação de experimentos de ML, tanto através da interface “drag-and-drop” quanto por meio de código (Python e R).

Exemplo de Código: Treinamento de Modelo com Azure Machine Learning

from azureml.core import Workspace, Experiment
from azureml.train.automl import AutoMLConfig

# Conectar ao workspace do Azure
ws = Workspace.from_config()

# Definir o experimento
experiment = Experiment(ws, "exemplo_ml")

# Configurar AutoML para uma tarefa de regressão
automl_config = AutoMLConfig(
    task='regression',
    training_data=train_data,
    label_column_name='valor',
    primary_metric='r2_score',
    iterations=100,
    max_concurrent_iterations=4,
    n_cross_validations=5)

# Iniciar treinamento
run = experiment.submit(automl_config, show_output=True)

Aplicações:

Previsão de preços de imóveis
Previsão de vendas e demanda

Links para Treinamento no Microsoft Learn:

2. Azure Cognitive Services

O Azure Cognitive Services permite a incorporação de IA em suas aplicações por meio de APIs que cobrem visão computacional, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala e mais.

Exemplo de Código: Análise de Sentimentos com Text Analytics

from azure.ai.textanalytics import TextAnalyticsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# Definir credenciais do Azure
endpoint = "https://<seu-endpoint>.cognitiveservices.azure.com/"
key = "<sua-chave>"

# Criar cliente
client = TextAnalyticsClient(endpoint=endpoint, credential=AzureKeyCredential(key))

# Analisar sentimentos
documents = ["I love working with Python!", "Azure is an amazing cloud platform."]
response = client.analyze_sentiment(documents)
for document in response:
    print(f"Sentimento: {document.sentiment}")

Aplicações:

Classificação de opiniões em redes sociais
Automação de respostas em atendimento ao cliente

Links para Treinamento no Microsoft Learn:

3. Azure Databricks

O Azure Databricks oferece uma plataforma de análise de big data que facilita a criação de pipelines de dados e o treinamento de modelos de ML com Apache Spark.

Exemplo de Código: Treinamento de Modelo com PySpark no Azure Databricks

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.regression import LinearRegression

# Criar uma sessão Spark
spark = SparkSession.builder.appName("ExemploDatabricks").getOrCreate()

# Carregar dados
data = spark.read.csv("/path/to/dataset.csv", header=True, inferSchema=True)

# Treinar um modelo de regressão linear
lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="target")
model = lr.fit(data)

# Fazer previsões
predictions = model.transform(data)
predictions.show()

Aplicações:

Processamento de grandes volumes de dados
Previsão de séries temporais

Links para Treinamento no Microsoft Learn:

4. Azure AutoML

O Azure AutoML automatiza o processo de seleção de algoritmos e ajuste de hiperparâmetros, permitindo que você crie modelos de machine learning rapidamente.

Exemplo de Código: Classificação Automática com AutoML

from azureml.core import Workspace, Experiment
from azureml.train.automl import AutoMLConfig

# Conectar ao workspace
ws = Workspace.from_config()

# Configurar AutoML para classificação
automl_config = AutoMLConfig(
    task='classification',
    training_data=train_data,
    label_column_name='classe',
    primary_metric='accuracy',
    iterations=50)

# Enviar experimento
experiment = Experiment(ws, "auto_ml_classificacao")
run = experiment.submit(automl_config, show_output=True)

Aplicações:

Detecção de fraudes
Classificação de clientes

Links para Treinamento no Microsoft Learn:

Treinamento: Automação do Machine Learning no Azure

5. Azure Machine Learning Pipelines

Os pipelines do Azure Machine Learning permitem que você crie fluxos de trabalho que automatizam o processo de pré-processamento de dados, treinamento e implementação de modelos.

Exemplo de Código: Criando um Pipeline de Machine Learning

from azureml.pipeline.core import Pipeline, StepSequence
from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

# Definir etapas de pré-processamento e treinamento
preprocess_step = PythonScriptStep(script_name="preprocess.py", source_directory="./scripts")
train_step = PythonScriptStep(script_name="train.py", source_directory="./scripts")

# Criar pipeline
pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[preprocess_step, train_step])
pipeline_run = experiment.submit(pipeline)

Aplicações:

Automação de treinamento contínuo
Criação de pipelines de CI/CD para ML

Links para Treinamento no Microsoft Learn:

Treinamento: Construção de Pipelines de Machine Learning

6. Azure Kubernetes Service (AKS)

O Azure Kubernetes Service (AKS) é usado para implantar e gerenciar modelos de machine learning em produção, proporcionando escalabilidade automática.

Exemplo de Código: Implantando um Modelo com AKS

from azureml.core import Model
from azureml.core.webservice import AksWebservice, AksCompute

# Carregar o modelo
model = Model(ws, "modelo_exemplo")

# Configurar o AKS
aks_config = AksWebservice.deploy_configuration(cpu_cores=1, memory_gb=2)

# Implantar o modelo
service = Model.deploy(workspace=ws, name="aks-model", models=[model], deployment_config=aks_config)
service.wait_for_deployment(show_output=True)

Aplicações:

Deploy de APIs de inferência de ML
Escalonamento automático de modelos em produção

Links para Treinamento no Microsoft Learn:

Treinamento: Implantação de Modelos com Azure Kubernetes Service

7. Azure Synapse Analytics

O Azure Synapse Analytics combina análise de big data com inteligência artificial, permitindo que você crie e treine modelos diretamente em grandes volumes de dados.

Exemplo de Código: Análise e Machine Learning no Synapse

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.classification import LogisticRegression

# Criar sessão Spark
spark = SparkSession.builder.appName("SynapseML").getOrCreate()

# Carregar dados
data = spark.read.csv("/path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)

# Treinar um modelo de regressão logística
lr = LogisticRegression(featuresCol="features", labelCol="target")
model = lr.fit(data)

# Fazer previsões
predictions = model.transform(data)
predictions.show()

Aplicações:

Análise preditiva em larga escala
Treinamento de modelos com big data

Links para Treinamento no Microsoft Learn:

Treinamento: Introdução ao Azure Synapse Analytics

Lista de 10 Vídeos do YouTube (com mais de 40 minutos) sobre Machine Learning no Azure

Deep Dive into Azure Machine Learning | Microsoft Ignite (1h 15min)
End-to-End Machine Learning with Azure (1h 5min)
Building AI Solutions on Azure – Full Course (2h 30min)
Getting Started with Azure Cognitive Services (45min)
Azure Databricks Tutorial for Beginners (1h 10min)
Machine Learning Pipelines in Azure (1h 30min)
Deploying ML Models in Azure Kubernetes Service (50min)
Azure AutoML: Build Models Without Code (45min)
Mastering Azure Synapse Analytics (1h 5min)
Azure Synapse: Integrating ML and Big Data (50min)

Este artigo fornece uma visão abrangente das ferramentas de machine learning no Azure, com exemplos práticos e links para expandir o aprendizado, incluindo treinamentos no Microsoft Learn e vídeos no YouTube.

edvaldo b. guimarães filho

Ferramentas de Machine Learning no Azure: Um Guia Técnico com Exemplos de Código, Aplicações e Treinamentos do Microsoft Learn