Create and explore Automated
Machine Learning Experiments
in the Azure Portal
ORLANDOGOMES
MICROSOFTMVPDATAPLATFORM
MICROSOFTSTUDENTPARTNER(MSP)
MEDIUM.COM/@_ORLANDOGOMES
LINKEDIN.COM/IN/ORLANDOMARIANO
FACEBOOK.COM/PAGE.ORLANDOGOMES
Sobre
✓ Consultor de BI – Lambda3;
✓ Co-Organizer @Nerdzao;
✓ Microsoft MVP Data Platform;
✓ MSP - Microsoft Student Partner;
✓ Graduando do 4º Ano de Engenharia Mecatrônica - FIAP;
✓ Experiência focada em SharePoint e Power BI;
✓ Fã de Pokémon / Futebol
Agenda
✓ Machine Learning;
✓ Machine Learning Flow;
✓ Azure Machine Learning Service;
✓ Automated Machine Learning;
✓ Referencias;
✓ Demo.
Vamos falar sobre o que pode ser o…
Machine Learning
“Subcampo da ciência da computação e estatística que lida com a
construção e o estudo de sistemas que podem aprender com
dados, em vez de seguir apenas instruções explicitamente
programadas.”
-Wikipedia
Machine Learning Flow
Define
Objective
Collect
Data
Prepare
Data
Train
Models
Evaluate
Models
Publish
Manage
Integrate
Azure Machine Learning Service
✓ Ambiente baseado em cloud usado para trabalhar todo o processo de criação e gestão do modelo
de machine learning (preparar dados, treinar, testar, implantar, gerenciar e monitorar);
✓ Treino do modelo inicialmente em maquina local (com o uso do Azure Machine Learning Python
SDK) para posterior deploy no Azure, tornando a execução escalonavel;
✓ Integração com tecnologias Open Source como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn;
✓ Code-low experience: uso da Visual interface (preview) como um ambiente amigavel para o deploy
de modelos no modelo de drag-n-drop de blocos;
:
✓ Conexão com outros serviços de dados do Azure:
✓ Azure HDInsight (Big Data);
✓ Azure SQL Database;
✓ Virtual Machines.
Automated Machine Learning
✓ Também conhecido como Auto ML, permite que os cientistas de dados, analistas e
desenvolvedores criem modelos ML com alta escala, eficiência e produtividade;
✓ Trabalha por meio de combinações de algoritmos e seleções de recursos, onde ao final, o melhor
modelo e selecionado de acordo com variados parametros, como metricas de performance e
tempo de treino;
✓ Automatizacao do processo de Machine Learning, onde normalmente e necessario que o cientista
treine o modelo baseado nos melhores parametros com tentativa e erro para cada modelo.
✓ Processo transparente, de modo o cientista nao so veja o que ocorre, como configure parametros
como variaveis alvo e numero de interacoes;
✓ Similar ao conceito de Ensemble (N modelos treinados paralelamente a partir de uma base de
treino para posterior comparacao).
Automated Machine Learning
Automated Machine Learning
Automated Machine Learning
Referencias
▪ Azure Machine Learning Web Site
▪ http://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning
▪
▪ Learning Documentation
▪ http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/services/machine-learning
▪ Azure Machine Learning FAQ
▪ http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-faq
▪ Azure Machine Learning Pricing
▪ http://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/machine-learning/
Referencias
▪ Azure Machine Learning Gallery
▪ https://gallery.azureml.net
▪ Azure Machine Learning Blog
▪ http://blogs.technet.com/b/machinelearning
▪ Revolution Analytics
▪ http://www.revolutionanalytics.com
▪ Colocando o Azure ML no seu Cotidiano
▪ https://www.youtube.com/watch?v=CNsH2PKPnWI
▪ Análise preditiva com Azure Machine Learning e R
▪ http://www.livrosdonogare.com.br/produto/analise-preditiva-com-azure-machine-
learning-e-r/
▪ What is Automated Machine Learning ?
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/concept-
automated-ml
▪ Create and explore automated machine learning experiments in the Azure
portal (Preview)
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-create-
portal-experiments
Referencias
Demo –
Gestão de modelos no Azure Machine Learning Service
Obrigado =D
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Automated Machine Learning

  • 1.
    Create and exploreAutomated Machine Learning Experiments in the Azure Portal ORLANDOGOMES MICROSOFTMVPDATAPLATFORM MICROSOFTSTUDENTPARTNER(MSP) MEDIUM.COM/@_ORLANDOGOMES LINKEDIN.COM/IN/ORLANDOMARIANO FACEBOOK.COM/PAGE.ORLANDOGOMES
  • 2.
    Sobre ✓ Consultor deBI – Lambda3; ✓ Co-Organizer @Nerdzao; ✓ Microsoft MVP Data Platform; ✓ MSP - Microsoft Student Partner; ✓ Graduando do 4º Ano de Engenharia Mecatrônica - FIAP; ✓ Experiência focada em SharePoint e Power BI; ✓ Fã de Pokémon / Futebol
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    Agenda ✓ Machine Learning; ✓Machine Learning Flow; ✓ Azure Machine Learning Service; ✓ Automated Machine Learning; ✓ Referencias; ✓ Demo.
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    Vamos falar sobreo que pode ser o…
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    Machine Learning “Subcampo daciência da computação e estatística que lida com a construção e o estudo de sistemas que podem aprender com dados, em vez de seguir apenas instruções explicitamente programadas.” -Wikipedia
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    Azure Machine LearningService ✓ Ambiente baseado em cloud usado para trabalhar todo o processo de criação e gestão do modelo de machine learning (preparar dados, treinar, testar, implantar, gerenciar e monitorar); ✓ Treino do modelo inicialmente em maquina local (com o uso do Azure Machine Learning Python SDK) para posterior deploy no Azure, tornando a execução escalonavel; ✓ Integração com tecnologias Open Source como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn; ✓ Code-low experience: uso da Visual interface (preview) como um ambiente amigavel para o deploy de modelos no modelo de drag-n-drop de blocos; : ✓ Conexão com outros serviços de dados do Azure: ✓ Azure HDInsight (Big Data); ✓ Azure SQL Database; ✓ Virtual Machines.
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    Automated Machine Learning ✓Também conhecido como Auto ML, permite que os cientistas de dados, analistas e desenvolvedores criem modelos ML com alta escala, eficiência e produtividade; ✓ Trabalha por meio de combinações de algoritmos e seleções de recursos, onde ao final, o melhor modelo e selecionado de acordo com variados parametros, como metricas de performance e tempo de treino; ✓ Automatizacao do processo de Machine Learning, onde normalmente e necessario que o cientista treine o modelo baseado nos melhores parametros com tentativa e erro para cada modelo. ✓ Processo transparente, de modo o cientista nao so veja o que ocorre, como configure parametros como variaveis alvo e numero de interacoes; ✓ Similar ao conceito de Ensemble (N modelos treinados paralelamente a partir de uma base de treino para posterior comparacao).
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    Referencias ▪ Azure MachineLearning Web Site ▪ http://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning ▪ ▪ Learning Documentation ▪ http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/services/machine-learning ▪ Azure Machine Learning FAQ ▪ http://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/machine-learning-faq ▪ Azure Machine Learning Pricing ▪ http://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/machine-learning/
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    Referencias ▪ Azure MachineLearning Gallery ▪ https://gallery.azureml.net ▪ Azure Machine Learning Blog ▪ http://blogs.technet.com/b/machinelearning ▪ Revolution Analytics ▪ http://www.revolutionanalytics.com
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    ▪ Colocando oAzure ML no seu Cotidiano ▪ https://www.youtube.com/watch?v=CNsH2PKPnWI ▪ Análise preditiva com Azure Machine Learning e R ▪ http://www.livrosdonogare.com.br/produto/analise-preditiva-com-azure-machine- learning-e-r/ ▪ What is Automated Machine Learning ? https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/concept- automated-ml ▪ Create and explore automated machine learning experiments in the Azure portal (Preview) https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/how-to-create- portal-experiments Referencias
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    Demo – Gestão demodelos no Azure Machine Learning Service
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