O documento aborda a aplicação de Azure Machine Learning no cotidiano, destacando técnicas como algoritmos de classificação, regressão e detecção de anomalias. Além disso, menciona a importância do aprendizado de máquina em diversas áreas de negócios e ciência de dados. O autor, Diego Nogare, é um especialista em SQL Server e Data Science.

1. Colocando o
Azure Machine
Learning no seu
cotidiano
Diego Nogare

2. CONSULTORIA E TREINAMENTOS EM SQL SERVER,
BUSINESS INTELLIGENCE, BIG DATA E DATA SCIENCE
Diego Nogare | Data Scientis
nogare@ngrsolutions.com.br

3. Diego Nogare
MVP Data Platform | 2008
Chapter Leader | SQL Saturday
Regional Mentor | Board Advisor
www.diegonogare.net
www.datascienceinstitute.com.br
www.livrosdonogare.com.br
www.ngrsolutions.com.br

5. http://dilbert.com/strip/2013-02-02
Baseado no seu histórico de
internet, você deve ser estupido
suficiente para gostar de esportes
radicais.
Clique aqui para comprar um
ingresso de Base Jump da Estação
Espacial Internacional.
Acho que a
internet está
tentando me
matar.
Chamamos
isso de
“Machine
Learning”.
Machine Learning?!

6. Algoritmos
Classificação
Regressão
Clusterização
Detecção de
Anomalias

9. Col11 = Residente desde
Col12 = Propriedade
Col13 = Idade
Col14 = Outros Parcelamentos
Col15 = Habitação
Col16 = Número de créditos neste banco
Col17 = Empregado
Col18 = Responsável por quantas pessoas
Col19 = Telefone
Col20= Trabalhador Extrangeiro
Col21 = Risco ao Crédito
Col1 = Status Conta Corrente
Col2 = Duração em Meses
Col3 = Histórico de Crédito
Col4 = Propósito
Col5 = Total de Crédito
Col6 = Título de Capitalizacao
Col7 = Funcionário Desde
Col8 = Percentual do Rendimento Disponível
Col9 = Status Civil e Sexual
Col10 = Outros Débitos ou Garantias
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Statlog+(German+Credit+Data)

10. Demo

11. http://aka.ms/MLStudioOverview

12. http://aka.ms/MLCheatSheet

13. Q&A

14. Thank you!