Durante a conferência Ignite de 2017, a Microsoft lançou várias atualizações relacionadas aos seus serviços e ferramentas de Inteligência Artificial (IA). Essas atualizações incluem a liberação dos serviços Azure ML Experimentation, Azure ML Model Management, Azure ML Workbench e a disponibilidade geral dos serviços cognitivos da Microsoft.
Embora a Microsoft venha observando um aumento considerável na adoção de sua plataforma de aprendizado de máquina, ela identificou algumas oportunidades para o serviço. Matt Winkler, gerente de programa de grupo da Microsoft, explica:
Nós temos centenas de milhares de modelos que foram implantados e atendem a bilhões de pedidos. Porém, estamos fazendo isso há alguns anos e estamos começando a identificar alguns padrões recorrentes. Os clientes nos disseram que adoram a conveniência, mas também nos disseram que precisam de um maior controle sobre o processamento e os dados, com mais opções para a implantação de modelos. Os clientes também têm necessidades diversas de frameworks, mas querem os mesmos recursos para gerenciamento e implantação desses modelos.
Espera-se que novas capacidades abordem essas lacunas identificadas pelo cliente, dando mais controle sobre a forma com que os modelos dos clientes são desenvolvidos e implantados.
Fonte da imagem: https://myignite.microsoft.com/videos/55281
Serviço Azure ML Experimentation
O serviço Azure ML Experimentation utiliza checkpoint e controle de versão baseados em git para gerenciar dependências de projetos e tarefas de treinamento, sejam executadas localmente, em um escalonamento vertical (scaled-up) ou escalonamento horizontal (scaled-out). Além disso, cientistas de dados têm a capacidade de escolher sua própria estrutura, incluindo TensorFlow, Microsoft CNTK ou SparkML. Também é possível escolher suas ferramentas preferidas, incluindo Microsoft Code, Visual Studio, Jupyter ou PyCharm. O serviço também captura métricas de execução do lado do serviço, logs de saída e modelos.
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Serviço Azure ML Model Management
O serviço Model Management oferece aos clientes o controle e a flexibilidade sobre o local e a maneira que eles quiserem implantar os modelos. Ao utilizar Docker, os clientes têm muita portabilidade de implantação de seus modelos, seja em modo local ou na nuvem.
A implantação e o gerenciamento de modelos são obtidos por meio dos endpoints HTTP. O Application Insights pode ser usado para monitorar e compreender o desempenho dos modelos. O suporte para SparkML, Python, Cognitive Toolkit, TF e R está incluído e extensível para suportar outras ferramentas, como Caffe e MXnet.
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Azure ML Workbench
O Azure ML Workbench é uma ferramenta Windows e Mac OSX para o desenvolvimento de IA. Ela inclui uma configuração completa do ambiente para Python e Jupyter, e inclui notebooks incorporados. A ferramenta também fornece um histórico de execução e uma experiência de comparação de experimentos. A Microsoft também investiu em ferramentas de manipulação de dados que simplificam a experiência de importação de dados nos experimentos de ciência dos dados. Essa capacidade de manipulação dos dados inclui a amostragem e compreensão dos dados e, em seguida, executa transformações sobre eles. Isso é ativado através de PROSE, uma solução de preparação de dados por meio de tecnologia de exemplos.
Serviços cognitivos da Microsoft
A Microsoft também anunciou a atualização de sua plataforma de serviços cognitivos, incluindo a disponibilidade geral do serviço de Text Analytics. Esse serviço permite a quem desenvolve realizar análises de sentimentos, detectar idiomas, frases e tópicos-chave a partir do texto.