Azure Machine Learning Studio

Simples, dimensionável, inovador

Bem-vindo ao Studio, a solução do Azure Machine Learning que adora. O Studio é um ambiente de criação visual através de arrastar e largar, baseado no browser e poderosamente simples, em que não é necessário código. Vá da ideia à implementação em alguns cliques.

Um serviço cloud totalmente gerido que lhe permite criar, implementar e partilhar facilmente soluções de análise preditiva.

Exemplo de uma arquitetura de serviço cloud em que o Machine Learning lhe permite criar, implementar e partilhar soluções de análise preditiva

Está a dar os primeiros passos na aprendizagem automática?

Se estiver a dar os primeiros passos, leia a Introdução para Profissionais Técnicos de David Chappell.

Faça uma introdução rápida à ciência dos dados em cinco pequenos vídeos e saiba como selecionar o melhor algoritmo no mini site de notas sobre o ML.

Não conhece o produto?

Se tiver competências em termos de ciência de dados, mas estiver a começar a aprender a utilizar o Azure Machine Learning, veja os nossos tutoriais ou comece com exemplos de experiências na Galeria. Tem dúvidas? Pergunte aos nossos engenheiros no fórum.

Utiliza R ou Python?

O Azure Machine Learning Studio inclui centenas de pacotes incorporados e suporte para código personalizado.

Leia o nosso blogue para saber mais sobre como começar a utilizar o Machine Learning com R e Python.

Cientista de dados ou programador?

O Azure Machine Learning foi concebido para a aprendizagem automática aplicada. Utilize algoritmos de ponta e uma interface de arrastar e largar simples—e passe da ideia à implementação em poucos cliques. Experimente gratuitamente.

Se é programador e quer beneficiar de ciência de dados incorporada, veja as nossas APIs e o Azure Marketplace.

Implementação em minutos

Utilize o Azure Machine Learning para implementar o seu modelo para produção como um serviço Web em minutos, serviço Web esse que pode ser chamado a partir de qualquer dispositivo, em qualquer local e que pode utilizar qualquer origem de dados. Saiba mais sobre os Serviços Web.

Publique, partilhe, monitorize

Partilhe a sua solução com o mundo na Galeria ou no Azure Marketplace.

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A rotatividade dos clientes pode assumir diferentes formas, tais como mudar para um serviço da concorrência, reduzir o número de serviços utilizados ou mudar para um serviço mais barato...

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Deteção de Anomalias: Risco de Crédito

Tente prever risco de crédito como anomalias nos dados.

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Dados Financeiros da Campanha Presidencial Data Mining 2016

Brinque com dados financeiros de campanha ao mesmo tempo que aprende a preparar um conjunto de dados grande para machine learning ao processar e manipular funcionalidades

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Galeria

A Galeria é uma plataforma de aprendizagem criada pelos nossos engenheiros e utilizadores iguais a si, que tem como objetivo partilhar melhores práticas com a comunidade de ciência de dados. Contribua hoje.

Explore as Experimentações de Análise Preditiva, contributo da Microsoft e da comunidade de ciência de dados.
Descubra a Galeria de Soluções e explore uma grande variedade de soluções pré-configuradas, arquitetura de referência e padrões de estrutura na Galeria de Soluções.

Histórias dos clientes

Veja como a American Eagle utiliza o Azure Machine Learning para tentar bater o recorde de velocidade no solo.

Veja a opinião dos nossos clientes

Mendeley

"A beleza do Azure Machine Learning é que é muito fácil de integrar com tecnologia de código aberto de forma desacoplada. Seja qual for a sua infraestrutura, o Azure Machine Learning garante valor".

Fernando Fanton, Vice-presidente Sénior do Desenvolvimento de Produtos, Mendeley

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RockwellAutomation

"O que está em causa é a disponibilização de um nível de colaboração e visibilidade inéditos na indústria do petróleo e do gás".

Doug Weber, Monitorização de Aplicações Remotas, Rockwell Automation

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SLAC

"É o exemplo perfeito do valor que a Internet das Coisas e a aprendizagem automática podem garantir ao SLAC. Os sistemas inteligentes informam-nos acerca de um problema antes de utilizarmos os dados do sistema para o resolver manualmente".

James Williams, CIO do SLAC National Accelerator Laboratory de Stanford

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