Azure Machine learning.


Machine learning é uma técnica matemática para criar uma inteligência em máquinas.

Esse aprendizado pode ser utilizado para várias aplicações, prevenção de anomalias, previsão, classificação, entre outros.

Utilizando Azure Machine Learning podemos abstrair todo esforço de criar a inteligência e utilizar os recursos homologados pela Azure.

Além dos modelos e recursos pré-treinados ofertados pela Azure, também é disponibilizado pela plataforma ambiente e ferramentas para facilitar o uso.

A única preocupação quando utilizamos os recursos de Machine learning da Azure é treinar e validar o modelo criado.

Recursos Machine Learning Azure.

A Azure oferece uma série de recursos para inteligência artificial, neste tópico vamos falar sobre Regressão, Classificação e Clustering.

A Regressão é uma técnica de análise de dados para tentar prever algum valor através de cruzamentos de dados.

A Classificação é um modelo que toma decisões através de objetos categorizados e classificados na fase de treinamento de máquina.

O Clustering é um aprendizado de máquina não supervisionado no qual as observações são agrupadas em clusters com base em semelhanças em seus valores de dados ou recursos.

Cada modelo tem uma solução específica ou podem ser combinados com outros recursos que não citamos neste tópico.

Conclusão.

Independente de qual modelo será utilizado, a Azure oferece os modelos de Machine learning pré-treinados para agilizar sua solução.

Azure Inteligência Artificial.

A Azure oferece várias capacidades e ferramentas para manipulação de inteligência artificial.

A inteligência artificial é muito usado para várias aplicações, interpretar texto, voz, imagem, filtrar e tomar decisões através de dados de entrada.

Com as inúmeras ferramentas para inteligência artificial oferecidas pela Azure, é possível criar soluções sem muito conhecimento em A.I.

Com isso o desenvolvimento da solução é acelerado, economizando recursos financeiros e tempo.

Azure também oferece SDK para inteligência artificial, possibilitando uma customização na solução.

Capacidades I.A Azure.

Existem algumas capacidades para Inteligência Artificial que são oferecidas pela Azure: Azure Machine Learning, Azure Cognitive Service e Azure bot service. Cada capacidade é útil em cada solução que deseja aplicar, e a Azure oferece soluções simples até a mais customizada.

Azure Machine Learning oferece várias ferramentas para trabalhar com M.L, oferecendo ferramentas para construção do seu fluxo de M.L utilizando ferramenta “drag and drop” e integrando com ferramentas externas e linguagens de programação.

Azure Cognitive Service oferece API rest ou SDK’s para analisar diversas entradas como imagem, texto, voz e executar tomadas de decisões.

Azure Bot Service oferece ferramentas simplificadas e customizadas para criação de bots e chat bots.

Conclusão.

Muitas empresas utilizam inteligência artificial para as mais diferentes soluções, chat bot, análise de dados, interpretação de imagem, texto, voz ou até cruzar as informações e a Azure pode ajudar nessa tarefa.

Link

Apache OpenNLP.

Hoje, quando falamos de ferramentas para Data Science e Machine Learning lembramos do Python.

Mas a maioria das linguagens de programação tem sua biblioteca para essa finalidade.

O Java possui várias bibliotecas para Machine Learning e Data Science, nesse Post vamos falar sobre o uso da biblioteca OpenNLP da Apache.

O OpenNLP é utilizado para tokenizar, reconhecer nomes, línguas, entre outras capacidades utilizadas em Data Science e Machine Learning.

O projeto é totalmente open source e mantido por desenvolvedores voluntários.

Acesse o tutorial completo em: https://nakatech.herokuapp.com/article/2021/apacheOpenNlp.html.