Introduction au Studio d'apprentissage automatique Azure

Azure Machine Learning Studio est une plateforme cloud qui fournit aux data savants et aux ingénieurs d'apprentissage automatique un environnement intégré pour le cycle de vie complet de l'apprentissage automatique.De la préparation et de la formation des données au déploiement et à la surveillance, la plateforme combine une interface visuelle glisser-déposer avec des capacités de code complet, permettant aux équipes de travailler efficacement indépendamment de leur compétence en codage.

Qu'est-ce que Azure Machine Learning Studio?

Au cœur de ce projet, Azure Machine Learning Studio est un portail Web qui sert de plan de contrôle pour tous les actifs ML. Les Data Scientists peuvent accéder aux ensembles de données, aux expériences, aux pipelines, aux modèles, aux paramètres et aux cibles de calcul d'un tableau de bord. La plateforme prend en charge la création visuelle à code bas (par le designer) et le premier développement de code avec des outils Python SDK, R ou CLI. Cette flexibilité permet aux organisations de rencontrer les data Scientists où ils sont, qu'ils préfèrent les workflows basés sur GUI ou les scripts de boucles de formation personnalisées.

La plateforme est construite sur l'infrastructure mondiale Azure, offrant des modules calculables évolutives (CPU, GPU, et FPGA), le stockage intégré des données (Azure Blob, Data Lake, SQL) et la connectivité native à d'autres services Azure tels que Azure Synapse Analytics, Azure DevOps et Power BI. En supprimant les frais généraux de gestion de l'infrastructure, Azure ML Studio permet aux data savants de se concentrer sur la qualité des modèles et la valeur opérationnelle plutôt que sur les tâches opérationnelles.

Qui bénéficie de Azure ML Studio ?

Azure Machine Learning Studio s'occupe d'un large éventail de rôles :

  • Data Scientists qui veulent un environnement productif pour un prototypage et une expérimentation rapides, avec la version, l'enregistrement et la reproductibilité intégrées.
  • ML Engineers qui doivent rendre les modèles opérationnels par l'intermédiaire de pipelines CI/CD, d'essais A/B et de la déduction en temps réel ou par lot.
  • Analystes d'affaires qui font appel à AutoML et au concepteur visuel pour créer des modèles prédictifs sans compétences de codage profondes.
  • CI Admins qui appliquent les politiques de gouvernance, de contrôle des coûts et de sécurité dans les espaces de travail partagés.

Caractéristiques clés pour les Data Scientists

Azure Machine Learning Studio offre un riche ensemble de fonctionnalités conçues pour accélérer le flux de travail de bout en bout de ML. Ci-dessous sont les capacités les plus pertinentes pour les data savants.

Conception visuelle et interface de glisser-et-déraper

Le designer de Azure ML Studio fournit une toile où les data savants peuvent construire des pipelines d'apprentissage automatique en traînant et en connectant des modules préemballés. Chaque module représente une transformation de données, un algorithme d'entraînement ou un composant de notation. Le concepteur élimine le code de plaque de chaudière pour des tâches communes telles que des fonctions de graduation, de fractionnement des données ou d'évaluation des modèles. Il prend également en charge les scripts Python et R personnalisés, de sorte que les équipes peuvent étendre la bibliothèque au besoin.

Modules préconstruits et sélection d'algorithmes

Azure ML Studio comprend des centaines de modules préconstruits couvrant toutes les étapes du processus ML :

  • Transformation des données:[ Nettoyer les données manquantes, normaliser les colonnes, créer des caractéristiques catégoriques et appliquer des méthodes statistiques.
  • Classification, régression et algorithmes de regroupement:[ Forêts décisionnelles, réseaux neuronaux, régression logistique, moyennes en k, machines vectorielles de soutien, et plus encore.
  • Évaluation de modèle:[ Matrices de confusion, courbes ROC, cartes de levage et mesures de régression.
  • Analyse du texte: Hachage des fonctions, extraction de n-gramme, attribution latente de Dirichlet.

Ces modules sont soutenus par des implémentations optimisées qui peuvent fonctionner sur calcul distribué, de sorte que les data savants peuvent passer de petits ensembles de données jusqu'aux téraoctets sans changer leur pipeline.

Automatisation de l'apprentissage automatique (AutoML)

L'une des caractéristiques les plus marquantes de Azure ML Studio est Le Machine Learning automatisé. AutoML automatise le processus fastidieux de sélection des algorithmes, d'ingénierie des fonctionnalités et de réglage des hyperparamètres. Les Data Scientists fournissent simplement des données de formation et spécifient la mesure cible (par exemple, précision, ASC, RMSE).La plateforme essaie ensuite des centaines de combinaisons d'algorithmes et de prétraitement en parallèle, en utilisant la recherche intelligente pour effectuer rapidement des essais inefficaces. AutoML fournit également des explications pour le meilleur modèle, aidant les Data Scientists à comprendre pourquoi certaines fonctionnalités ont été sélectionnées ou comment les prédictions sont faites.

Intégration avec Azure Services

Azure ML Studio n'existe pas isolément, il est profondément intégré à l'écosystème Azure plus large :

  • Stockage de données sur le lac d'Azur et stockage de blob pour le stockage de données brutes et traitées.
  • Azure Synapse Analytics pour la préparation et la requête de données à grande échelle.
  • Azure DevOps et GitHub pour les pipelines MLOps, permettant l'intégration et le déploiement continus des modèles.
  • Service d'Azure Kubernetes (AKS) pour le déploiement de paramètres d'inférence à haut débit et à faible latence.
  • Azure Cosmos DB[ pour servir des prédictions dans des applications distribuées à l'échelle mondiale.
  • ]Power BI pour intégrer les prédictions de ML directement dans les rapports d'affaires.

Ces intégrations signifient qu'une fois un modèle construit, il peut être déployé dans les flux de production avec un minimum de friction.

Capacités responsables en matière d'IA

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Commencer avec Azure Machine Learning Studio

Pour commencer à utiliser Azure Machine Learning Studio, les data savants devraient suivre un workflow structuré qui couvre la configuration de l'environnement, la gestion des données, la modélisation et le déploiement.

Configuration d'un espace de travail Azure ML

Chaque projet dans Azure ML Studio commence par un espace de travail. Un espace de travail est la ressource de haut niveau qui regroupe toutes les expériences, les ensembles de données, les cibles de calcul, les modèles et les déploiements. La création d'un espace de travail nécessite un abonnement Azure et un groupe de ressources. Le portail Azure fournit un assistant de création guidé, ou les data savants peuvent faire fonctionner un espace de travail programmatiquement à l'aide du SDK Python. Une fois l'espace de travail prêt, le studio Web peut être consulté à . La page d'atterrissage du studio montre tous les actifs, les activités récentes et fournit des liens rapides pour créer de nouvelles expériences.

Préparation et ingestion des données

Les données peuvent être ingérées dans Azure ML Studio à partir de plusieurs sources. La plateforme prend en charge:

  • Télécharger des fichiers locaux (CSV, Parquet, JSON) directement via l'interface utilisateur.
  • Création de datastores qui font référence aux comptes de stockage externe (Blob, ADLS Gen2, SQL Database).
  • Enregistrement de datasets[ qui encapsule les chemins de données avec la version et le profilage.

Une fois les données accessibles, le concepteur fournit des modules pour le nettoyage et la préparation des données. Par exemple, le module Clean Missing Data[ gère des valeurs nulles par suppression, imputation moyenne/médiane ou remplacement personnalisé. Le module Normalize Data s'appuie sur des colonnes numériques utilisant z-score, min-max ou d'autres méthodes.

Construire un modèle avec le Designer

Pour construire un modèle visuellement :

  1. Faites glisser un module de données sur la toile de conception et connectez-le à votre ensemble de données enregistré.
  2. Ajouter un module Données fractionnées pour diviser les données en ensembles de formation et d'essai (p. ex. 80/20).
  3. Choisissez un module d'algorithme comme Arbre de décision boosté de deux classes ou Régression linéaire[ et connectez-le à la sortie des données de formation.
  4. Ajouter un module Modèle de formation et relier l'algorithme et les données de formation.
  5. Connectez le modèle formé à un module Modèle de score avec les données de test.
  6. Joindre un module Évaluer le modèle pour générer des mesures de performance.
  7. Configurer une cible de calcul (p. ex. Compute Instance ou Compute Cluster[) et soumettre le pipeline exécuté.

Le concepteur enregistre automatiquement toutes les métriques, paramètres et sorties dans l'espace de travail, ce qui permet une reproductibilité et une comparaison entre les différents parcours.

Formation à l'échelle avec des cibles de calcul

Pour les ensembles de données plus importants ou les modèles plus complexes, les data savants devraient utiliser un cluster compute . Azure ML Studio prend en charge les clusters mononoeud et multinoeuds avec des instances CPU ou GPU. Les clusters peuvent être configurés à l'échelle automatique en fonction de la demande d'emploi, assurant une efficacité économique.

Déployer un modèle comme service Web

Après l'entraînement et l'évaluation, le modèle peut être déployé comme un paramètre d'inférence en temps réel ou par lots.

  • Enregistrer le modèle formé dans le registre des modèles d'espace de travail.
  • Créer un script de notation () qui charge le modèle et renvoie les prédictions.
  • Définir un environnement (dépendances de Conda, image Docker) ou utiliser un environnement curé.
  • Choisissez une cible de calcul : Azure Kubernetes Service (AKS)[ pour le marquage en temps réel de la production ou pour les essais à basse échelle.
  • Configurer l'authentification (basée sur les clés ou Azure AD) et les paramètres de déploiement.
  • Déployez et recevez une URL de fin de site REST qui peut être consommée par les applications.

Azure ML Studio prend également en charge les versions de modèles et les déploiements A/B avec la division du trafic, permettant des déploiements sûrs et des essais canari.

Meilleures pratiques pour les data scientists utilisant Azure ML Studio

Pour tirer le meilleur parti de la plateforme, les data savants devraient adopter les pratiques suivantes.

Qualité des données et version

Toujours profiler et valider les données avant la formation. Utilisez le Data Drift Monitor[ pour suivre les changements de distribution au fil du temps.Enregistrez des ensembles de données avec des numéros de version afin que les expériences puissent être reproduites exactement. Évitez de stocker les données directement dans l'espace de travail; utilisez plutôt des datastores externes avec un accès sécurisé.

Suivi et exploitation des expériences

Créez des expériences distinctes[ pour différents problèmes ou tests d'hypothèse. Utilisez le SDK ou le concepteur pour enregistrer des paramètres, des paramètres et des artefacts personnalisés. L'espace de travail capture automatiquement l'historique des opérations, ce qui facilite la comparaison des résultats et la récupération du modèle le plus performant.

Tuning hyperparamétrique

Évitez la recherche manuelle de modèles complexes. Utilisez Azure ML.HyperDrive service, qui prend en charge aléatoire, Bayesian, et les stratégies d'échantillonnage basées sur le banditisme. HyperDrive peut également utiliser des politiques de terminaison précoce pour arrêter les résultats mal performants tôt, en économisant le temps de calcul.

Modèle d'interprétation

Toujours ajouter des explications de modèle, en particulier pour les industries réglementées. Utilisez les widgets d'interprétation intégrés pour générer de l'importance des fonctionnalités mondiales et locales. Partagez des tableaux de bord avec les intervenants pour construire la confiance. Azure ML Studio s'intègre à SHAP[ et LIME[ hors de la boîte, donc aucun code supplémentaire n'est requis.

Échelle responsable avec des cibles calculables

Commencez par un petit exemple de calcul pour le développement, puis passez à un cluster pour la formation de production. Utilisez des VMs peu prioritaires pour les travaux par lots pour réduire les coûts. Définissez les temps d'arrêt pour traiter automatiquement le calcul. Surveillez les coûts en utilisant Azure Cost Management et définissez des budgets ou des alertes par espace de travail.

Azure ML Studio vs. Autres plateformes Cloud ML

Les data savants comparent souvent Azure ML Studio avec des concurrents comme Google Vertex AI et Amazon SageMaker. Voici comment ils s'accumulent.

Comparaison avec Google Vertex AI

Google Vertex AI offre une plateforme unifiée avec AutoML, formation personnalisée et paramètres de prédiction gérés. Vertex AI excelle dans l'intégration avec les services Google Cloud comme BigQuery et TensorFlow. Azure ML Studio, cependant, fournit un concepteur visuel plus riche pour les non-codeurs et des liens plus profonds avec l'écosystème Microsoft . (Office 365, Power BI, Dynamics).

Comparaison avec Amazon SageMaker

Amazon SageMaker est un service ML mature avec une documentation étendue et un large ensemble d'algorithmes intégrés. Sa force réside dans son intégration profonde avec l'infrastructure AWS et son service d'étiquetage Ground Truth. Azure ML Studio associe SageMaker sur des fonctionnalités comme AutoML, pipelines et MLOps, et offre une interface utilisateur plus intuitive pour le suivi d'expériences et la gestion des données. Le choix revient souvent au fournisseur de cloud une organisation priorise.

Quand choisir Azure ML Studio

Azure ML Studio est le meilleur choix lorsque:

  • Votre équipe utilise déjà Azure pour le calcul, le stockage ou l'analyse des données.
  • Vous avez besoin d'un chemin de code bas pour les data savants ou les analystes d'affaires sans compétences de programmation profondes.
  • Une détection responsable de l'IA et des biais est une exigence majeure.
  • Vous voulez une intégration étroite avec les applications Power BI, Dynamics 365 ou Microsoft 365.
  • Vous construisez des pipelines MLOps en utilisant Azure DevOps ou GitHub Actions.

Cas d'utilisations réelles dans le monde

Azure Machine Learning Studio est appliqué dans tous les secteurs pour résoudre des problèmes de prédiction complexes. Voici trois exemples communs.

Entretien prédictif

Une entreprise de fabrication utilise les données de capteurs de l'équipement pour prédire les défaillances avant qu'elles ne se produisent. Avec Azure ML Studio, les data savants diffusent les données IoT dans Azure Event Hubs, les stockent dans Blob Storage et utilisent le concepteur pour construire un modèle de prévision de séries chronologiques.

Prédiction cliente Churn

Un fournisseur de télécommunications analyse les journaux d'appels, l'historique de facturation et les interactions avec le support client pour identifier les clients à haut risque. Grâce à AutoML, l'équipe de la science des données forme un modèle de classification qui permet un rappel élevé. Le modèle est déployé comme un paramètre en temps réel intégré au système CRM via Power Automate.

Détection de fraude

Une institution financière traite des millions de transactions quotidiennement. Les data savants utilisent le Studio Python SDK Azure ML pour former des modèles d'arbres à gradient sur des données de transactions historiques avec des fonctionnalités conçues. Les modèles sont déployés dans un pipeline de notation par lots qui fonctionne toutes les quelques minutes, et les transactions suspectes sont signalées pour examen manuel.

Conclusion

Azure Machine Learning Studio offre un environnement complet, évolutif et convivial aux data savants pour construire et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Sa combinaison d'un concepteur visuel, d'un ML automatisé, d'intégrations Azure profondes et d'outils d'intelligence artificielle responsables en fait un choix fort pour les équipes de tous niveaux de compétence. En suivant les meilleures pratiques de gestion des données, de suivi des expériences et de déploiement, les data savants peuvent accélérer leurs workflows et fournir des modèles de haute qualité qui conduisent à un impact commercial réel.