Table of Contents

Разработчик Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning Studio - это облачная платформа, которая предоставляет ученым данных и инженерам машинного обучения интегрированную среду для полного жизненного цикла машинного обучения. От подготовки данных и обучения до развертывания и мониторинга платформа сочетает в себе визуальный интерфейс перетаскивания с возможностями полного кода, позволяя командам эффективно работать независимо от их навыков кодирования. Первоначально запущенная как Azure ML Studio (классическая) и позже превратившаяся в современную услугу Azure Machine Learning , текущее предложение - часто называемое Azure Machine Learning Studio - объединяет проектирование, экспериментирование и операции в рамках единого рабочего пространства.

Что такое Azure Machine Learning Studio?

По своей сути Azure Machine Learning Studio является веб-порталом, который служит в качестве плоскости управления для всех активов ML. Ученые данных могут получать доступ к наборам данных, экспериментам, трубопроводам, моделям, конечным точкам и вычислять цели с одной панели приборов. Платформа поддерживает как визуальное авторство с низким кодом (через ] дизайнер ], так и разработку с использованием инструментов Python SDK, R или CLI. Эта гибкость позволяет организациям встречаться с учеными данных, где они находятся, независимо от того, предпочитают ли они рабочие процессы на основе графического интерфейса или скриптовые пользовательские учебные циклы.

Платформа построена на глобальной инфраструктуре Azure, предлагая масштабируемые вычисления (кластеры CPU, GPU и FPGA), интегрированное хранение данных (Azure Blob, Data Lake, SQL) и нативное подключение к другим службам Azure, таким как Azure Synapse Analytics, Azure DevOps и Power BI. Удаляя накладные расходы на управление инфраструктурой, Azure ML Studio позволяет ученым-данным сосредоточиться на качестве модели и ценности бизнеса, а не на оперативных задачах.

Кому выгодно сотрудничество с Azure ML Studio?

Azure Machine Learning Studio выполняет широкий спектр функций:

  • Ученые-данные, которые хотят продуктивной среды для быстрого прототипирования и экспериментов, с встраиваемой версией, журналированием и воспроизводимостью.
  • Инженеры ML, которым необходимо эксплуатировать модели через трубопроводы CI / CD, A / B-тестирование и вынесение решений в режиме реального времени или партии.
  • Бизнес-аналитики, которые используют AutoML и визуального дизайнера для создания прогнозирующих моделей без глубоких навыков кодирования.
  • IT-администраторы , которые обеспечивают управление, контроль затрат и политику безопасности в общих рабочих пространствах.

Ключевые особенности для Data Scientists

Azure Machine Learning Studio предлагает богатый набор функций, предназначенных для ускорения сквозного рабочего процесса ML. Ниже приведены возможности, наиболее актуальные для ученых-исследователей данных.

Визуальный дизайнер и интерфейс Drag-and-Drop

designer в Azure ML Studio предоставляет холст, где специалисты по данным могут строить конвейеры машинного обучения, перетаскивая и соединяя предварительно упакованные модули. Каждый модуль представляет собой преобразование данных, алгоритм обучения или компонент оценки. Дизайнер устраняет шаблонный код для общих задач, таких как функции масштабирования, разделение данных или оценка моделей. Он также поддерживает пользовательские скрипты Python и R, поэтому команды могут расширять библиотеку, когда это необходимо. Этот подход с низким кодом особенно полезен для исследовательской работы, быстрого прототипирования и совместной разработки.

Предварительно построенные модули и выбор алгоритмов

Azure ML Studio включает в себя сотни готовых модулей, охватывающих все этапы процесса ML:

  • Преобразование данных: Очистить недостающие данные, нормализовать столбцы, создать категориальные особенности и применить статистические методы.
  • Классификация, регрессия и алгоритмы кластеризации: Решения леса, нейронные сети, логистическая регрессия, k-средства, машины вектора поддержки и многое другое.
  • Модельная оценка: Матрица путаницы, кривые ROC, подъемные диаграммы и метрики регрессии.
  • Аналитика текста: Функциональное хеширование, извлечение n-грамм, латентное распределение Дирихле.

Эти модули поддерживаются оптимизированными реализациями, которые могут работать на распределенных вычислениях, поэтому ученые данных могут масштабироваться от небольших наборов данных до терабайтов без изменения их конвейера.

Автоматизированное машинное обучение (AutoML)

Одной из выдающихся особенностей Azure ML Studio является Автоматизированное машинное обучение. AutoML автоматизирует утомительный процесс выбора алгоритмов, разработки функций и настройки гиперпараметров. Ученые данных просто предоставляют данные обучения и указывают целевую метрику (например, точность, AUC, RMSE). Затем платформа параллельно пробует сотни комбинаций алгоритмов и этапов предварительной обработки, используя интеллектуальный поиск для быстрого обрезки неэффективных прогонов. AutoML также дает объяснения для лучшей модели, помогая ученым данных понять, почему были выбраны определенные функции или как сделаны прогнозы. Эта возможность снижает барьер для входа для менее опытных практиков, освобождая старших ученых данных для сосредоточения на более сложных проблемах.

Интеграция с Azure Services

Azure ML Studio не существует изолированно, она глубоко интегрирована с более широкой экосистемой Azure.

  • Azure Data Lake Storage и Blob Storage для хранения сырых и обработанных данных.
  • Azure Synapse Analytics для крупномасштабной подготовки данных и запроса.
  • Azure DevOps и GitHub для трубопроводов MLOps, позволяющих непрерывную интеграцию и развертывание моделей.
  • Azure Kubernetes Service (AKS) для развертывания конечных точек вывода с высокой пропускной способностью и низкой задержкой.
  • Azure Cosmos DB для обслуживания прогнозов в глобально распределенных приложениях.
  • Power BI для встраивания прогнозов ML непосредственно в бизнес-отчеты.

Эти интеграции означают, что после создания модели она может быть развернута в производственных рабочих процессах с минимальным трением.

Ответственные способности ИИ

Современная наука о данных должна учитывать справедливость, прозрачность и подотчетность. Azure ML Studio включает в себя набор инструментов Ответственный ИИ , которые помогают ученым-данным оценивать и смягчать предвзятость, объяснять поведение модели и обеспечивать соответствие. Модуль интерпретируемость модели обеспечивает глобальную и локальную значимость признаков с использованием таких методов, как SHAP и важность перестановок. Анализ ошибок приборная панель визуализирует срезы данных, где производительность модели ухудшается, позволяя ученым данных выявлять проблемы справедливости. Кроме того, платформа поддерживает контрфактологические объяснения , которые показывают, как изменения ввода изменят прогноз. Эти функции имеют решающее значение для таких отраслей, как финансы, здравоохранение и страхование, где регуляторный контроль высок.

Начало работы с Azure Machine Learning Studio

Чтобы начать использовать Azure Machine Learning Studio, специалисты по обработке данных должны следовать структурированному рабочему процессу, который охватывает настройку среды, управление данными, моделирование и развертывание.

Создание рабочего пространства Azure ML

Каждый проект в Azure ML Studio начинается с рабочего пространства . Рабочее пространство — это ресурс верхнего уровня, который группирует все эксперименты, наборы данных, вычислительные цели, модели и развертывания. Создание рабочего пространства требует подписки Azure и группы ресурсов. Портал Azure предоставляет мастера создания с управляемым управлением, или ученые данных могут программно раскрутить рабочее пространство с помощью Python SDK. Как только рабочее пространство будет готово, веб-студия может быть доступна на . Целевая страница студии показывает все активы, недавнюю деятельность и предоставляет быстрые ссылки для создания новых экспериментов.

Подготовка данных и прием внутрь

Данные могут быть проглочены в Azure ML Studio из нескольких источников. Платформа поддерживает:

  • Загрузка локальных файлов (CSV, Parquet, JSON) непосредственно через интерфейс.
  • Создание хранилищ данных , которые ссылаются на внешние учетные записи хранения (Blob, ADLS Gen2, SQL Database).
  • Регистрация наборов данных , которые инкапсулируют пути данных с помощью версионирования и профилирования.

После того, как данные будут доступны, разработчик предоставляет модули для очистки и подготовки данных. Например, модуль Clean Missing Data обрабатывает нулевые значения посредством удаления, среднего/среднего вычисления или пользовательской замены. Модуль Normalize Data масштабирует числовые столбцы с использованием z-баллов, min-max или других методов. Data scientists также может применять пользовательские скрипты Python с использованием модуля Execute Python Script для сложных преобразований.

Построение модели с дизайнером

Чтобы визуально построить модель:

  1. Перетащите модуль набора данных на холст дизайнера и подключите его к своему зарегистрированному набору данных.
  2. Добавить модуль Split Data для разделения данных на обучающие и тестовые наборы (например, 80/20).
  3. Выберите модуль алгоритма, такой как Древо решений с увеличенным числом двух классов или Линейная регрессия , и подключите его к выходу данных обучения.
  4. Добавьте модуль Train Model и свяжите алгоритм и данные обучения.
  5. Подключите обученную модель к модулю Score Model вместе с данными испытаний.
  6. Прикрепите модуль Evaluate Model для генерации показателей производительности.
  7. Настройте вычислительную цель (например, ] Вычислительная инстанция или Компьютерный кластер ) и отправьте запуск трубопровода.

Дизайнер автоматически регистрирует все метрики, параметры и выходы в рабочем пространстве, обеспечивая воспроизводимость и сравнение между прогонами.

Обучение по масштабу с вычислительными целями

Для более крупных наборов данных или более сложных моделей, специалисты по данным должны использовать кластер вычислений. Azure ML Studio поддерживает как одноузловые, так и многоузловые кластеры с экземплярами CPU или GPU. Кластеры могут быть настроены на автомасштаб на основе спроса на работу, обеспечивая экономическую эффективность. Для задач глубокого обучения, специалисты по данным могут предоставлять кластеры GPU (NC, ND, NV серии) и использовать фреймворки, такие как PyTorch, TensorFlow или их соответствующие оценщики Azure ML.

Развертывание модели как веб-сервиса

После обучения и оценки модель может быть развернута в режиме реального времени или в виде конечной точки вывода партии. Процесс развертывания в студии прост:

  • Зарегистрируйте обученную модель в реестре моделей рабочего пространства.
  • Создайте сценарий, который загружает модель и возвращает прогнозы.
  • Определите среду (зависимости Conda, изображение Docker) или используйте кураторскую среду.
  • Выберите вычислительную цель: Azure Kubernetes Service (AKS) для оценки в реальном времени производства или Azure Container Instances (ACI) для низкомасштабного тестирования.
  • Настройка аутентификации (на основе ключа или Azure AD) и настроек развертывания.
  • Разверните и получите URL-адрес конечной точки REST, который может быть использован приложениями.

Azure ML Studio также поддерживает моделирование и развертывание A/B с разделением трафика, что позволяет безопасно развертывать и тестировать канарейки.

Лучшие практики для ученых данных с использованием Azure ML Studio

Чтобы получить максимальную отдачу от платформы, специалисты по обработке данных должны использовать следующие методы.

Качество данных и их версия

Всегда профилируйте и проверяйте данные перед тренировкой. Используйте Data Drift Monitor для отслеживания сдвигов в распределении с течением времени. Регистрируйте наборы данных с номерами версий, чтобы эксперименты могли быть точно воспроизведены. Избегайте хранения данных непосредственно в рабочем пространстве; вместо этого используйте внешние хранилища данных с безопасным доступом.

Эксперименты по отслеживанию и регистрации

Создавайте отдельные эксперименты для различных проблем или тестов гипотез. Используйте SDK или дизайнера для регистрации пользовательских метрик, параметров и артефактов. Рабочее пространство автоматически захватывает историю выполнения, что позволяет легко сравнивать результаты и извлекать наиболее эффективную модель. Тег запускается со значимыми метаданными (например, источником данных, набором функций) для последующего поиска.

Настройка гиперпараметра

Избегайте ручного поиска по сетке для сложных моделей. Используйте сервис Azure ML HyperDrive, который поддерживает стратегии случайного, байесовского и бандитского отбора проб. HyperDrive также может использовать политики раннего прекращения, чтобы прекратить плохо работающие запуски раньше, экономя время вычислений. Интегрируйте HyperDrive с AutoML для еще более эффективного поиска.

Модель интерпретируемости

Всегда добавляйте пояснения моделей, особенно для регулируемых отраслей. Используйте встроенные виджеты интерпретируемости для создания глобальной и локальной значимости функций. Разделяйте панели объяснителей с заинтересованными сторонами для создания доверия. Azure ML Studio интегрируется с SHAP и LIME из коробки, поэтому не требуется никакого дополнительного кода.

Масштабируемость с учетом вычислительных целей

Начните с небольшого экземпляра для вычисления, затем перейдите в кластер для обучения производству. Используйте низкоприоритетные виртуальные машины для пакетных рабочих мест, чтобы снизить стоимость. Установите тайм-ауты бездействия для автоматического расчета. Контролируйте затраты с помощью Azure Cost Management и установите бюджеты или оповещения на рабочее пространство.

Azure ML Studio против других облачных ML-платформ

Ученые часто сравнивают Azure ML Studio с такими конкурентами, как Google Vertex AI и Amazon SageMaker.

Сравнение с Google Vertex AI

Google Vertex AI предлагает унифицированную платформу с AutoML, пользовательским обучением и управляемыми конечными точками прогнозирования. Vertex AI превосходит интеграцию с облачными сервисами Google, такими как BigQuery и TensorFlow. Azure ML Studio, однако, предоставляет более богатого визуального дизайнера для некодеров и более глубоких связей с экосистемой Microsoft (Office 365, Power BI, Dynamics). Для организаций, уже использующих Azure, операционные накладные расходы ниже с Azure ML Studio.

Сравнение с Amazon SageMaker

Amazon SageMaker - это зрелый сервис ML с обширной документацией и широким набором встроенных алгоритмов. Сила SageMaker заключается в его глубокой интеграции с инфраструктурой AWS и службой маркировки Ground Truth. Azure ML Studio сочетает SageMaker с такими функциями, как AutoML, трубопроводы и MLOps, и предлагает более интуитивный пользовательский интерфейс для отслеживания экспериментов и управления данными. Выбор часто сводится к облачному провайдеру, которому организация уделяет приоритетное внимание.

Когда выбрать Azure ML Studio

Azure ML Studio – лучший выбор для:

  • Ваша команда уже использует Azure для вычислений, хранения или анализа данных.
  • Вам нужен путь с низким кодом для специалистов по обработке данных или бизнес-аналитиков без глубоких навыков программирования.
  • Ответственный ИИ и обнаружение смещения являются основными требованиями.
  • Вы хотите тесной интеграции с приложениями Power BI, Dynamics 365 или Microsoft 365.
  • Вы строите MLOps-трубопроводы с использованием Azure DevOps или GitHub Actions.

Реальные случаи использования

Azure Machine Learning Studio применяется в различных отраслях промышленности для решения сложных прогностических задач. Вот три распространенных примера.

Прогнозное обслуживание

Производственная компания использует данные датчиков от оборудования для прогнозирования сбоев до их возникновения. С Azure ML Studio ученые данных транслируют данные IoT в Azure Event Hubs, хранят их в хранилище Blob и используют дизайнера для создания модели прогнозирования временных рядов. Модель развернута в AKS и запускает оповещения в Azure Monitor. Это снижает незапланированные простои и затраты на техническое обслуживание.

Прогнозирование клиентов Churn

Телекоммуникационный провайдер анализирует журналы вызовов, историю выставления счетов и взаимодействия с клиентской поддержкой для идентификации клиентов с высоким риском. Используя AutoML, команда исследователей данных обучает модель классификации, которая обеспечивает высокий отзыв. Модель развернута в качестве конечной точки в реальном времени, интегрированной в CRM-систему через Power Automate. Предложения по удержанию генерируются автоматически для клиентов с высоким риском.

Обнаружение мошенничества

Финансовое учреждение обрабатывает миллионы транзакций ежедневно. Ученые данных используют Azure ML Studio Python SDK для обучения моделей деревьев с градиентным на исторических данных транзакций с инженерными функциями. Модели развертываются в пакетном конвейере подсчета очков, который проходит каждые несколько минут, и подозрительные транзакции помечаются для ручного обзора. Панели объяснимости помогают регуляторам понять причину каждого предупреждения о мошенничестве.

Заключение

Azure Machine Learning Studio предоставляет всеобъемлющую, масштабируемую и удобную для пользователей среду для ученых-данных для создания и развертывания моделей машинного обучения. Его сочетание визуального дизайнера, автоматизированного ML, глубоких интеграций Azure и ответственных инструментов ИИ делает его сильным выбором для команд всех уровней квалификации. Следуя передовым практикам управления данными, отслеживания экспериментов и развертывания, ученые данных могут ускорить свои рабочие процессы и предоставить высококачественные модели, которые влияют на реальный бизнес. Независимо от того, изучаете ли вы Azure впервые или переходите от устаревшей платформы ML, Azure ML Studio предлагает гибкость и мощность, необходимые для успеха в современных проектах в области науки о данных.