Azure Machine Learning

Type de produit et caractéristiques d'Azure Machine Learning

Azure Machine Learning est un service de Microsoft Azure qui a pour objectif d’accélérer le développement et le déploiement des modèles de Machine Learning.

La plateforme Azure Machine Learning diffère des autres briques de la catégorie IA et du Machine Learning du fait qu’elle n’est pas spécialisée et regroupe l’ensemble des outils permettant d’accéder aux données, effectuer les prétraitements requis, modéliser puis déployer les modèles.

Azure Machine Learning

On peut de plus noter qu’Azure Machine Learning remplacera définitivement Microsoft Machine Learning Studio à compter du 31 Août 2024.

Fonctionnalités principales d'Azure Machine Learning

L’ensemble des fonctionnalités sont divisées en 3 groupes :

  • « Auteur » pour travailler la donnée et les modèles selon plusieurs modes (avec du code dans un « Notebook » ou sans code à l’aide du « ML automatisé » ou du « Concepteur »
  • « Actifs multimédias » (ou « Assets » en anglais) pour organiser les jeux de données, les entraînements des modèles (appelées « Expériences »), les flux de processus (nommés « Pipeline »), l’historisation des modèles dans un registre et enfin l’onglet des modèles exposés à travers des APIs.
  • « Gérer » pour paramétrer les machines utilisées (CPU/GPU, RAM, espace disque dans l’onglet Compute), organiser les environnements utilisés (Environments), les sources de données utilisées (Datastore : via des bases externes, le blobstore Azure...)

Azure Machine Learning

Avantages d'Azure Machine Learning

Azure Machine Learning regroupe l’ensemble des outils permettant de concevoir et livrer en production un projet de Machine Learning :

  • Le cycle de vie des sujets est visible avec une unique interface. L’évaluation des modèles et leur suivi une fois déployés est facilité par des tableaux de bords préconçus. Ceux-ci contiennent les métriques usuelles (RMSE, MAE, AUC, …)
    ainsi que des diagrammes (courbe ROC, PROC, analyse globale de l’influence des variables, analyse des prévisions par individus, …).
  • La gestion des environnements est facilitée afin de garantir la reproduction identique des expériences entre les environnements (développement et production). De cette manière tous les développeurs travaillent avec le même environnement de base qui peut être aisément déployé en production.
  • L'outil fournit une fonctionnalité de déploiement automatisé des modèles sous forme d’APIs. En conséquence tous les membres de l’équipe, même ceux qui ne connaissent pas les API, peuvent partager leur résultats.
  • Les bénéfices de l’ensemble des autres services Azure tels que la sécurité des données, des développements (Notebooks, flux, …) et des requêtes.

Dans quels cas utiliser Azure Machine Learning ?

Ce produit s’adresse aux équipes, éventuellement mixtes, de Data Scientists, Ingénieurs Machine Learning ou Data Ingénieurs qui ont pour mission de livrer des modèles en productions.

Le choix entre des outils d’outillages sans code pour modéliser (Designer, AutoML) et en intégrant des briques open source (Python, R) pour les codeurs.

Les développements de type MLOps (Machine Learning Operations) sont de plus accélérés par l’outillage logiciel et la gestion managée des environnements (conda, pip et docker). L'utilisation de la plateforme Azure Machine Learning allégera la charge de travail en data ingénierie et permettra une gestion souple des ressources cloud selon les besoins.

En tant que service cloud, les coûts d’un nouveau projet peuvent être difficiles à estimer. La plateforme Azure Machine Learning permet d’abstraire et de travailler sur différents services existants d’Azure qui composeront la facture finale tels que :

  • L’usage des machines (RAM, CPU/GPU, taille du disque) pour l’entrainement des modèles
  • Le stockage (éventuels) des données et le registre des modèles sauvegardés
  • Les services web utilisés pour le déploiement des APIs

En complément d'Azure Machine Learning

  • Azure Data Bricks propose une plateforme de calcul distribué (s’appuyant sur Apache Spark) et permet de traiter le cycle complet d’entraînement et de déploiement des modèles.
  • Azure Data Science Virtual Machine est une version allégée de la plateforme Azure Machine Learning. Cet outil embarque en effet uniquement des langages (Python, R, Julia, SQL, C#, Java, Node.js, F#) et librairies (XGBoost, TensorFlow, PyTorch, CatBoost, …) courants utilisés en Data Sciences.
  • Azure a de nombreux services d’IA et ML qui sont spécialisés. La documentation permet de trouver le service correspondant selon si l’on a besoin d’un service de détection d’anomalies, textuel (analyse de sentiment, extraction de questionnaire, modération de contenu, …), vocal (traduction presque instantané, compréhension de commandes, …), image/vidéo, …
  • Pour créer des tableaux de bords à visée décisionnelle ou analytique on pourra s’intéresser à Power BI. Ce service Azure est notamment conçu pour les Data Analysts, les BI Analysts et les Data Scientists.

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