"Microsoft Azure AI: como funciona e quais os serviços disponíveis"

Microsoft Azure AI: como funciona e quais os serviços disponíveis

O Microsoft Azure AI (Artificial Intelligence) é a plataforma cloud escalável da Microsoft que suporta serviços de Inteligência Artificial. Para dar resposta a modelos de AI, a plataforma suporta utilização dos recursos necessários como o armazenamento de dados, computação e serviços.

O modelo da Microsoft para Inteligência Artificial tem merecido destaque. A Forrester reconheceu a Microsoft como líder nesta área, justificando a classificação elevada com o fato, da oferta IA ser uma oferta unificada. Ou seja, oferece um pacote completo empresarial com todos os recursos necessários. A Gartner pronunciou-se também sobre os serviços de IA, atribuindo ao Azure Machine Learning uma classificação elevada, na ordem dos 91%, em critérios obrigatórios identificados pela própria Gartner. Finalmente, a IDC MarketScape avaliou igualmente a Microsoft, reconhecendo a liderança na plataforma de IA de conversação.

Microsoft Azure

O Azure é a plataforma Microsoft para a execução de aplicativos e serviços através de data centers. No Azure, todo o hardware, software e infraestruturas de suporte são propriedade e são geridas pela Microsoft. O utilizador escolhe o tipo de modelo de serviço que pretende: SaaS (software como serviço), PaaS (plataforma como serviço) e IaaS (infraestrutura como serviço) e paga pelos serviços consumidos.

Ao subscrever uma conta Microsoft Azure, o utilizador acede a uma plataforma de computação na cloud que inclui mais de 200 produtos e serviços.

Serviços de software como Dynamics 365, Dynamics 365 Business Central e Power Platform podem ser subscritos neste modelo. E paralelamente ou de forma integrada, podem usufruir de ferramentas de Inteligência Artificial.

Serviços IA disponíveis no Microsoft Azure

A Inteligência Artificial é muitas vezes descrita como a capacidade para criar software que imita comportamentos e capacidades humanas.

A Microsoft tem investido e incorporado ferramentas de IA no software que disponibiliza. Estabeleceu um conjunto de princípios que visam promover a utilização de IA de forma responsável procurando salvaguardar riscos e ultrapassar desafios na utilização da tecnologia.

Estes princípios, incluem orientações específicas na utilização de modelos de IA que devem promover a justiça, a confiabilidade e segurança, assegurar a privacidade, a inclusão, a transparência e a responsabilização. Um modelo de IA deve respeitar estes princípios fundamentais tão relevantes. Vejamos um exemplo. O próprio preconceito pode afetar os resultados. Ao atribuir estereótipos, podemos estar a aumentar o peso fornecido para o cálculo do algoritmo em IA. E assim, Bias, pode afetar o nosso modelo de IA.

Os serviços Microsoft Azure AI estão disponíveis através da plataforma cloud e compreendem as seguintes ferramentas:

  • Machine Learning 
  • Anomaly Detection
  • Computer Vision
  • Natural Language Processing
  • Conversational AI

Machine Learning

O serviço de ML no Azure permite criar, gerir e publicar modelos de Machine Learning. O serviço está preparado para criar modelos preditivos ao encontrar relacionamentos em dados. O processo desenrola-se em etapas que incluem desenvolver, treinar e implementar o modelo de ML. A Microsoft facilita ainda mais este processo aos disponibilizar serviços para especialistas e serviços para não especialistas.

O Automated Machine Learning (Auto ML) é um recurso para não especialistas. Permite criar de forma automática um modelo ML a partir de dados. Nesta opção, o utilizador terá de alimentar a plataforma com dados, escolher o tipo de modelo desejado e esperar que o Azure Machine Learning encontre o melhor algoritmo de ML a ser usado nos dados que foram carregados.

O Azure Machine Learning Designer disponibiliza uma interface gráfica que permite o desenvolvimento, sem código, de soluções ML. Prevê a utilização de um workspace para gerir recursos partilhados como: pipelines, datasets, recursos de computação, modelos registados, pipelines publicados e endpoints. O utilizador cria um fluxo de trabalho, usando uma interface de arrastar e largar para criar, testar e implementar modelos de ML.

A escolha relativa ao tipo de modelo nos serviços de Machine Learning inclui as seguintes opções:

  • Classification: previsão de categorias ou classes
  • Regression: previsão de valores numéricos
  • Forecasting: previsão de valores numéricos num momento futuro

Anomaly Detection

O serviço Anomay Detection procura detetar padrões ou eventos incomuns. A ferramenta faz parte dos serviços cognitivos do Azure e é especialmente útil para implementar ações corretivas ou preventivas. O serviço está preparado para detetar anomalias em dados históricos de séries temporais ou em dados em tempo real. Pode receber dados de streaming de dispositivos IoT, sensores ou outras fontes de streaming.

Computer Vision

Computer Vision é um serviço de apps que processa a entrada visual de câmaras de filmar, imagens e vídeos. Este serviço consegue entregar informação após o processamento visual. Estão disponíveis as seguintes ferramentas:

  • Image Analysis: permite extrair informações de imagens. Deteta e cataloga a imagem com tags ou gera uma frase legível que descreve o que foi detetado na imagem.
  • Image Classification: determina o tema principal de uma imagem. O modelo é treinado para prever um rótulo para a imagem com base no conteúdo da imagem.
  • Object Detection: permite identificar objetos comuns e fornece um conjunto de coordenadas que identificam a largura e altura do objeto como também a localização do objeto dentro da imagem. Consegue reconhecer marcas comerciais através do recurso a um banco de dados que inclui milhares de logotipos.
  • Face Detection & Recognition: deteta e analisa rostos humanos. A técnica pode ser combinada com outros serviços cognitivos para determinar a idade, sexo e estado emocional. A ferramenta consegue localizar o rosto dentro de uma imagem.
  • Semantic Segmentation: técnica avançada de ML, onde pixels individuais na imagem são classificados de acordo com o objeto ao qual pertencem.
  • Optical Character Recognition (OCR): deteta e extrai texto impresso e manuscrito em imagens. É especialmente útil para extrair informações de faturas ou formulários.

Natural Language Processing (NLP)

O Natural Language Processing inclui um conjunto de aplicativos que permitem ver, falar, ouvir e entender os utilizadores. Suportam a linguagem natural e incluem os seguintes recursos:

  • Translator Text: pode ser usado para traduzir textos de um idioma para outro. Suporta a tradução de mais de 60 idiomas.
  • Text Analytics: este recurso permite avaliar distintos aspetos de um documento ou frase com o objetivo de obter informações sobre o conteúdo. Estas informações podem incluir a identificação do idioma do documento, análise do sentimento (positivo ou negativo), extração de palavras-chave ou identificação de entidades chave.
  • Speech: o speech inclui a capacidade para reconhecer e sintetizar a fala. Reconhece e converte a palavra falada em dados que são processados e convertidos em texto. Pode usar o som de uma voz gravada num ficheiro áudio ou mesmo através de áudio ao vivo. Além de reconhecer a fala, o speech consegue realizar a vocalização de dados, convertendo o texto em fala.
  • Language Understanding Intelligent Service (LUIS): LUIS permite criar um modelo que antecipa intenções e entidades a partir da linguagem natural. O modelo depois de criado passa para uma fase de treino até estar apto a responder ao input do utilizador. O LUIS irá responder utilizando linguagem natural.

Conversational AI

Conversational AI é a solução da Microsoft para suportar processos de conversação entre um humano e um agente virtual inteligente (bot). O Conversational AI inclui os seguintes recursos:

  • QnA Maker: serviço de construção de um padrão base de conhecimento de perguntas e respostas (perguntas frequentes). Muitas vezes servem de base para a construção de um diálogo entre um BOT e um humano. Integra com um modelo NPL que garante que as perguntas possam ser entendidas mesmo se expressadas de forma diferente.
  • Azure Bot service: serviço para criar, publicar e gerir agentes virtuais (bots). Este serviço pode ser construído na plataforma Bot Framework e integrar serviços como QnA Maker e LUIS.

AI em Business Central, Dynamics 365 e Power Platform

Vamos a exemplos concretos. O ERP da Microsoft, Dynamics 365 Business Central (SaaS) inclui já recursos de IA. O Microsoft Dynamics 365 Business Central fornece ferramentas que as empresas podem usar para, por exemplo analisar o fluxo de caixa.

Tendo por base a análise de dados históricos, o serviço poderá entregar previsões para períodos futuros. Através do relatório avançado, o utilizador pode recorrer ao serviço Azure Machine Learning e através deste recurso, modelar vários cenários antecipando sobre o que pode acontecer, partindo de fatos conhecidos de saldos em contas bancárias e de caixa ou outras contas. O Azure Machine Learning é gratuito no Business Central. Apenas terá de ativar o serviço. Tem no entanto, um limite para a quantidade de tempo de computação que poderá usar todos os meses.

O CRM da Microsoft, Dynamics 365 Sales inclui vários recursos de IA. O Forecast predictions, por exemplo usa recursos de IA. Esta funcionalidade fornece previsões que são calculadas com base em dados históricos e no pipeline de vendas. Os utilizadores do Dynamics 365 Sales irão poder contar com uma nova funcionalidade que usa a IA para a deteção de registos duplicados no software. Este recurso irá ajudar as vendas a identificar possíveis leads duplicadas. Ao ativar o serviço, o modelo de IA irá procurar registos duplicados usando dados como: mesmo endereço de e-mail, mesmo número de telefone, nome de lead e nome de empresas semelhantes, nome de lead semelhante e o mesmo domínio de e-mail.

O Microsoft Power Platform inclui quatro produtos principais: Power Apps, Power Automate, Power BI e Power Virtual Agents. Power Apps fornece um ambiente de desenvolvimento rápido de baixo código para criar apps empresariais personalizadas que suportam as necessidades de negócios. Power Automate é a ferramenta da Microsoft que permite automatizar tarefas repetitivas. Ambos preveem a utilização de componentes de IA através de uma interface guiada que permite criar e treinar o modelo de IA. Existem 4 modelos de IA disponíveis:

  • Prediction: prevê se algo irá acontecer ou não com base em dados históricos
  • Form processor: permite extrair texto de uma imagem
  • Object detector: identifica objetos de uma imagem e fornece o número de objetos identificados
  • Text classification: identifica categorias através da análise de um texto

Os recursos de IA no Power BI incluem os visuais de IA integrados, e o Quick Insights. Este último, suporta a descoberta de dados simplesmente colocando questões na plataforma Power BI. A plataforma suporta também a utilização de ferramentas de Machine Learning. Finalmente, o Power Virtual Agents ou bots são na sua essência chatbots de Inteligência Artificial.

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