Aprendizagem Automática do Windows

Implemente o Machine Learning em seus aplicativos do Windows usando o Windows ML — uma API confiável e de alto desempenho para implantar inferências de ML aceleradas por hardware em dispositivos Windows.

Visão geral

O Windows ML está incorporado nas versões mais recentes do Windows 11, Windows 10, Windows Server 2022 Windows Server 2019 e também está disponível como um pacote NuGet para alcance de nível inferior ao Windows 8.1. O Windows ML oferece aos desenvolvedores as seguintes vantagens:

• Facilidade de desenvolvimento: Com o Windows ML integrado nas versões mais recentes do Windows 11 e do Windows Server 2022, tudo o que você precisa é do Visual Studio e de um modelo ONNX treinado, que pode ser distribuído junto com o aplicativo do Windows. Além disso, se você precisar fornecer seus recursos baseados em IA para versões mais antigas do Windows (até 8.1), o Windows ML também estará disponível como um pacote NuGet que você pode distribuir com seu aplicativo.

• Amplo suporte de hardware: O Windows ML permite que você escreva sua carga de trabalho de ML uma vez e obtenha automaticamente um desempenho altamente otimizado em diferentes fornecedores de hardware e tipos de silício, como CPUs, GPUs e aceleradores de IA. Além disso, o Windows ML garante um comportamento consistente em toda a gama de hardware suportado.

• Baixa latência, resultados em tempo real: Os modelos de ML podem ser avaliados usando os recursos de processamento do dispositivo Windows, permitindo a análise local e em tempo real de grandes volumes de dados, como imagens e vídeos. Os resultados estão disponíveis de forma rápida e eficiente para uso em cargas de trabalho de alto desempenho, como mecanismos de jogo, ou tarefas em segundo plano, como indexação para pesquisa.

• Maior flexibilidade: A opção de avaliar modelos de ML localmente em dispositivos Windows permite abordar uma gama mais ampla de cenários. Por exemplo, a avaliação de modelos de ML pode ser executada enquanto o dispositivo está offline ou quando confrontado com conectividade intermitente. Isso também permite que você resolva cenários em que nem todos os dados podem ser enviados para a nuvem devido a questões de privacidade ou soberania de dados.

• Custos operacionais reduzidos: Treinar modelos de ML na nuvem e, em seguida, avaliá-los localmente em dispositivos Windows pode proporcionar economias significativas nos custos de largura de banda, com apenas o mínimo de dados enviados para a nuvem, como pode ser necessário para a melhoria contínua do seu modelo de ML. Além disso, ao implantar o modelo de ML em um cenário de servidor, os desenvolvedores podem aproveitar a aceleração de hardware do Windows ML para acelerar o atendimento do modelo, reduzindo o número de máquinas necessárias para lidar com a carga de trabalho.

Modelos de Machine Learning

Um modelo de aprendizado de máquina é um arquivo que foi treinado para reconhecer certos tipos de padrões. Você treina um modelo sobre um conjunto de dados, fornecendo-lhe um algoritmo que ele pode usar para raciocinar e aprender com esses dados.

Depois de treinar o modelo, você pode usá-lo para raciocinar sobre dados que ele não viu antes e fazer previsões sobre esses dados. Por exemplo, digamos que você queira criar um aplicativo que possa reconhecer as emoções de um usuário com base em suas expressões faciais. Você pode treinar um modelo fornecendo-lhe imagens de rostos que são marcados com uma determinada emoção e, em seguida, você pode usar esse modelo em um aplicativo que pode reconhecer a emoção de qualquer usuário. Veja o exemplo Emoji8 para obter um exemplo de tal aplicação, ou confira O que é um modelo de aprendizado de máquina para saber mais.

O Windows Machine Learning usa o formato Open Neural Network Exchange (ONNX) para seus modelos. Você pode baixar um modelo pré-treinado ou treinar seu próprio modelo. Consulte Obter modelos ONNX para Windows ML para obter mais informações.

Começar

Para saber um pouco mais sobre as diferentes maneiras de incorporar o Windows Machine Learning em seu aplicativo, confira nossa página de introdução.

Pretende criar a sua primeira aplicação utilizando o Windows Machine Learning? Confira os tutoriais do WinML para obter uma visão geral das diferentes maneiras de treinar um modelo e incorporá-lo ao seu aplicativo WinML.

FAQ

Interessado em saber mais sobre as soluções de Machine Learning e as suas opções? Para obter uma visão geral completa das opções disponíveis, consulte Comparar soluções de IA ou saiba mais com as Perguntas frequentes do WinML.