Služba Azure Machine Learning

Rychlé vytváření modelů a jejich zprovozňování ve velkém měřítku v cloudu i na hraničních zařízeních

Zrychlete kompletní životní cyklus strojového učení

Zjednodušte vytváření, trénování a nasazování modelů strojového učení. Zrychlete uvádění modelů strojového učení na trh s využitím nástrojů a architektur podle vašeho výběru, zvyšte produktivitu s využitím automatizovaného strojového učení a inovujte na zabezpečené platformě připravené pro podnikové prostředí.

Nejzajímavější body z Microsoft Buildu

Projděte si všechny relace Azure Machine Learning Service z této konference na vyžádání.

Podívejte se

Zjednodušené strojové učení s výkonnými funkcemi strojového učení, které nevyžadují kód, a podporou open source

Robustní DevOps pro strojové učení, které se integruje se stávajícími procesy DevOps a pomáhá spravovat kompletní životní cyklus strojového učení

Škálování na vyžádání z vašeho počítače a možnost vytvářet a nasazovat modely strojového učení kdekoli od cloudu až po hraniční zařízení

Řízení, zásady správného řízení a zabezpečení Azure připravené pro podnikové prostředí, které pomáhají chránit infrastrukturu a funkce

Přístup ke zjednodušenému strojovému učení

Rychle vytvářejte a nasazujte modely strojového učení s využitím nástrojů, které splní vaše požadavky na různých úrovních dovedností, od prostředí bez kódu až po prostředí založená na kódu. Můžete využít vizuální rozhraní podporující přetahování, hostované prostředí poznámkového bloku nebo automatizované strojové učení. Zrychlete vývoj modelů s využitím automatizovaného vytváření funkcí, výběru algoritmů a prohledávání hyperparametrů. Získejte integrovanou podporu pro známé open source nástroje a architektury, mezi které patří ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn a TensorFlow.

Rychlejší inovace s využitím robustního MLOps

MLOps (DevOps pro strojové učení) zjednodušuje celý životní cyklus od přípravy dat až po nasazení a monitorování. Zjednodušte své pracovní postupy a zvyšte efektivitu s využitím kanálů strojového učení. Využijte kontinuální integraci a průběžné doručování (CI/CD) a zajistěte snadnou podporu a údržbu při zlepšování kvality modelů v průběhu času. Monitorujte artefakty svých modelů z centrálního portálu a monitorujte výkon nasazených modelů.

Využívání cloudu na vyžádání z vašeho počítače

Použijte jakákoli data a nasazujte modely strojového učení kdekoli od cloudu až po hraniční zařízení a maximalizujte tak flexibilitu. Automatické škálování s využitím výkonných výpočetních prostředků CPU a GPU vám umožní trénovat modely rychle a cenově výhodně. Programovatelná hradlová pole vám umožní odvozovat v reálném čase v cloudu nebo na hraničních zařízeních.

Ochrana infrastruktury a řešení

Vytvářejte modely strojového učení s využitím zabezpečení, dodržování předpisů a podpory virtuálních sítí v Azure připravených pro podnikové prostředí pro všechny vaše požadavky na datové vědy. Chraňte své úlohy s využitím integrovaných kontrolních mechanismů pro identity, data a sítě napříč platformou Azure, která nabízí nejširší portfolio pro dodržování předpisů ze všech poskytovatelů cloudu.

Plaťte jenom za to, co opravdu potřebujete, bez počátečních nákladů

Plaťte jenom za prostředky Azure využité k trénování modelů. Další podrobnosti, včetně nákladů na nasazování modelů, najdete na stránce s cenami služby Azure Machine Learning Service.

Jak používat službu Azure Machine Learning

Vytvoření pracovního prostoru

Sestavení a trénování

Nasazení a správa

Krok 1 z 1

Ukládejte cílové výpočetní objekty, modely, nasazení, metriky a historie spuštění v cloudu.

Krok 1 z 1

Využijte automatizované strojové učení k identifikaci algoritmů a hyperparametrů a sledování experimentů v cloudu.

Krok 1 z 1

Nasaďte svůj model strojového učení v cloudu nebo na hraničních zařízeních, monitorujte jeho výkon a podle potřeby ho přetrénujte.

Getting Started Resources

5minutové rychlé starty

Po vytvoření pracovního prostoru pro službu Azure Machine Learning Service si můžete přečíst, jak spustit experiment v cloudu nebo na místním serveru poznámkového bloku nebo jak vytvořit experiment ve vizuálním rozhraní.

Kurzy a ukázky

Trénujte a nasazujte modely strojového učení ve vzdálených výpočetních prostředcích. Zajistěte klasifikaci obrázků (data MNIST) nebo regresi (data newyorské taxislužby) s využitím sady SDK nebo předvídejte ceny (data automobilového průmyslu) s využitím vizuálního rozhraní.

Začněte používat službu Azure Machine Learning Service ještě dnes

Zaregistrujte si bezplatný účet Azure a získejte okamžitý přístup a kredit $200.

Přihlásit se na Azure Portal.

Zákazníci využívající službu Azure Machine Learning Service

  • BP
  • Walgreens Boots Alliance
  • Schneider Electric
  • TAL
  • Asos
  • Wipro

Aktuální informace, blogy a oznámení týkající se Azure

Nejčastější dotazy ke službě Azure Machine Learning Service

Jsme na vás připraveni – společně vytvoříme váš bezplatný účet Azure