Azure Machine Learning

Služba strojového učení na podnikové úrovni pro rychlejší sestavování a nasazování modelů

Zrychlete kompletní životní cyklus strojového učení

Podpořte vývojáře a odborníky na data širokou nabídkou produktivních prostředí pro rychlejší sestavování, trénování a nasazování modelů strojového učení. Zkraťte dobu uvedení na trh a podpořte týmovou spolupráci používáním špičkového MLOps – DevOps pro strojové učení. Inovujte na zabezpečené důvěryhodné platformě navržené pro zodpovědné strojové učení.

Produktivita pro všechny úrovně dovedností se zaměřením na kód, návrhářem s podporou přetahovaní a automatizovaným strojovým učením

Robustní možnosti MLOps, které jsou integrované se stávajícími procesy DevOps a pomáhají spravovat celý životní cyklus strojového učení

Možnosti zodpovědného strojového učení umožňující seznámit se s modely s využitím funkcí interpretovatelnosti a spravedlivého přístupu, chránit data pomocí rozdílové ochrany osobních údajů a důvěrných výpočetních operací a řídit životní cyklus strojového učení s využitím datových listů a zkušebních auditů

Nejlepší podpora ve své třídě pro opensourcové architektury a jazyky včetně MLflow, Kubeflow, ONNX, PyTorch, TensorFlow, Pythonu a R

Zvýšení produktivity díky strojovému učení pro všechny úrovně dovedností

Rychle vytvářejte a nasazujte modely strojového učení s využitím nástrojů, které splní vaše požadavky bez ohledu na úroveň dovedností. Začněte s vizuálním strojovým učením s využitím návrháře bez kódu nebo využijte na kód zaměřené integrované poznámkové bloky Jupyter podporující spolupráci. Zrychlete vytváření modelů díky automatizovanému strojovému učení a získejte přístup k integrované extrakci příznaků, výběru algoritmů a prohledávání hyperparametrů, abyste mohli vyvíjet vysoce přesné modely.

Zprovozňování ve velkém měřítku díky MLOps

MLOps (tedy DevOps pro strojové učení) optimalizuje životní cyklus strojového učení od sestavování modelů až po nasazení a správu. S použitím kanálů strojového učení můžete vytvářet opakovatelné pracovní postupy a využívat bohatý registr modelů ke sledování svých prostředků. Spravujte produkční pracovní postupy ve velkém měřítku s využitím pokročilých upozornění a možností automatizace strojového učení. Profilujte, ověřujte a nasazujte modely strojového učení kdekoli od cloudu po hraniční zařízení, abyste mohli spravovat produkční pracovní postupy strojového učení ve velkém měřítku a byli připravení na podnikové prostředí.

Vytváření řešení zodpovědného strojového učení

Získejte přístup k moderním funkcím zodpovědného strojového učení, které vám umožní porozumět datům, modelům a procesům, zajistit jejich ochranu a řídit je. Detekce a zmírňování odchylek modelů vám umožní vysvětlit chování modelů během školení a odvozování a zajistit spravedlivý přístup. Zajistěte ochranu osobních údajů v datech v rámci celého životního cyklu strojového učení s využitím technik rozdílové ochrany osobních údajů a zajistěte ochranu prostředků strojového učení s využitím důvěrných výpočetních operací. Automaticky uchovávejte záznamy pro audit, sledujte rodokmen dat a využívejte modelové datové listy, abyste umožnili přiřazování zodpovědnosti.

Dosahujte inovace na otevřené a flexibilní platformě

Get built-in support for open-source tools and frameworks for machine learning model training and inferencing. Use familiar frameworks like PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn, or the open and interoperable ONNX format. Choose the development tools that best meet your needs, including popular IDEs, Jupyter notebooks, and CLIs—or languages such as Python and R. Use ONNX Runtime to optimize and accelerate inferencing across cloud and edge devices.

Pokročilé zabezpečení a zásady správného řízení

  • Zajistěte si zabezpečení od počátku, které zajišťuje důvěryhodný cloud Azure.
  • Zajistěte ochranu přístupu k vašim prostředkům s využitím podrobného řízení přístupu na základě role a integrovaných mechanismů ověřování identit.
  • Izolujte svou síť s využitím virtuálních sítí a privátních propojení, abyste mohli bezpečně vytvářet, trénovat a nasazovat modely.
  • Spravujte zásady správného řízení s využitím zásad, protokolů auditu, kvót a správy nákladů.
  • Zjednodušte si dodržování předpisů s využitím komplexního portfolia, které zahrnuje 60 certifikací, včetně FedRAMP High a DISA IL5.

Klíčové možnosti služby

Poznámkové bloky pro spolupráci

Maximize productivity with intellisense, easy compute and kernel switching and offline notebook editing.

Automatizované strojové učení

Vytvářejte rychle přesné modely pro klasifikaci, regresi a prognózování časové řady. Využijte interpretovatelnost modelů k pochopení způsobu sestavení modelu.

Strojové učení podporující přetahování

Pomocí návrháře s moduly můžete pomocí několika kliknutí transformovat data, trénovat a vyhodnocovat modely nebo vytvářet a publikovat kanály strojového učení.

Popisování dat

Popisování s podporou strojového učení umožňuje rychle připravovat data, spravovat a monitorovat projekty popisování a automatizovat iterativní úlohy.

MLOps

Využijte centrální registr k ukládání a sledování dat, modelů a metadat. Automaticky zachytávejte rodokmen dat a data zásad správného řízení. Pomocí Gitu sledujte práci a pomocí GitHub Actions implementujte pracovní postupy. Spravujte a monitorujte spuštění nebo porovnávejte několik spuštění v rámci trénování a experimentování.

Automatické škálování výpočetních prostředků

Využijte spravované výpočetní prostředky k distribuci trénování a rychlému testování, ověřování a nasazování modelů. Clustery CPU a GPU se můžou sdílet v rámci pracovního prostoru a automaticky škálovat s ohledem na vaše požadavky na strojové učení.

Integrace s aplikací RStudio

Integrovaná podpora R a integrace RStudio Serveru (open source edice) umožňuje sestavovat a nasazovat modely a monitorovat spuštění.

Úzká integrace s dalšími službami Azure

Accelerate productivity with built-in integration with Azure services such as Azure Synapse Analytics, Cognitive Search, Power BI, Azure Data Factory, Azure Data Lake, and Azure Databricks.

Zpětnovazební učení

Škálujte zpětnovazební učení na výkonné výpočetní clustery, zajistěte podporu scénářů s více agenty a získejte přístup k open source algoritmům, architekturám a prostředím zpětnovazebního učení.

Zodpovědné strojové učení

Zajistěte transparentnost modelů při trénování a odvozování díky možnostem interpretovatelnosti. Posuzujte nestrannost modelů na základě metrik nekonzistence a zmírňujte nespravedlnosti. Chraňte data s využitím rozdílové ochrany osobních údajů.

Zabezpečení na podnikové úrovni

Využijte možnost zabezpečeného sestavování a nasazování modelů díky funkcím, jako jsou izolace sítě a služba Private Link, řízení přístupu k prostředkům a akcím na základě role, vlastní role nebo spravované identity pro výpočetní prostředky.

Správa nákladů

Zlepšete správu přidělování prostředků pro Výpočetní prostředky služby Machine Learning s využitím limitů kvót na úrovni pracovního prostoru a prostředků.

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

Podrobnosti najdete na stránce s cenami Azure Machine Learning.

Používání Azure Machine Learning

Přejít do webového prostředí studia

Sestavení a trénování

Nasazení a správa

Krok 1 z 1

Můžete vytvářet nové modely a ukládat 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. Můžete taky vytvářet modely s použitím poznámkových bloků nebo návrháře umožňujícího přetahování.

Krok 1 z 1

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

Začněte s Azure Machine Learning už dnes

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

Přihlásit se na Azure Portal.

Zákazníci využívající Azure Machine Learning

"The model we deployed on Azure Machine Learning helped us choose the three new retail locations we opened in 2019. Those stores exceeded their revenue plans by over 200 percent in December, the height of our season, and within months of opening were among the best-performing stores in their districts."

Jolie Vitale, ředitelka pro BI a analýzy, Carhartt
Carhartt

Scandinavian Airlines

Pomocí služby Azure Machine Learning identifikuje SAS podvody s přesností, které ručními metodami nebylo možné dosáhnout. V případě zpětné registrace letů za nalétané míle EuroBonus (běžný zdroj podvodů) nový systém předpovídá podvody s 99procentní přesností.

Scandinavian Airlines

"If I have 200 models to train—I can just do this all at once. It can be farmed out to a huge compute cluster, and it can be done in minutes. So I'm not waiting for days."

Dean Riddlesden, hlavní odborník na data, globální analytika, Walgreens Boots Alliance
Walgreens Boots Alliance

"We see Azure Machine Learning and our partnership with Microsoft as critical to driving increased adoption and acceptance of AI from the regulators."

Alex Mohelsky, partner a vedoucí pro poradenská data, analýzy a AI, EY Canada
EY

"The automated machine learning capabilities in Azure Machine Learning save our data scientists from doing a lot of time-consuming work, which reduces our time to build models from several weeks to a few hours."

Xiaodong Wang, generální ředitel, TalentCloud
TalentCloud

Aktuality, blogy a oznámení týkající se Azure Machine Learning

Nejčastější dotazy k Azure Machine Learning

  • Tato služba je obecně dostupná v několika zemích/oblastech a další se připravují.
  • Smlouva o úrovni služeb (SLA) pro Azure Machine Learning je na úrovni 99,9 procent.
  • Studio Azure Machine Learning je prostředek služby strojového učení nejvyšší úrovně. Poskytuje centralizované místo, na kterém můžou odborníci na data a vývojáři pracovat se všemi artefakty pro sestavování, trénování a nasazování modelů strojového učení.

Jsme na vás připraveni – společně vytvoříme váš bezplatný účet Azure