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Azure Machine Learning

Usar un servicio de nivel empresarial para el ciclo de vida de aprendizaje automático de un extremo a otro

Azure Machine Learning

Usar un servicio de nivel empresarial para el ciclo de vida de aprendizaje automático de un extremo a otro

Modelos de Machine Learning críticos para la empresa a gran escala

Azure Machine Learning capacita a los científicos de datos y a los desarrolladores para que puedan crear, implementar y administrar modelos de alta calidad en menos tiempo y con confianza. Acelera el tiempo para obtener valor con MLOps (operaciones de aprendizaje automático) de primer nivel, interoperabilidad de código abierto y herramientas integradas. Esta plataforma segura y de confianza se ha diseñado para ofrecer aplicaciones de IA responsable con aprendizaje automático.

Desarrollo y aprendizaje rápidos de modelos, con herramientas integradas y compatibilidad con bibliotecas y marcos de código abierto

Desarrollo de modelos de IA responsable con equidad y explicación integrados, además de uso responsable para el cumplimiento

Implementación, administración y uso compartido rápidos de modelos de ML para la colaboración entre áreas de trabajo y MLOps

Gobernanza, seguridad y cumplimiento integrados para ejecutar cargas de trabajo de aprendizaje automático en cualquier lugar

Soporte para el ciclo de vida del aprendizaje automático de un extremo a otro (ML)

Etiquetado de datos

Etiquete los datos de entrenamiento y administre proyectos de etiquetado.

Preparación de datos

Use motores de análisis para la exploración y preparación de datos.

Conjuntos de datos

Acceda a datos y cree y comparta conjuntos de datos.

Notebooks

Use cuadernos de colaboración de Jupyter con procesos asociados.

Aprendizaje automático automatizado

Entrene y ajuste automáticamente modelos precisos.

Diseñador de arrastrar y soltar

Diseñe con una interfaz de desarrollo de arrastrar y colocar.

Experimentos

Ejecute experimentos y cree y comparta paneles personalizados.

CLI y SDK de Python

Acelere el proceso de entrenamiento de modelos al escalar verticalmente y horizontalmente el proceso de Azure.

Visual Studio Code y GitHub

Use herramientas que ya conoce y cambie fácilmente del aprendizaje local a uno en la nube.

Instancia de proceso

Desarrolle en un entorno administrado y seguro con CPU en la nube, GPU y clústeres de supercomputación.

Bibliotecas y marcos de código abierto

Obtenga soporte integrado para Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras, Ray RLLib y mucho más.

Puntos de conexión administrados

Implemente modelos para la inferencia por lotes y en tiempo real de forma rápida y sencilla.

Canalizaciones y CI/CD

Automatice los flujos de trabajo de aprendizaje automático.

Imágenes precompiladas

Acceda a imágenes de contenedor con marcos y bibliotecas para la inferencia.

Repositorio de modelos

Comparta y siga los modelos y los datos.

Híbrido y multinube

Entrene e implemente modelos en el entorno local y en entornos multinube.

Optimizar modelos

Acelere el entrenamiento y la inferencia, y reduzca los costos con ONNX Runtime.

Supervisión y análisis

Siga, registre y analice datos, modelos y recursos.

Desfase de datos

Detecte el desfase de datos y mantenga la precisión del modelo.

Análisis de errores

Depure y optimice la precisión de modelos.

Auditoría

Siga los artefactos de aprendizaje automático para su cumplimiento.

Directivas

Aproveche las directivas integradas y personalizadas para la administración del cumplimiento normativo.

Seguridad

Disfrute de una supervisión continua con Azure Security Center.

Control de costos

Aplique la administración de cuotas y el apagado automático.

Reduzca el tiempo para obtener valor con un desarrollo de modelos rápido

Mejore la productividad con la capacidad de Estudio, la experiencia de desarrollo que permite realizar todas las tareas del aprendizaje automático para crear, entrenar e implementar modelos. Colabore con cuadernos de Jupyter Notebook gracias a la compatibilidad integrada con las bibliotecas y los marcos de código abierto más populares. Cree modelos precisos rápidamente con el aprendizaje automático automatizado para modelos tabulares, de texto e imagen, usando ingeniería de características y barrido de hiperparámetros. Use Visual Studio Code para llevar el entrenamiento del entorno local a la nube sin problemas y escalar automáticamente los recursos con eficaces clústeres de GPU y CPU basados en la nube.

Opere a gran escala con MLOps

Simplifique la implementación y la administración de miles de modelos en múltiples entornos con MLOps. Implemente y puntúe los modelos en menos tiempo con puntos de conexión totalmente administrados para obtener predicciones por lotes y en tiempo real. Use canalizaciones repetibles para automatizar los flujos de trabajo de integración y entrega continuas (CI/CD). Comparta y detecte artefactos de aprendizaje automático en varios equipos para la colaboración entre áreas de trabajo mediante registros. Supervise continuamente las métricas de rendimiento de modelos, detecte desfases de datos y desencadene reentrenamientos para mejorar el rendimiento de modelos.

Ofrezca soluciones de aprendizaje automático responsable

Evalúe los modelos de aprendizaje automático con flujos de trabajo reproducibles y automatizados para evaluar la equidad, la capacidad de explicación, el análisis de errores, el análisis causal, el rendimiento del modelo y el análisis de datos exploratorio. Realice intervenciones reales con un análisis causal en el panel de IA responsable y genere un cuadro de mandos en el momento de la implementación. Contextualice las métricas de IA responsables tanto para audiencias técnicas como no técnicas para implicar a las partes interesadas y simplificar la revisión de cumplimiento.

Innove en una plataforma híbrida más segura y conforme a las normativas

Aumente la seguridad en todo el ciclo de vida del aprendizaje automático con una funcionalidad muy completa que abarca la identidad, los datos, las redes, la supervisión y el cumplimiento normativo. Asegure soluciones con el control de acceso basado en rol personalizado, redes virtuales, cifrado de datos, puntos de conexión privados y direcciones IP privadas. Entrene e implemente los modelos en el entorno local para cumplir los requisitos de soberanía de los datos. Gobierne con directivas integradas y simplifique el cumplimiento normativo con 60 certificaciones, incluyendo FedRAMP High y HIPAA.

Desarrolle sus conocimientos del aprendizaje automático con Azure

Obtenga más información sobre el aprendizaje automático en Azure y participe en tutoriales prácticos en este recorrido de aprendizaje de 30 días. Cuando termine, estará preparado para obtener la certificación Azure Data Scientist Associate.

Funcionalidades de servicio clave para todo el ciclo de vida del aprendizaje automático

Etiquetado de datos

Cree, administre y supervise los proyectos de etiquetado y automatice las tareas iterativas con el etiquetado asistido por aprendizaje automático.

Preparación de datos

Itere rápidamente la preparación de datos  a gran escala  en clústeres de Apache Spark  dentro de  Azure Machine Learning, interoperable con Azure Synapse Analytics.

Cuadernos colaborativos

Maximice la productividad con IntelliSense, el intercambio sencillo de proceso y kernel, y la edición de cuadernos sin conexión. Inicie los cuadernos en Visual Studio Code para disfrutar de una experiencia de desarrollo enriquecida, que incluye una depuración segura y compatibilidad con el control de código fuente de Git.

Aprendizaje automático automatizado

Cree rápidamente modelos precisos para clasificación, regresión, previsión de series temporales, tareas de procesamiento de lenguaje natural y tareas de visión artificial. Use la interpretación del modelo para comprender cómo se compiló.

Aprendizaje automático de arrastrar y soltar

Utilice herramientas de aprendizaje automático, como el diseñador para la transformación de datos y el entrenamiento y la evaluación de modelos, o bien para crear y publicar fácilmente canalizaciones de aprendizaje automático.

Aprendizaje de refuerzo

Escale el aprendizaje de refuerzo a clústeres de proceso de gran eficacia, admita escenarios de varios agentes y acceda a algoritmos, marcos y entornos de código abierto de aprendizaje de refuerzo.

Compilación responsable

Obtenga transparencia en los modelos durante el entrenamiento y la inferencia con las características de interpretabilidad. Valore la imparcialidad de los modelos usando métricas de disparidad y mitigue la parcialidad. Mejore la confiabilidad de los modelos e identifique y diagnostique errores en ellos con el kit de herramientas de análisis de errores. Ayude a proteger los datos con privacidad diferencial.

Experimentación

Administre y supervise las ejecuciones o compare varias ejecuciones para entrenamiento y experimentación. Cree paneles personalizados y compártalos con su equipo.

Registros

Use los repositorios de toda la organización para almacenar y compartir modelos, canalizaciones, componentes y conjuntos de datos en varias áreas de trabajo. Capture automáticamente datos de linaje y gobernanza mediante la característica de seguimiento de auditoría.

Git y GitHub

Use la integración con Git para realizar un seguimiento del trabajo y la compatibilidad con Acciones de GitHub para implementar flujos de trabajo de aprendizaje automático.

Puntos de conexión administrados

Use puntos de conexión administrados para llevar a cabo la implementación y la puntuación de modelos, registrar métricas y realizar implementaciones de modelos seguras.

Proceso de autoescalado

Utilice la capacidad de proceso administrada para distribuir el entrenamiento de modelos y probarlos, validarlos e implementarlos rápidamente. Comparta clústeres de GPU y CPU en un área de trabajo y escale su capacidad automáticamente para satisfacer las necesidades de aprendizaje automático.

Interoperabilidad con otros servicios de Azure

Acelere la productividad gracias a Power BI y servicios como Azure Synapse Analytics, Azure Cognitive Search, Azure Data Factory, Azure Data Lake, Azure Arc, Azure Security Center y Azure Databricks.

Compatibilidad con entornos híbridos y multinube

Ejecute aprendizaje automático en los clústeres de Kubernetes del entorno local, en entornos multinube y en el perímetro con Azure Arc. Use el agente de aprendizaje automático con un solo clic para iniciar el entrenamiento de modelos de una forma más segura, dondequiera que estén los datos.

Seguridad de nivel empresarial

Cree e implemente modelos de una forma más segura con características como el aislamiento de red y direcciones IP privadas de un extremo a otro, el control de acceso basado en rol para los recursos y las acciones, roles personalizados y la identidad administrada para los recursos de proceso.

Cost Management

Reduzca los costos del departamento de TI para administrar mejor las asignaciones de recursos para las instancias de proceso con límites de cuota a nivel de recurso y área de trabajo, y con apagado automático.

Guía para dominar Azure Machine Learning

Descubra técnicas expertas para crear canalizaciones y modelos de aprendizaje automático completos, automatizados y muy escalables en Azure con TensorFlow, Spark y Kubernetes.

Notas del producto MLOps de ingeniería

Descubra un enfoque sistemático para crear, implementar y supervisar soluciones de aprendizaje automático con MLOps. Compile, pruebe y administre rápidamente ciclos de vida de aprendizaje automático listos para su producción a escala.

Informe Forrester WaveTM 2020

Vea por qué Forrester destacó a Azure Machine Learning como un líder en el estudio Forrester WaveTM: Análisis predictivo basado en cuadernos y aprendizaje automático, el T3 de 2020.

Estudio de impacto económico total de ForresterTM (TEI)

El estudio de impacto económico total de Forrester ConsultingTM (TEI), encargado por Microsoft, examina la posible rentabilidad de la inversión (ROI) que las empresas pueden lograr con Azure Machine Learning.

Notas del producto de las soluciones de Machine Learning

Descubra cómo crear soluciones seguras, escalables y adecuadas.

Notas del producto de la IA responsable

Infórmese sobre las herramientas y métodos para comprender, proteger y controlar los modelos.

Notas del producto de operaciones de aprendizaje automático (MLOps)

Acelere el proceso de creación, entrenamiento e implementación de modelos a escala.

Notas del producto de Machine Learning habilitadas para Azure Arc

Obtenga información sobre cómo crear, entrenar e implementar modelos en cualquier infraestructura.

Seguridad y cumplimiento normativo completos e integrados

  • Microsoft invierte más de USD 1 millardo al año en la investigación y el desarrollo de la ciberseguridad.

  • Contamos con más de 3,500 expertos en seguridad dedicados a proteger la seguridad y la privacidad de los datos.

  • Azure tiene más certificaciones que cualquier otro proveedor en la nube. Vea la lista completa.

Cómo se utiliza Azure Machine Learning

Viva una experiencia web con Studio

Compilar y entrenar

Implementar y administrar

Paso 1 de 1

Cree modelos nuevos y almacene los destinos de proceso, los modelos, las implementaciones, las métricas y los historiales de ejecución en la nube.

Paso 1 de 1

Utilice aprendizaje automático automatizado para identificar algoritmos e hiperparámetros, y realizar un seguimiento de los experimentos en la nube. Cree modelos usando cuadernos o el diseñador con funcionalidad para arrastrar y colocar.

Paso 1 de 1

Implemente su propio modelo de Machine Learning en la nube o en el perímetro, supervise el rendimiento y vuelva a entrenarlo según sea necesario.

Pague solo por lo que necesita, sin costos por adelantado

Empezar con una cuenta gratuita de Azure

Iniciar gratis. Obtenga $200 de crédito para usarlo en un plazo de 30 días. Mientras tenga crédito, disfrutará de forma gratuita de muchos de nuestros servicios más populares, además de más de 40 servicios distintos que siempre serán gratuitos.

Después de su crédito, cambie a pago por uso para seguir creando con los mismos servicios gratuitos. Pague solo si usa más de las cantidades mensuales gratuitas.

Después de 12 meses, seguirá recibiendo más de 40 servicios siempre gratuitos y seguirá pagando solo por lo que use más allá de sus cantidades mensuales gratuitas.

Clientes que utilizan Azure Machine Learning

"We make it our mission to try new ideas and go beyond to differentiate AXA UK from other insurers. We see managed endpoints in Azure Machine Learning as a key enabler for our digital ambition."

Nic Bourven, director de Informática de AXA UK
AXA UK

"Customers expect timely and accurate information on their packages and a data-based delivery experience. We're helping FedEx stay on the leading edge with Azure Machine Learning, and we're building expertise for future projects."

Bikram Virk, director de producto, IA y aprendizaje automático, FedEx
FedEx

"As more of our groups rely on the Azure Machine Learning solution, our finance experts can focus more on higher-level tasks and spend less time on manual data collection and input."

Jeff Neilson, Jefe de Ciencia de Datos, 3M
3M

"With Azure Machine Learning, we can show the patient a risk score that is highly tailored to their individual circumstances. …Ultimately, we aim to reduce risk, reduce uncertainty, and improve surgical outcomes."

Profesor Mike Reed, director clínico, traumatología y ortopédica, Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust
NHS

"We've used the MLOps capabilities in Azure Machine Learning to simplify the whole machine learning process. That allows us to focus more on data science and let Azure Machine Learning take care of end-to-end operationalization."

Michael Cleavinger, director sénior de análisis avanzados y ciencia de datos para obtener información de los clientes, PepsiCo
PepsiCo

"Using automated machine learning features of Azure Machine Learning for machine learning model creation enabled us to realize an environment in which we can create and experiment with various models from multiple perspectives."

Jpy Sawada, división de transformación corporativa, Seven Bank
Seven Bank

Recursos de Azure Machine Learning

Actualizaciones, blogs y anuncios de Azure Machine Learning

Preguntas más frecuentes de Azure Machine Learning

  • El servicio está disponible con carácter general en varios países y regiones, y se agregarán más próximamente.
  • El contrato de nivel de servicio (SLA) de Azure Machine Learning garantiza un tiempo de actividad del 99,9 %.
  • Azure Machine Learning Studio es el principal recurso de Machine Learning. Esta funcionalidad proporciona un lugar centralizado para que los científicos de datos y desarrolladores trabajen con todos los artefactos para crear, entrenar e implementar modelos de Machine Learning.

Cuando quiera, podemos configurar su cuenta gratuita de Azure

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