Servicio Azure Machine Learning

Cree modelos con rapidez y póngalos en práctica a escala desde la nube hasta el perímetro

Agilice el ciclo de vida completo del aprendizaje automático

Simplifique y agilice la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos de Machine Learning. Comercialice los modelos de Machine Learning en menos tiempo usando las herramientas y los marcos que prefiera, aumente la productividad usando funcionalidad automatizada de aprendizaje automático e innove en una plataforma segura para empresas.

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Aprendizaje automático simplificado con características automatizadas sin programación muy eficaces y compatibilidad con código abierto.

DevOps sólido para aprendizaje automático que se integra con sus procesos de DevOps actuales y facilita la administración de todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.

Escale los recursos a petición desde su escritorio y cree e implemente modelos de Machine Learning en cualquier parte, desde la nube hasta el perímetro.

Seguridad, control y gobernanza de nivel empresarial en Azure para proteger su infraestructura y funcionalidad

Acceda a aprendizaje automático simplificado

Cree e implemente modelos de Machine Learning con rapidez usando herramientas que satisfagan sus necesidades para distintos niveles de conocimiento, desde experiencias sin programación hasta situaciones donde se da prioridad al código. Utilice una interfaz visual con funcionalidad para arrastrar y colocar elementos, un entorno de cuaderno hospedado o aprendizaje automático. Agilice el desarrollo de modelos con la automatización de la ingeniería de características, la selección de algoritmos y el barrido de hiperparámetros. Obtenga compatibilidad integrada con herramientas y marcos que ya conoce, como ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn y TensorFlow.

Innove más rápidamente con MLOps

MLOps (DevOps para Machine Learning) optimiza el ciclo de vida completo, desde la preparación de los datos hasta la implementación y la supervisión. Simplifique sus flujos de trabajo y aumente la eficiencia con canalizaciones de Machine Learning. Aproveche la integración y la entrega continuas (CI/CD) para facilitar el soporte técnico y el mantenimiento, y mejorar la calidad de los modelos con el tiempo. Administre sus artefactos de modelo desde un portal central y supervise el rendimiento de los modelos implementados.

Saque partido a la nube a petición desde su escritorio

Use cualquier tipo de datos e implemente modelos de Machine Learning en cualquier parte, desde la nube hasta el perímetro, para maximizar la flexibilidad. Entrene modelos de manera rápida y rentable mediante escalado automático con recursos de proceso de CPU y GPU muy eficaces. Inferencia en tiempo real en la nube o en el perímetro con el uso de FPGA.

Proteja su infraestructura y sus soluciones

Cree sus modelos de Machine Learning con la seguridad, el cumplimiento normativo y la funcionalidad de red virtual de nivel empresarial de Azure para todas sus necesidades de ciencia de datos. Proteja sus cargas de trabajo usando controles integrados para la identidad, los datos y las redes en Azure, que ofrece una cartera de cumplimiento normativo más amplia que la de cualquier otro proveedor de nube.

Pague solo por lo que necesita, sin costos por adelantado

Pague solo por lo recursos de Azure que utilice para entrenar los modelos. Para obtener más información, incluido el costo de la implementación de modelos, vea la página de precios de Azure Machine Learning Service.

Cómo usar el servicio Azure Machine Learning

Crear un área de trabajo

Compilación y entrenamiento

Implementación y administración

Paso 1 de 1

Almacene sus destinos de proceso, modelos, implementaciones, métricas e historiales de ejecución en la nube.

Paso 1 de 1

Utilice las características automatizadas de Machine Learning para identificar algoritmos e hiperparámetros, y mantener un seguimiento de los experimentos en la nube.

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.

Guías de inicio rápido de 5 minutos

Después de crear un área de trabajo para Azure Machine Learning Service, vea cómo ejecutar un experimento en la nube o en un servidor de cuadernos local, o bien cree un experimento con una interfaz visual.

Tutoriales y ejemplos

Entrene e implemente modelos de Machine Learning en recursos de proceso remotos. Use el SDK para la clasificación de imágenes (datos de MNIST) o para regresión (datos de taxis de la ciudad de Nueva York), o bien use una interfaz visual para predecir precios (datos de automóviles).

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