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Aprendizaje automático

Crear automáticamente modelos de Machine Learning con velocidad y escala

Crear fácilmente modelos de Machine Learning muy precisos

Capacite a los científicos de datos profesionales y no profesionales para crear modelos de Machine Learning rápidamente. Automatice las tareas repetitivas que ocupan gran parte del tiempo del desarrollo de modelos mediante investigación innovadora y acelere el tiempo de comercialización.

Ejemplo de un modelo de Machine Learning preciso

Cree e implemente automáticamente modelos predictivos con la interfaz de usuario que no requiere programación o con el SDK.

Cree rápidamente modelos precisos adaptados a sus datos y mejorados con una amplia gama de algoritmos e hiperparámetros.

Aumente la productividad con la exploración sencilla de los datos y la ingeniería de características inteligente que ofrecen las redes neuronales profundas.

Build responsible ML solutions with model interpretability, and fine-tune your models to improve accuracy

Realice previsiones precisas de los resultados empresariales futuros con modelos de series temporales muy populares y aprendizaje profundo.

Crear modelos a su manera

Agilice la creación de modelos con la interfaz de usuario de aprendizaje automático automatizado que no requiere programación o con el SDK. Personalice sus modelos rápidamente y aplique la configuración de control a las iteraciones, los umbrales, las validaciones, los algoritmos bloqueados y otros criterios de experimento. Use características integradas para tareas comunes de aprendizaje automático, como la clasificación, la regresión y la previsión de series temporales, con el fin de administrar conjuntos de datos de gran tamaño y mejorar las puntuaciones de los modelos.

Controle el proceso de creación de los modelos

El aprendizaje automático automatizado selecciona de forma inteligente entre una amplia gama de algoritmos e hiperparámetros para ayudar a crear modelos muy precisos. Detecte errores comunes e incoherencias en los datos a través de barreras de seguridad y comprenda mejor las acciones recomendadas y aplíquelas automáticamente. Use la opción de detención inteligente para ahorrar tiempo de proceso y dé prioridad a la métrica principal para acelerar los resultados.

Mejore la productividad con la ingeniería de características automática

Use funcionalidades integradas para tareas comunes de aprendizaje automático, como la clasificación, la regresión y la previsión de series temporales, incluida la compatibilidad con redes neuronales profundas, para administrar grandes conjuntos de datos y mejorar las puntuaciones del modelo. Use la selección de características automatizada y las nuevas funcionalidades de generación de características para ahorrar tiempo y crear modelos muy precisos. El aprendizaje automático automatizado incluye ahora la arquitectura de aprendizaje profundo BERT para la caracterización de datos de texto en 100 idiomas, que está disponible a través de la interfaz de usuario y de cuadernos.

Comprender mejor los modelos

La compatibilidad integrada con los resúmenes de ejecución y las visualizaciones de métricas detalladas de los experimentos le ayudan a comprender los modelos y a comparar el rendimiento de estos. La interpretación del modelo ayuda a evaluar el ajuste de dicho modelo para características sin procesar y de ingeniería y proporciona conclusiones sobre la importancia de las características. Descubra patrones, realice análisis condicionales y desarrolle una comprensión más profunda de los modelos para admitir la transparencia y la confianza en su empresa.

Permita una gran variedad de tareas de aprendizaje automático

Obtenga soporte técnico para aplicaciones de aprendizaje automático básicas, como la clasificación, la regresión y la previsión de series temporales, incluidos caracterizadores especiales integrados para configurar cada tarea. Use técnicas de clasificación para el aprendizaje supervisado; por ejemplo, para la detección de fraudes, el reconocimiento de la escritura a mano, etc. Cree modelos de regresión para predecir valores numéricos; por ejemplo, para la predicción de precios. O bien use la previsión de series temporales para crear modelos que tengan en cuenta las tendencias y la estacionalidad. Evalúe diversos modelos de series temporales conocidos, como ARIMA y Prophet, y otros modelos de aprendizaje profundo.

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 acabe este recorrido de aprendizaje, estará preparado para la certificación Azure Data Scientist Associate.

Cuando quiera, podemos configurar su cuenta gratuita de Azure