Passer au contenu principal
Azure
Connexion

Azure Machine Learning

Utiliser un service de qualité professionnelle pour le cycle de vie d’apprentissage automatique de bout en bout.

Essayez Azure Machine Learning gratuitement Vous êtes déjà abonné à Azure ? Démarrage d’Azure Machine Learning

Modèles Machine Learning critiques pour l’entreprise à grande échelle

Azure Machine Learning permet aux scientifiques des données et aux développeurs de créer, déployer et gérer des modèles de haute qualité plus rapidement et en toute confiance. Il accélère le délai d’utilisation grâce aux opérations d’apprentissage automatique (MLOps) de pointe, à l’interopérabilité open source et aux outils intégrés. Cette plateforme approuvée est conçue pour les applications d’intelligence artificielle responsables dans le Machine Learning.

Video container

Développement et apprentissage rapides de modèles, avec des outils intégrés et une prise en chargede l’infrastructure évolutive d’intelligence artificielle basée sur l’objectif.

Développement de modèles d’intelligence artificielle responsables avec une impartialité et une explicabilité intégrées, et une utilisation responsable pour la conformité

Déploiement, gestion et partage rapides de modèles ML pour la collaboration entre espaces de travail et MLOps

Gouvernance, sécurité et conformité intégrées pour l’exécution de charges de travail Machine Learning en tout lieu

Découvrez les nouveautés dans Azure Machine Learning

Prise en charge du cycle de vie du Machine Learning de bout en bout

Préparer les données Créer et entraîner des modèles Valider et déployer Gestion et surveillance

Étiquetage des données

Étiqueter les données d’entraînement et gérer les projets d’étiquetage.

Préparation des données

À utiliser avec des moteurs d’analyse pour l’exploration et la préparation des données.

Jeux de données

Accédez aux données et créez et partagez des jeux de données.

Retour aux onglets

Azure Machine Learning pour Deep Learning

Plateforme managée de bout en bout

Simplifiez le cycle de vie Deep Learning complet et la gestion des modèles avec des fonctionnalités MLOps natives. Exécutez Machine Learning dans n’importe quel emplacement en toute sécurité avec une sécurité de qualité professionnelle. Atténuez les biais du modèle et évaluez des modèles à l’aide du tableau de bord IA responsable.

Tous les outils de développement et infrastructures

Générez des modèles Deep Learning enrichis avec vos IDE favoris à partir de Visual Studio Code vers des Jupyter Notebooks dans l’infrastructure de votre choix avec PyTorch et TensorFlow. Azure Machine Learning s’intègre au Runtime ONNX et à DeepSpeed pour optimiser votre apprentissage et votre inférence.

Niveau de performance de classe mondiale

Tirez profit de l’infrastructure d’intelligence artificielle basée sur l’objectif uniquement conçue pour combiner les GPU NVIDIA les plus récents et Mellanox Networking allant jusqu’à 200 Go/s d’interconnexions InfiniBand. Effectuez un scale-up de milliers de GPU au sein d’un seul cluster avec une mise à l’échelle sans précédent.

Accélérez le temps de mise en valeur grâce au développement rapide de modèles

Améliorez la productivité grâce à la fonctionnalité studio, une expérience de développement qui prend en charge toutes les tâches de Machine Learning pour créer, entraîner et déployer des modèles. Collaborez avec Jupyter Notebooks à l’aide de la prise en charge intégrée des infrastructures et bibliothèques open source populaires. Créez rapidement des modèles précis avec le Machine Learning automatisé pour les modèles tabulaires, texte et image à l’aide de l’ingénierie des caractéristiques et du balayage hyperparamètre. Utilisez Visual Studio Code pour passer de l’entraînement local au cloud en toute transparence, et effectuez une mise à l’échelle automatique avec de puissants clusters de processeur et GPU basés sur le cloud optimisés par le réseau NVIDIA Quantum InfiniBand.

Pipeline avec MLOps

Opérationnaliser à grande échelle avec le MLOps

Simplifiez le déploiement et la gestion de milliers de modèles dans plusieurs environnements à l’aide de MLOps. Déployez et évaluez des modèles plus rapidement avec des points de terminaison complètement managés pour les prédictions par lots et en temps réel. Utilisez des pipelines reproductibles pour automatiser les flux de travail pour l’intégration continue et la livraison continue (CI/CD). Partagez et découvrez des artefacts Machine Learning dans plusieurs équipes pour la collaboration entre espaces de travail à l’aide de registres. Surveillez en permanence les métriques de performances du modèle, détectez la dérive des données et déclenchez un réentraînement pour améliorer les performances du modèle.

Fournir des solutions d’apprentissage automatique responsables

Évaluez les modèles Machine Learning avec des workflows reproductibles et automatisés pour évaluer l’impartialité du modèle, l’explicabilité, l’analyse des erreurs, l’analyse caustique, les performances du modèle et l’analyse exploratoire des données. Effectuez des interventions réelles avec une analyse causale dans le tableau de bord de l’IA responsable et générez une carte de performance au moment du déploiement. Contextualisez les métriques d’IA responsables pour les audiences techniques et non techniques afin d’impliquer les parties prenantes et de simplifier la révision de conformité.

Graphique détaillant l’importance des fonctionnalités agrégées pour un jeu de données dans Azure Machine Learning
Liste des définitions de stratégie

Innovez sur une plateforme hybride plus sécurisée et plus conforme

Renforcez la sécurité tout au long du cycle de vie du Machine Learning avec des fonctionnalités complètes couvrant l’identité, les données, la mise en réseau, la surveillance et la conformité. Sécurisez les solutions à l’aide du contrôle d’accès en fonction du rôle personnalisé, des réseaux virtuels, du chiffrement des données, des points de terminaison privés et des adresses IP privées. Formez et déployez des modèles localement pour répondre aux exigences de souveraineté des données. Régir avec des stratégies intégrées et simplifier la conformité avec 60 certifications, y compris FedRAMP High et HIPAA.

Développez vos compétences en matière de Machine Learning avec Azure

En savoir plus sur l’apprentissage automatique sur Azure et participer à des didacticiels pratiques avec un parcours d’apprentissage de 30 jours. À la fin, vous serez prêt à faire la certification Associé Scientifique des données Azure.

Explorer les outils d’apprentissage automatique
Personne travaillant sur un ordinateur portable dans une salle de conférence

Fonctionnalités de service clés pour le cycle de vie Machine Learning complet

  • Étiquetage des données

    Créez, gérez et surveillez les projets d’étiquetage, et automatiser les tâches itératives avec l’étiquetage assisté par Machine Learning.

  • Préparation des données

    Itérer rapidement sur la préparation des données à grande échelle sur Apache Spark clusters au sein de Azure Machine Learning, interopérables avec Azure Synapse Analytics.

  • Blocs-notes collaboratifs

    Optimisez votre productivité grâce à IntelliSense, au calcul facile, à la commutation de noyau et à l’édition de bloc-notes hors connexion. Lancez votre notebook dans Visual Studio Code pour bénéficier d’une expérience de développement riche, incluant le débogage sécurisé et la prise en charge du contrôle de code source Git.

  • Machine Learning automatisé

    Créez rapidement des modèles précis pour la classification, la régression, la prévision de série chronologique, les tâches de traitement en langage naturel et les tâches de vision par ordinateur. Utilisez l’interprétation du modèle pour comprendre comment le modèle a été créé.

  • Machine Learning par glisser-déplacer

    Utilisez les outils de Machine Learning, tels que le concepteur pour la transformation des données, l’apprentissage et l’évaluation de modèle, ou pour créer et publier des pipelines de Machine Learning.

  • Apprentissage par renforcement

    Mettez à l’échelle l’apprentissage par renforcement sur des clusters de calcul puissants, prenez en charge des scénarios multi-agents, et accédez à des algorithmes, infrastructures et environnements d’apprentissage par renforcement open source.

  • Création responsable

    Bénéficiez de la transparence du modèle lors des opérations d’apprentissage et d’inférence avec les fonctionnalités d’interprétation. Évaluez l’impartialité du modèle par le biais de métriques de disparité, et atténuez la partialité. Améliorez la fiabilité du modèle et identifiez et diagnostiquez les erreurs de modèle avec le kit de ressources d’analyse des erreurs. Protégez les données avec la confidentialité différentielle.

  • Expérimentation

    Gérez et surveillez les exécutions, ou comparez plusieurs exécutions pour l’apprentissage et l’expérimentation. Créez des tableaux de bord personnalisés et partagez-les avec votre équipe.

  • Registres

    Utilisez des référentiels à l’échelle de l’organisation pour stocker et partager des modèles, des pipelines, des composants et des jeux de données entre plusieurs espaces de travail. Capturez automatiquement les données de traçabilité et de gouvernance à l’aide de la fonctionnalité de piste d’audit.

  • Git et GitHub

    Utilisez l’intégration Git pour suivre le travail et GitHub Actions prise en charge pour implémenter des workflows d’apprentissage automatique.

  • Points de terminaison managés

    Utilisez des points de terminaison managés pour faire fonctionner le déploiement et le scoring de modèles, consigner des métriques et effectuer des déploiements de modèle sécurisé.

  • Mise à l’échelle automatique du calcul

    Utilisez des superordinateurs d’intelligence artificielle basés sur l’objectif pour distribuer un entraînement Deep Learning enrichi et rapidement tester, valider des déployer des modèles. Partagez des clusters de processeur et de GPU dans un espace de travail et mettez à l’échelle automatiquement pour répondre à vos besoins de Machine Learning.

  • Interopérabilité avec d’autres services Azure

    Accélérez la productivité avec Microsoft Power BI et des services tels que Azure Synapse Analytics, Recherche cognitive Azure, Azure Data Factory, Azure Data Lake, Azure Arc, Azure Security Center et Azure Databricks.

  • Support hybride et multicloud

    Exécutez le Machine Learning sur des clusters Kubernetes existants en local, dans des environnements multiclouds et à la périphérie avec Azure Arc. Utilisez l’agent Machine Learning simple pour démarrer des modèles d’apprentissage de manière plus sécurisée, où que se trouvent vos données.

  • Sécurité de niveau d’entreprise

    Créez et déployez des modèles de manière plus sécurisée avec l’isolation réseau et les fonctionnalités d’adresse IP privée de bout en bout, le contrôle d’accès en fonction du rôle pour les ressources et les actions, les rôles personnalisés et l’identité managée pour les ressources de calcul.

  • Gestion des coûts

    Réduisez les coûts informatiques et gérez mieux les allocations de ressources pour les instances de calcul, avec des limites de quota au niveau de l’espace de travail et des ressources et un arrêt automatique.

Bénéficiez d’une sécurité et d’une conformité complètes intégrées

  • Microsoft investit plus de 1 milliard de $ USD par an dans la recherche et le développement en matière de cybersécurité.

  • Nous employons plus de 3 500 experts de sécurité qui se consacrent à la sécurité et à la protection des données.

  • Azure propose plus de certifications que tout autre fournisseur de services cloud. Voir la liste complète.

Démarrer avec un compte Azure gratuit

1

Essai gratuit. Recevez un crédit de 200 $ USD à utiliser dans un délai de 30 jours. Pendant que vous disposez de votre crédit, bénéficiez de volumes gratuits de nombreux services populaires et accédez à plus de 55 autres services toujours gratuits.

2

Lorsque votre crédit est épuisé, passez au paiement à l’utilisation pour continuer à créer des applications à l’aide de ces mêmes services gratuits. Payez uniquement si vous utilisez une quantité supérieure aux volumes mensuels gratuits.

3

Après 12 mois, vous continuerez à bénéficier de plus de 55 services toujours gratuits - vous ne paierez que ce que vous utilisez au-delà de vos volumes mensuels gratuits.
Accédez à votre expérience web studio Générez et formez Déployez et gérez

Créez de nouveaux modèles et stockez vos cibles, modèles, déploiements, métriques et historiques d’exécution de calcul dans le cloud.

Retour aux onglets

Clients utilisant Azure Machine Learning

AXA ROYAUME-UNI
FedEx
3M
NHS
PepsiCo
Seven Bank

"Nous nous efforçons d’essayer de nouvelles idées et d’aller au-delà pour différencier AXA Royaume-Uni des autres collaborateurs. Nous voyons les points de terminaison managés dans Azure Machine Learning comme un facteur d’activation clé pour notre ambition numérique."

Nic Bourven, Directeur de l’information, AXA Royaume-Uni

Lisez l’article
Un parent et un enfant assis dans le coffre d’une voiture regardant une caméra et riant

" Les clients attendent des informations précises et opportunes sur leurs packages et une expérience de livraison basée sur les données. Nous aidons FedEx à rester à l’avant-garde avec Azure Machine Learning, et nous développons une expertise pour les projets futurs."

Bikram Virk, Responsable produit, IA et Machine Learning, FedEx

Lisez l’article
Deux personnes travaillant dans une fabrique

"À mesure que de plus en plus de nos groupes s’appuient sur la solution Azure Machine Learning, nos experts financiers peuvent se concentrer davantage sur les tâches de niveau supérieur et consacrer moins de temps à la collecte et à l’entrée manuelles des données."

Jeff Neilson, Manager de science des données, 3M

Lisez l’article
Un chargeur fonctionnant

i

"Avec Azure Machine Learning, nous pouvons montrer au patient un score de risque hautement adapté à sa situation individuelle. …Au final, nous nous efforçons de réduire les risques, de réduire l’incertitude et d’améliorer les résultats de l’opération."

Professeur Mike Reed, directeur clinique, Trauma & Orthopédique, Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust

Lisez l’article
Un professionnel de la santé qui parle avec un patient

1

"Nous avons utilisé les fonctionnalités MLOps dans Azure Machine Learning pour simplifier l’ensemble du processus Machine Learning. Cela nous permet de nous concentrer davantage sur la science des données et de laisser Azure Machine Learning prendre en charge l’opérationnalisation de bout en bout."

Michael Cleavinger, Directeur senior Insights acheteurs, Science des données et Analytics avancés, PepsiCo

Lisez l’article
Un worker réapprovisionnant des cannettes de Pepsi et Mountain Dew dans un réfrigérateur

.

"L’utilisation des fonctionnalités de Machine Learning automatisées de Azure Machine Learning pour la création de modèles Machine Learning nous a permis de réaliser un environnement dans lequel nous pouvons créer et expérimenter différents modèles de plusieurs perspectives."

Keiichi Sawada, Division Transformation d’entreprise, Seven Bank

Lisez l’article
Un emplacement Seven Bank
Retour aux onglets

Ressources Azure Machine Learning

Tutoriels pour les débutants

Tutoriels avancés

Vidéos recommandées

Interopérabilité

Ressources supplémentaires

Guide Maîtrise de Azure Machine Learning

Guide Maîtrise de Azure Machine Learning

Découvrez les principales techniques d’experts pour créer des pipelines et des modèles Machine Learning de bout en bout automatisés et hautement évolutifs dans Azure à l’aide de TensorFlow, Spark et Kubernetes.

Livre blanc sur l’ingénierie MLOps

Livre blanc sur l’ingénierie MLOps

Découvrez une approche systématique de la création, du déploiement et de la surveillance de solutions d’apprentissage automatique avec MLOps. Créez, testez et gérez rapidement des cycles de vie Machine Learning prêts pour la production à grande échelle.

Étude Forrester Total Economic ImpactTM (TEI)

Étude Forrester Total Economic ImpactTM (TEI)

L’étude Forrester Consulting Total Economic ImpactTM (TEI), commandée par Microsoft, examine le retour sur investissement potentiel (ROI) que les entreprises peuvent réaliser avec Azure Machine Learning.

Livre blanc sur les solutions Machine Learning

Livre blanc sur les solutions Machine Learning

Découvrez comment créer des solutions sécurisées, évolutives et équitables.

Livre blanc sur l’IA responsable

Livre blanc sur l’IA responsable

Découvrez les outils et méthodes permettant de comprendre, de protéger et de contrôler vos modèles.

Livre blanc sur les opérations d’apprentissage automatique (MLOps)

Livre blanc sur les opérations d’apprentissage automatique (MLOps)

Accélérez le processus de création, d’entraînement et de déploiement de modèles à grande échelle.

Livre blanc Machine Learning compatible avec Azure Arc

Livre blanc Machine Learning compatible avec Azure Arc

Découvrez comment créer, entraîner et déployer des modèles dans n’importe quelle infrastructure.

 

Forum aux questions sur Azure Machine Learning

  • Le service est généralement disponible dans plusieurs pays/régions, avec plus d’informations sur le chemin.

  • Le contrat SLA pour Azure Machine Learning garantit une durée de bon fonctionnement de 99,9 %.

  • Azure Machine Learning Studio est la ressource de niveau supérieur pour le Machine Learning. Cette fonctionnalité offre aux scientifiques des données et aux développeurs un emplacement centralisé dans lequel utiliser tous les artefacts pour créer, former et déployer des modèles Machine Learning.

Créez votre compte Azure gratuit quand vous voulez

Essayez Azure Machine Learning gratuitement

Chattez avec le service commercial