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Azure Machine Learning

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

Créez des modèles Machine Learning stratégiques 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 d’apprentissage de l’IA approuvée est conçue pour des applications de d’intelligence artificielle responsables dans le Machine Learning.

Video container

Accélérez le délai de valorisation

Créez des modèles d'apprentissage automatique en tirant parti d'une puissante infrastructure d' IA et orchestrez les flux de travail d'IA avec un flux rapide.

Collaborer et simplifier MLOps

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

Développer en toute confiance

Gouvernance, sécurité et conformité intégrées pour exécuter des charges de travail de machine learning n'importe où.

Concevoir de manière responsable

IA responsable pour créer des modèles explicables à l’aide de décisions pilotées par les données pour la transparence et la responsabilité.

Regardez le webinaire Découvrez des informations prédictives avec Analytics + AI

Prise en charge du cycle de vie de l'apprentissage automatique de bout en bout

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 l’IA générée

Orchestration du flux de travail IA

Simplifiez la conception, l’évaluation et le déploiement d’applications basées sur un modèle–de langage volumineux avec flux d’invite. Suivez, reproduisez, visualisez et améliorez facilement les invites et les flux sur un large éventail d’outils et de ressources, en savoir plus sur L’IA générée dans Machine Learning.

Plateforme managée de bout en bout

Rationalisez l’ensemble du cycle de vie et de la gestion des modèles de langage à grande échelle grâce aux 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.

Outils et frameworks flexibles

Créez des modèles d’apprentissage profond dans des outils tels que Visual Studio Code et Jupyter Notebooks, à l’aide de frameworks flexibles tels que PyTorch ou TensorFlow. Azure Machine Learning est compatible avecONNX Runtime et DeepSpeed pour optimiser la formation et l'inférence.

Niveau de performance de classe mondiale

Utilisez une infrastructure d'IA spécialement conçue pour combiner les derniers GPU NVIDIA et les solutions réseau InfiniBand jusqu'à 400 Gbit/s. Adaptez-vous à des milliers de GPU au sein d’un seul cluster avec une évolutivité sans précédent.

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

Améliorez la productivité grâce à une expérience de studio unifiée. Créez, formez et déployez des modèles avec Jupyter Notebooks à l’aide de la prise en charge intégrée des bibliothèques et infrastructures open source. Créez rapidement des modèles grâce à l'apprentissage automatique automatisé pour les données tabulaires, textuelles et images. Utilisez Visual Studio Code pour passer de l’entraînement local au cloud en toute transparence, et effectuez une mise à l’échelle automatique avec Azure AI infrastructure, optimisée par la plateforme InfiniBand NVIDIA Quantum-2. Concevez, comparez, évaluez et déployez vos invites pour de grandes applications basées sur un modèle de langage avec un flux d'invites.

Collaborer et simplifier la gestion des modèles avec MLOps

Rationalisez le déploiement et la gestion de milliers de modèles dans plusieurs environnements à l'aide de MLOps. Déployez et évaluez les modèles ML 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 et les magasins de fonctionnalités gérés. Surveillez en permanence les métriques de performances du modèle, détectez la dérive des données et déclenchez un réentraînement pour améliorer les performances du modèle.

Créer des solutions de classe Entreprise sur une plateforme hybride

Placez la sécurité en premier dans le cycle de vie du Machine Learning à l’aide de la gouvernance des données intégrée dans Microsoft Purview. Tirez parti des fonctionnalités de sécurité complètes qui couvrent l’identité, les données, la mise en réseau, la surveillance et la conformité, toutes testées et validées par Microsoft. 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 n’importe où, des locaux au multicloud, pour répondre aux exigences de souveraineté des données. Gouvernez en toute confiance grâce aux stratégies intégrées et à la conformité avec 60 certifications, y compris FedRAMP High et HIPAA.

Utiliser des pratiques d’IA responsables tout au long du cycle de vie

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.

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.

Personne travaillant sur un ordinateur portable dans une salle de conférence

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

  • Préparation des données

    Itérer rapidement sur la préparation des données à l’échelle sur les clusters Apache Spark dans Azure Machine Learning, interopérable avec Azure Databricks.

  • Magasin de fonctionnalités

    Augmentez l'agilité dans l'expédition de vos modèles en rendant les fonctionnalités détectables et réutilisables sur plusieurs espaces de travail grâce au magasin de fonctionnalités managé.

  • Blocs-notes collaboratifs

    Lancez votre bloc-notes dans Jupyter Notebook ou Visual Studio Code pour une expérience de développement riche, y compris le débogage et la prise en charge du contrôle de 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 avec ML automatisé.

  • 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.

  • IA responsable

    Créez des solutions d’IA responsable avec des fonctionnalités d’interprétabilité. Évaluez l’impartialité du modèle par le biais de métriques de disparité, et atténuez la partialité.

  • 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 les données de traçabilité et gouvernez à l’aide de la fonctionnalité de piste d’audit.

  • 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.

Sécurité et conformité complètes, intégrées

Commencez par un compte Azure gratuit

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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.

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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.

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Après 12 mois, vous continuerez à bénéficier de plus de 55 services toujours gratuits, et vous ne paierez toujours que ce que vous utilisez au-delà de vos montants mensuels gratuits.

Découvrez comment les clients utilisent Azure Machine Learning pour innover avec l’IA

« PyTorch et Azure Machine Learning sont parfaitement adaptés aux objectifs de notre équipe de recherche, ce qui nous permet de gagner du temps pour créer des innovations révolutionnaires ».

Ogas d’Orlando

Co-fondateur et PDG, Fashable

« Nos équipes testent généralement [les données], obtiennent des résultats, puis les utilisent pour développer des modèles et des algorithmes, que nous intégrons ensuite dans des produits logiciels. Cette plateforme simplifie, accélère et simplifie l’ensemble du processus ».

Mogens Momkeke

Architecte d’entreprise, Innovation SEGES

« 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

Un chargeur fonctionnant

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« 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

Un professionnel de la santé qui parle avec un patient

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« La possibilité de mettre à l’échelle les ressources de calcul est essentielle pour la vitesse d’innovation et la rentabilité…. Azure Machine Learning et ses fonctionnalités intégrées d’opérations d’apprentissage automatique simplifient l’agilité et la rentabilité ».

Kate Puech

Directrice de l’ingénierie IA, Axon

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« L'utilisation des fonctionnalités d'apprentissage automatique automatisées d'Azure Machine Learning pour la création de modèles d'apprentissage automatique nous a permis de créer un environnement dans lequel nous pouvons créer et expérimenter divers modèles sous plusieurs perspectives. »

Keiichi Sawada

Division Transformation d’entreprise, Seven Bank

Un emplacement Seven Bank
Retour aux onglets

IDC MarketScape : Évaluation du fabricant MLOps 2022

Découvrez comment les entreprises de tous secteurs utilisent MLOps pour surmonter les défis liés à la mise en œuvre des technologies d'IA et d'apprentissage automatique.

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 sur l’impact économique total

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

Livre blanc sur les solutions Machine Learning

Apprenez à construire des solutions d’apprentissage automatique plus sécuritaires, plus évolutives et plus équitables.

Livre blanc sur l’IA responsable

Apprenez à construire des solutions d’apprentissage automatique plus sécuritaires, plus évolutives et plus équitables.

Livre blanc MLOps

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

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.

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