Service Azure Machine Learning

Construisez des modèles rapidement et rendez-les opérationnels à grande échelle du cloud à la périphérie

Accélérez le cycle de vie du Machine Learning de bout en bout

Simplifiez la création, la formation et le déploiement de vos modèles Machine Learning. Commercialisez plus rapidement des modèles Machine Learning à l’aide des outils et infrastructures de votre choix, gagnez en productivité grâce au Machine Learning automatisé, et innovez sur une plateforme sécurisée de classe entreprise.

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Machine Learning simplifié avec de puissantes fonctionnalités de Machine Learning automatisées sans code, et un support open source

DevOps robuste pour le Machine Learning, qui s’intègre avec vos processus DevOps existants et vous aide à gérer le cycle de vie complet du Machine Learning

Adaptez l’échelle à la demande à partir de votre bureau, et créez et déployez des modèles Machine Learning en tout lieu, du cloud à la périphérie

Sécurité, contrôle et gouvernance Azure de classe entreprise pour contribuer à la protection de votre infrastructure et de vos fonctionnalités

Accédez à un Machine Learning simplifié

Créez et déployez rapidement des modèles Machine Learning à l’aide d’outils répondant à vos besoins, tous niveaux de compétence confondus, des expériences sans code aux expériences Code First. Utilisez une interface visuelle de type glisser-déposer, un environnement de bloc-notes hébergé ou du Machine Learning automatisé. Accélérez le développement de modèles avec l’ingénierie automatisée des fonctionnalités, la sélection d’algorithme et le balayage d’hyperparamètre. Bénéficiez d’une prise en charge intégrée d’outils et d’infrastructures open source familiers, dont ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn et TensorFlow.

Innovez plus rapidement avec un MLOps robuste

MLOps (DevOps pour le Machine Learning) simplifie le cycle de vie de bout en bout, de la préparation des données au déploiement et à la surveillance. Simplifiez vos workflows et gagnez en efficacité à l’aide de pipelines de Machine Learning. Tirez parti de l’intégration et de la livraison continues (CI/CD) pour faciliter le support et la maintenance tout en améliorant la qualité du modèle au fil du temps. Gérez vos artefacts de modèle à partir d’un portail central, et surveillez les performances des modèles déployés.

Exploitez le cloud à la demande depuis votre bureau

Utilisez tous types de données et déployez des modèles Machine Learning partout, du cloud à la périphérie, pour optimiser la flexibilité. Formez des modèles rapidement et à moindre coût en opérant une mise à l’échelle automatique grâce à de puissantes ressources d’UC et de GPU. Effectuez des inférences en temps réel dans le cloud ou à la périphérie à l’aide de FPGA.

Protégez votre infrastructure et vos solutions

Créez vos modèles Machine Learning en utilisant la sécurité, la conformité et la prise en charge de réseau virtuel de classe entreprise d’Azure pour tous vos besoins en matière de science des données. Protégez vos charges de travail à l’aide de contrôles intégrés pour les identités, les données et la mise en réseau dans Azure qui offre un portefeuille de conformité plus complet que tous les autres fournisseurs de cloud.

Payez uniquement pour ce dont vous avez besoin, sans coût initial

Ne payez que les ressources Azure utilisées pour former vos modèles. Pour plus de détails, y compris le coût de déploiement des modèles, voir la page concernant la tarification d’Azure Machine Learning service.

Utilisation d'Azure Machine Learning Services

Créer un espace de travail

Générez et formez

Déployez et gérez

Étape 1 sur 1

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

Étape 1 sur 1

Utilisez un Machine Learning automatisé pour identifier des algorithmes et hyperparamètres, ainsi que pour suivre des expériences plus rapidement dans le cloud.

Étape 1 sur 1

Déployez votre modèle Machine Learning dans le cloud ou à la périphérie, surveillez les performances et recommencez l’apprentissage si nécessaire.

Démarrages rapides en 5 minutes

Après avoir créé un espace de travail pour Azure Machine Learning service, découvrez comment exécuter une expérience dans le cloud ou sur un serveur de bloc-notes local, ou créer une expérience dans une interface visuelle.

Didacticiels et exemples

Formez et déployez des modèles Machine Learning sur des ressources de calcul distantes. Utilisez le Kit de développement logiciel (SDK) pour la classification d’image (données MNIST) ou la régression (données des taxis de NYC), ou utilisez une interface visuelle pour prédire les prix (données automobiles).

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Clients utilisant Azure Machine Learning service

  • BP
  • Walgreens Boots Alliance
  • Schneider Electric
  • TAL
  • Asos
  • Wipro

Mises à jour, blogs et annonces Azure

Forum aux questions sur Azure Machine Learning service

  • Le service est généralement disponible dans plusieurs pays/régions, et s’élargit progressivement à d’autres pays/régions.
  • Le contrat de niveau de service (SLA) pour Azure Machine Learning service offre une garantie de 99,9 %.
  • L’espace de travail Azure Machine Learning service est la ressource de niveau supérieur du service. Il fournit un emplacement centralisé dans lequel utiliser tous les artefacts que vous créez.

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