Trace Id is missing
Lompati ke konten utama
Azure

Pembelajaran mesin untuk ilmuwan data

Jelajahi alat pembelajaran mesin untuk ilmuwan data dan teknisi pembelajaran mesin serta pelajari cara membangun solusi pembelajaran mesin skala cloud di Azure.

Temukan pembelajaran mesin di Azure

Bangun dan sebarkan model pembelajaran mesin untuk proses misi penting secara bertanggung jawab dan sesuai ketentuan Anda dengan alat dan layanan Azure.

Kembangkan model pembelajaran mesin sesuai ketentuan Anda

Bangun model pembelajaran mesin dalam kerangka kerja pembelajaran mesin, lingkungan, dan bahasa pengembangan serta menggunakan alat pilihan Anda. Selain itu, sebarkan model Anda ke cloud, lokal, atau di edge dengan Azure AI.

Bangun solusi pembelajaran mesin secara bertanggung jawab

Pahami model pembelajaran mesin Anda, lindungi data dengan privasi diferensial dan komputasi rahasia, dan kontrol siklus hidup pembelajaran mesin dengan percobaan audit dan lembar data.

Sebarkan model pembelajaran mesin dengan percaya diri untuk proses bisnis penting

Sebarkan dan kelola solusi pembelajaran mesin yang sangat scalable, toleran terhadap kesalahan, dan dapat direproduksi.

Lihat cara ilmuwan data lain menggunakan Azure Machine Learning

Lihat cara organisasi menggunakan Azure untuk mendukung beban kerja misi penting-nya.

Humana

Lihat cara Humana menghadirkan pengalaman layanan kesehatan misi penting dengan dukungan AI.

AGL

Pelajari cara AGL menerapkan MLOps dengan Azure Machine Learning.

UCLA

Temukan cara UCLA memelopori penggunaan AI untuk membantu para dokternya.

Kembali ke tab

Jelajahi pembelajaran mesin melalui video

Jelajahi cara menggunakan solusi pembelajaran mesin untuk mendukung aplikasi misi penting.

Melatih model pembelajaran mesin dalam skala besar

Pahami cara menggunakan komputasi yang tepat di Azure untuk menskalakan pekerjaan pelatihan Anda.

Inferensi dan penyebaran model

Pelajari tentang berbagai opsi penyebaran dan pengoptimalan untuk inferensi model skala besar.

Penjelasan MLOps

Pelajari tentang pentingnya MLOps dan proses yang terkait dengannya.

Mengamankan lingkungan pembelajaran mesin Anda

Lihat cara menggunakan Azure untuk mengakses keamanan dan tata kelola tingkat perusahaan.

Pembelajaran mesin hibrid dan multi-cloud

Lihat cara menyediakan lingkungan pembelajaran mesin hibrid dan multi-cloud.

Pembelajaran mesin yang terbuka dan memiliki interoperabilitas

Lihat cara Azure Machine Learning bekerja dengan teknologi sumber terbuka dan berintegrasi dengan layanan Azure lainnya.

Kembali ke tab

MLOps dengan Azure Machine Learning

Percepat proses pembuatan, pelatihan, dan penyebaran model pembelajaran mesin dalam skala besar.

Solusi Pembelajaran Mesin dengan skala dan keamanan tingkat perusahaan

Pelajari cara membangun solusi pembelajaran mesin yang aman, scalable, dan seimbang dengan Azure Machine Learning.

AI yang bertanggung jawab dengan Azure Machine Learning

Jelajahi alat dan metode untuk membantu Anda memahami, melindungi, dan mengontrol model pembelajaran mesin.

Pelajari selengkapnya melalui contoh arsitektur solusi

Jelajahi skenario yang berbeda untuk menggunakan Azure Machine Learning.

Pembelajaran mesin

Kontrol proses pelatihan model dengan parameter yang dapat disesuaikan yang disebut hyperparameter. Jelajahi praktik yang disarankan untuk menyetel hyperparameter dari model Python dan lihat cara mengotomatiskan penyetelan hyperparameter dan menjalankan eksperimen secara paralel untuk mengoptimalkan hyperparameter secara efisien.

Pembelajaran mendalam

Lihat cara melakukan pelatihan terdistribusi model pembelajaran mesin mendalam di seluruh kluster mesin virtual dengan dukungan GPU. Skenario ini ditujukan untuk klasifikasi gambar, tetapi solusi dapat digeneralisasikan ke skenario pembelajaran mendalam lainnya seperti segmentasi atau deteksi objek.

MLOps

Pelajari cara menerapkan integrasi berkelanjutan (CI), pengiriman berkelanjutan (CD), dan melatih ulang alur untuk aplikasi AI menggunakan Azure DevOps dan Azure Machine Learning. Solusi dibangun pada himpunan data diabetes scikit-learn, tetapi dapat dengan mudah disesuaikan untuk skenario AI apa saja dan sistem build populer lainnya.

Penyebaran edge

Lihat cara menggunakan Azure Stack Edge untuk memperluas inferensi pembelajaran mesin yang cepat dari cloud ke skenario lokal atau edge. Gunakan Azure Stack Edge untuk memanfaatkan kemampuan Azure seperti komputasi, penyimpanan, jaringan, dan pembelajaran mesin yang dipercepat perangkat keras untuk lokasi edge apa pun.

Penskoran batch

Pelajari cara menggunakan Azure Machine Learning untuk menerapkan transfer gaya neural, yaitu teknik pembelajaran mendalam yang akan menyusun gambar yang ada dengan gaya gambar lain menjadi video.

Penskoran real time

Jelajahi cara menyebarkan model Python sebagai layanan web untuk membuat prediksi real time menggunakan Azure Kubernetes Service (AKS). Model pembelajaran mesin yang disebarkan di AKS cocok untuk penyebaran produksi skala tinggi.