Servizio di Azure Machine Learning

Crea rapidamente modelli e rendili operativi su larga scala dal cloud ai dispositivi perimetrali

Accelera il ciclo di vita end-to-end di Machine Learning

Semplifica la creazione, il training e la distribuzione dei modelli di Machine Learning. Accelera l'immissione sul mercato dei modelli di Machine Learning usando i tuoi strumenti e framework preferiti, incrementa la produttività con le funzionalità automatizzate di Machine Learning e innova in una piattaforma sicura di livello aziendale.

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Semplifica l'uso di Machine Learning con funzionalità automatizzate avanzate e senza codice per Machine Learning e supporto open source

Funzionalità solide per DevOps per Machine Learning integrabili con i processi DevOps esistenti per semplificare la gestione del ciclo di vita completo di Machine Learning

Ridimensiona on demand dal desktop e crea e distribuisci modelli di Machine Learning ovunque, dal cloud ai dispositivi perimetrali

Sicurezza, controllo e governance di Azure di livello aziendale per contribuire alla protezione della tua infrastruttura e delle tue funzionalità

Accedi a funzionalità semplificate di Machine Learning

Crea e distribuisci rapidamente i modelli di Machine Learning usando strumenti che rispettano le tue esigenze per diversi livelli di competenza, da esperienze senza codice a esperienze incentrate sul codice. Usa un'interfaccia basata su trascinamento della selezione, un ambiente notebook ospitato o le funzionalità automatizzate di Machine Learning. Accelera lo sviluppo dei modelli con la progettazione delle funzionalità automatizzate, la selezione degli algoritmi e l'organizzazione degli iperparametri. Ottieni il supporto predefinito per gli strumenti e i framework open source più diffusi, tra cui ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn e TensorFlow.

Innovazione più rapida con funzionalità solide per MLOps

MLOps, ovvero DevOps per Machine Learning, semplifica il ciclo di vita end-to-end, dalla preparazione dei dati allo sviluppo e al monitoraggio. Semplifica i flussi di lavoro e incrementa l'efficienza usando le pipeline di Machine Learning. Approfitta dei vantaggi offerti da integrazione continua e recapito continuo (CI/CD) per semplificare il supporto e la manutenzione, migliorando al tempo stesso la qualità dei modelli nel tempo. Gestisci gli artefatti dei modelli da un portale centrale e monitora le prestazioni dei modelli distribuiti.

Usa i vantaggi del cloud on demand dal desktop

Usa dati di qualsiasi tipo e distribuisci i modelli di Machine Learning ovunque, dal cloud ai dispositivi perimetrali, per massimizzare la flessibilità. Esegui rapidamente e in modo economicamente conveniente il training dei modelli tramite il ridimensionamento automatico con risorse di calcolo avanzate per CPU e GPU. Inferenza in tempo reale sul cloud o nei dispositivi perimetrali tramite FPGA.

Proteggi la tua infrastruttura e le tue soluzioni

Crea i tuoi modelli di Machine Learning usando la sicurezza, la conformità e il supporto per rete virtuale di livello aziendale di Azure per tutte le tue esigenze di data science. Proteggi i carichi di lavoro usando controlli predefiniti per identità, dati e rete in Azure, che offre il portfolio per la conformità più completo rispetto a qualsiasi altro provider di servizi cloud.

Paga solo per ciò che usi, senza costi iniziali

Paga solo per le risorse di Azure usate per il training dei modelli. Per altri dettagli, incluso il costo della distribuzione dei modelli, vedi la pagina dei prezzi del servizio Azure Machine Learning.

Come usare il servizio Azure Machine Learning

Crea un'area di lavoro

Compilazione e training

Distribuisci e gestisci

Passaggio 1 di 1

Archivia le destinazioni di calcolo, i modelli, le distribuzioni, le metriche e le cronologie di esecuzione sul cloud.

Passaggio 1 di 1

Usa le funzionalità automatizzate di Machine Learning per identificare algoritmi e iperparametri e tenere traccia degli esperimenti sul cloud.

Passaggio 1 di 1

Distribuisci il tuo modello di Machine Learning sul cloud o nei dispositivi perimetrali, monitora le prestazioni e ripeti il training in base alla necessità.

Getting Started Resources

Guide introduttive di 5 minuti

Dopo avere creato un'area di lavoro per il servizio Azure Machine Learning, scopri come eseguire un esperimento sul cloud o in un server notebook locale oppure crea un esperimento in un'interfaccia visiva.

Esercitazioni ed esempi

Esegui il training e distribuisci modelli di Machine Learning nelle risorse di calcolo remote. Usa l'SDK per la classificazione di immagini (dati MNIST) o la regressione (dati NYC Taxi) oppure usa l'interfaccia visiva per stimare i prezzi (dati Automotive).

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Clienti che usano il servizio Azure Machine Learning

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

Aggiornamenti, blog e annunci su Azure

Domande frequenti sul servizio Azure Machine Learning

  • Il servizio è disponibile a livello generale in diversi paesi/aree geografiche, in continuo aumento.
  • Il contratto di servizio per il servizio Azure Machine Learning offre una disponibilità al 99,9%.
  • L'area di lavoro del servizio Azure Machine Learning è la risorsa di primo livello per il servizio. Fornisce una posizione centralizzata per lavorare con tutti gli artefatti creati.

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