Scopri nuovi strumenti e capacità per sviluppare app e agenti IA in Fonderia Azure AI.

Azure Machine Learning

Usa un servizio di intelligenza artificiale di livello aziendale per il ciclo di vita end-to-end del Machine Learning (ML).

Introduzione ad Azure Introduzione allo studio

PANORAMICA

Crea modelli ML strategici per il business su larga scala

Semplifica la progettazione dei prompt e i flussi di lavoro del modello di Machine Learning. Accelera lo sviluppo di modelli con una potente infrastruttura di intelligenza artificiale.

Informazioni sul flusso di richiesta
Riproduci pipeline end-to-end e automatizza i flussi di lavoro con integrazione continua e recapito continuo (CI/CD).

Scopri di più sulle operazioni ML
Unifica i dati e la governance dell'intelligenza artificiale con sicurezza e conformità predefinite. Esegui le risorse di calcolo ovunque per l'apprendimento automatico ibrido.

Scopri di più sulla sicurezza predefinita
Ottieni visibilità nei modelli e valuta i flussi di lavoro dei modelli linguistici. Attenua l'equità, le distorsioni e i danni con il sistema di sicurezza predefinito.

Scopri di più sull'intelligenza artificiale responsabile

FUNZIONALITÀ

Sfrutta i vantaggi delle funzionalità chiave per l'intero ciclo di vita di ML

Preparazione dei dati

Esegui rapidamente l'iterazione della preparazione dei dati nei cluster Apache Spark all'interno di Azure Machine Learning, interoperativi con Microsoft Fabric.

Archivio delle funzionalità

Aumenta la flessibilità nella distribuzione dei modelli rendendo le funzionalità individuabili e riutilizzabili in aree di lavoro.

Infrastruttura di intelligenza artificiale

Sfrutta i vantaggi dell'infrastruttura di intelligenza artificiale progettata appositamente per combinare le GPU più recenti e la rete InfiniBand.

Machine Learning automatizzato

Crea rapidamente modelli di apprendimento automatico accurati per attività quali classificazione, regressione, visione ed elaborazione del linguaggio naturale.

Intelligenza artificiale responsabile

Crea soluzione di intelligenza artificiale responsabile con funzionalità di interpretabilità. Valuta l'equità dei modelli tramite metriche di disparità e attenua la mancanza di equità.

Catalogo modelli

Scopri, ottimizza e distribuisci modelli di base di Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere e altro ancora usando il catalogo dei modelli.

Prompt flow

Progetta, costruisci, valuta e distribuisci flussi di lavoro del modello linguistico con il flusso di richiesta.

Endpoint gestiti

Rendi operativa la distribuzione e l'assegnazione di punteggi ai modelli e le metriche dei log e per eseguire implementazioni sicure dei modelli.

Funzionalità

Scopri come portare ML nell'ambiente di produzione

Azure Machine Learning supporta funzionalità estese e diverse per uno sviluppo affidabile di intelligenza artificiale e Machine Learning.

IA generativa

Semplifica i progetti di progettazione dei prompt e crea applicazioni basate su modelli di linguaggio.

Scopri di più

Una persona con occhiali seduta su una sedia

Machine Learning automatizzato

Crea automaticamente modelli di Machine Learning a velocità e scalabilità elevata.

Scopri di più

Una persona con una sciarpa in piedi davanti a un gruppo di persone

MLOps

Collabora e semplifica la gestione dei modelli con le operazioni di Machine Learning (MLOps).

Scopri di più

Una persona in completo che parla con un'altra persona

Intelligenza artificiale responsabile

Sviluppa, usa e supervisiona le soluzioni di intelligenza artificiale in modo responsabile con Azure per intelligenza artificiale.

Scopri di più

Sicurezza

Sicurezza e conformità incorporate

34.000 Ingegneri FTE (Full-Time Equivalent) dedicati alle iniziative di sicurezza in Microsoft.

15.000 Partner con competenze specializzate in materia di sicurezza.

>100

Certificazioni di conformità, comprese oltre 50 specifiche per regioni e paesi a livello globale.

Scopri di più sulla sicurezza in Azure

Una persona seduta sulla sedia che lavora con un portatile

Prezzi

Paga solo per le risorse che ti servono, senza costi iniziali

Usa Azure Machine Learning senza costi aggiuntivi. Gli addebiti si applicano solo alle risorse di calcolo sottostanti utilizzate durante il training o l'inferenza del modello. È possibile scegliere tra una vasta gamma di tipi di computer, che si estendono su categorie quali CPU per utilizzo generico e GPU specializzate.

Vedi i prezzi

Novità in Azure Machine Learning

 Scopri le funzionalità e gli annunci più recenti di Azure Machine Learning.

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STORIE DEI CLIENTI

I clienti stanno innovando con Azure Machine Learning

Persona seduta su un divano con un portatile

“È stato molto utile collaborare con Microsoft durante il miglioramento e l'espansione di Pi perché l'affidabilità e la scalabilità dell'infrastruttura Azure per intelligenza artificiale sono tra le migliori al mondo”.

Mustafa Suleyman, Cofounder and Chief Executive Officer, Inflection AI

Persona che indossa un cappello e guanti e pianta una pianta

"I nostri team in genere testano [dati], ottengono risultati e quindi li usano per sviluppare modelli e algoritmi, che vengono poi integrati in prodotti software. Questa piattaforma semplifica, velocizza e razionalizza l'intero processo."

Mogens Mikkelsen, Enterprise Architect, SEGES Innovation

Una persona che mostra qualcosa su un tablet a un'altra persona

"Marks & Spencer ha più di 30 milioni di clienti e grandi quantità di dati che richiedono sistemi scalabili per elaborarli. Azure Machine Learning consente di creare soluzioni di apprendimento automatico in grado di ridimensionare e offrire ai clienti le offerte corrette e un servizio nel complesso migliore”.

Luis Arnedo Martinez, product manager della piattaforma Machine Learning di Marks & Spencer

Una persona sorridente con un cappotto verde

“Microsoft Azure integra perfettamente il nostro ecosistema digitale per offrire le migliori esperienze possibili ai fan per la migliore competizione sportiva del mondo”.

Miguel Ángel Leal, Chief Technology and Innovation Officer, LALIGA

Due uomini che camminano lungo un corridoio

“Usando Azure Machine Learning è possibile eseguire il training di un modello su più set di dati distribuiti. Invece di portare i dati a un punto centrale, facciamo il contrario. Il modello per il training viene inviato alle risorse di calcolo e ai set di dati locali dei partecipanti nella rete perimetrale e i risultati del training vengono fusi in un modello di base”.

Johan Bryssinck, AI/ML Product and Program Management Lead, Swift

RISORSE

Risorse di Azure Machine Learning

Una persona che guarda lo schermo di un computer

Esercitazione

Creare risorse dell'area di lavoro

Crea rapidamente le risorse necessarie per iniziare.

Introduzione

Esercitazione

Eseguire notebook di Jupyter in Studio

Sviluppo di modelli in una workstation cloud.

Scopri di più

Una persona sorridente con la mano sul viso

Esercitazione