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Azure Machine Learning サービス

モデルの構築とトレーニングを行い、クラウドからエッジにデプロイする

Announcement

  • TAL
  • Asos
  • Elastacloud
  • Wipro
  • Cognizant

概要

Simplify and accelerate the building, training, and deployment of your machine learning models. Use automated machine learning to identify suitable algorithms and tune hyperparameters faster. Improve productivity and reduce costs with autoscaling compute and DevOps for machine learning. Seamlessly deploy to the cloud and the edge with one click. Access all these capabilities from your favorite Python environment using the latest open-source frameworks, such as PyTorch, TensorFlow, and scikit-learn.

Azure Machine Learning service を選ぶ理由

生産性の高さ

自動化された機械学習、自動スケーリング クラウド コンピューティング、組み込みの DevOps を使用して、モデルの構築とトレーニングをいっそう迅速に行います。

オープン

あらゆる Python 環境から、好みのフレームワークとツールで、Azure Machine Learning service を使用します。

信頼性の高さ

Azure のセキュリティ、コンプライアンス機能、仮想ネットワーク サポートで、企業の対応力を向上させます。

ハイブリッド

モデルの構築とトレーニングを行い、オンプレミス、クラウド、エッジにデプロイします。

Azure Machine Learning service の機能

自動化された機械学習

適切なアルゴリズムとハイパーパラメーターをいっそう迅速に特定します。

マネージド コンピューティング

最小限のセットアップで強力な GPU クラスターを利用し、自動スケーリング コンピューティングでモデルをトレーニングします。

機械学習用の DevOps

実験の追跡、モデル管理および監視、統合 CI/CD、機械学習パイプラインを使用して生産性を向上させます。

シンプルなデプロイ

コードを数行書くだけで、クラウド、エッジ、オンプレミスにモデルをデプロイします。

ツールに依存しない Python SDK

Azure Machine Learning service は、Visual Studio Code、Jupyter Notebook、PyCharm など、任意の Python 環境と統合します。

オープン ソースのフレームワークをサポート

PyTorch、TensorFlow、scikit-learn などのお気に入りの機械学習のフレームワークとツールを使用します。

Azure Machine Learning service の使用方法

手順 1/3

手順 1: ワークスペースを作成する

お好みの Python 環境に SDK をインストールし、ワークスペースを作成して、コンピューティング リソース、モデル、デプロイ、実行履歴をクラウドに格納します。

手順 2/3

手順 2: 構築とトレーニング

Use frameworks of your choice and automated machine learning capabilities to identify suitable algorithms and hyperparameters faster. Track your experiments and easily access powerful GPUs in the cloud.

手順 3/3

手順 3: デプロイして管理する

クラウドまたはエッジにモデルをデプロイし、超高速推論を実現するために Field Programmable Gate Array (FPGA) で Hardware Accelerated Models を活用します。モデルが運用環境にある場合は、そのパフォーマンスとデータの誤差を監視し、必要に応じて再トレーニングします。

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