Trace Id is missing
Overslaan naar hoofdinhoud
Azure

Machine learning voor gegevenswetenschappers

Verken machine learning-hulpprogramma's voor gegevenswetenschappers en machine learning-technici en ontdek hoe je machine learning-oplossingen voor de cloud ontwikkelt in Azure.

Maak kennis met machine learning in Azure

Maak en implementeer machine learning-modellen voor essentiële processen op verantwoorde wijze en op jouw voorwaarden met Azure-hulpprogramma's en -services.

Ontwikkel machine learning-modellen op basis van jouw voorwaarden

Ontwikkel machine learning-modellen in je favoriete ontwikkeltaal, ontwikkelomgeving en machine learning-frameworks met de hulpprogramma's van jouw keuze en implementeer je modellen in de cloud, on-premises of aan de edge met Azure AI.

Ontwikkel op verantwoorde wijze oplossingen voor machine learning

Krijg inzicht in je modellen voor machine learning, beveilig gegevens met differentiële privacy en vertrouwelijke computing en beheer de levenscyclus van machine learning met controletests en gegevensbladen.

Implementeer met vertrouwen machine learning-modellen voor essentiële bedrijfsprocessen

Implementeer en beheer uiterst schaalbare, fouttolerante en reproduceerbare oplossingen voor machine learning.

Bekijk hoe andere gegevenswetenschappers Azure Machine Learning gebruiken

Bekijk hoe organisaties gebruikmaken van Azure om hun bedrijfskritieke workloads te ondersteunen.

Humana

Bekijk hoe Humana bedrijfskritieke Gezond­heids­zorgervaringen met AI biedt.

AGL

Meer informatie over hoe AGL MLOps heeft geïmplementeerd met Azure Machine Learning.

UCLA

Ontdek hoe UCLA een voortrekkersrol speelt op het gebied van het gebruik van AI om artsen te helpen.

Terug naar tabbladen

Verken machine learning via video's

Ontdek hoe je machine learning-oplossingen kunt gebruiken ter ondersteuning van bedrijfskritieke toepassingen.

Machine Learning-modellen op schaal trainen

Leer hoe je de juiste rekenkracht in Azure gebruikt om je trainingstaken te schalen.

Modelimplementatie en -deductie

Meer informatie over de verschillende implementatieopties en optimalisaties voor grootschalige modeldeductie.

MLOps uitgelegd

Meer informatie over het belang van MLOps en de processen die daaraan zijn gekoppeld.

Je machine learning-omgevingen beveiligen

Zie hoe je Azure kunt gebruiken voor toegang tot beveiliging en governance op ondernemingsniveau.

Hybride en multi-cloud machine learning

Zie hoe je hybride omgevingen en multi-cloud machine learning-omgevingen inricht.

Open en interoperabele machine learning

Zie hoe Azure Machine Learning met opensource-technologieën werkt en kan worden geïntegreerd met andere Azure-services.

Terug naar tabbladen

MLOps met Azure Machine Learning

Versnel het proces van het ontwikkelen, trainen en implementeren van machine learning-modellen op schaal.

Machine learning-oplossingen met bedrijfsbeveiliging en schaal

Meer informatie over het bouwen van veilige, schaalbare en onpartijdige machine learning-oplossingen met Azure Machine Learning.

Verantwoorde AI met Azure Machine Learning

Verken hulpprogramma's en methoden om je machine learning-model te begrijpen, beveiligen en beheren.

Leer meer aan de hand van voorbeelden van oplossingsarchitecturen

Verken verschillende scenario's voor het gebruiken van Azure Machine Learning.

Machine learning

Beheer het modeltrainingsproces met aanpasbare parameters, zogenaamde hyperparameters. Verken aanbevolen procedures voor het afstemmen van de hyperparameters van Python-modellen en zie hoe u hyperparameterafstemming automatiseert en experimenten parallel kunt uitvoeren om hyperparameters efficiënt te optimaliseren.

Deep Learning

Bekijk hoe je gedistribueerde training van deep machine learning-modellen kunt uitvoeren in clusters met virtuele machines met GPU. Dit scenario is voor afbeeldingsclassificatie, maar de oplossing kan worden gegeneraliseerd naar andere deep learning-scenario's, zoals segmentatie of objectdetectie.

MLOps

Meer informatie over hoe je een pijplijn implementeert voor CI/CD en opnieuw trainen voor een AI-toepassing met behulp van Azure DevOps en Azure Machine Learning. De oplossing is gebaseerd op de diabetesgegevensset voor scikit-learn, maar kan eenvoudig worden aangepast voor elk AI-scenario en andere populaire bouwsystemen.

Edge-implementatie

Bekijk hoe je Azure Stack Edge gebruikt om snelle machine learning-deductie uit te breiden van de cloud naar on-premises of edge-scenario's. Met Azure Stack Edge kunt u profiteren van Azure-functionaliteit als berekening, opslag, netwerk en door hardware versnelde machine learning voor alle edge-locaties.

Batchscore

Leer hoe je Azure Machine Learning gebruikt om neurale stijloverdracht toe te passen, een Deep Learning-techniek waarmee een bestaande afbeelding in de stijl van een andere afbeelding wordt gemaakt, op een video.

Scoren in realtime

Ontdek hoe je Python-modellen implementeert als webservices om realtime voorspellingen te doen met behulp van Azure Kubernetes Service (AKS). Machine learning-modellen die in AKS zijn geïmplementeerd, zijn geschikt voor grootschalige productie-implementaties.