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.
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.
Zie hoe je producten en services van Azure Machine Learning kunt gebruiken om machine learning-modellen op je eigen voorwaarden te bouwen.
Basisprincipes van machine learning in de cloud
Krijg een inleiding op machine learning en ontdek de belangrijkste fasen van de levenscyclus van machine learning.
Machine learning-hulpprogramma's in Azure
Verken machine learning-hulpprogramma's voor gegevenswetenschappers en ontdek hoe ze werken in Azure.
Basisprincipes van Deep Learning met PyTorch
Bekijk hoe je PyTorch kunt gebruiken om een probleem met een eenvoudige afbeeldingsclassificatie op te lossen.
Overal machine learning uitvoeren
Voer machine learning on-premises of in meerdere cloudomgevingen uit met behulp van een bestaande Kubernetes-infrastructuur.
De basisbeginselen van PyTorch verwerven
Bekijk een zelfstudie met PyTorch Developer Advocate Surute Subramanian.
Verantwoordelijke AI bouwen met behulp van de Error Analysis Toolkit
Bekijk hoe je modelfouten kunt identificeren en de hoofdoorzaken kunt diagnosticeren.
Audio taggen met deep learning
Meer informatie over hoe je geluiden gebruikt, deze converteert naar afbeeldingen en een classificatiemodel bouwt om nummers te taggen op basis van stemming.
Reproduceerbare datawetenschap met machine learning
Meer informatie over het organiseren van een reproduceerbare werkstroom.
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.
AI-updates, -blogs en -aankondigingen
30 SEPTEMBER 2020