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Azure Machine Learning

Use um serviço de IA de nível corporativo para o ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta.

Criar modelos de machine learning essenciais para os negócios em escala

O Azure Machine Learning capacita cientistas de dados e desenvolvedores a criar, implantar e gerenciar modelos de alta qualidade com mais rapidez e confiança. Ele acelera o tempo de obtenção de valor com operações de aprendizado de máquina líderes do setor (MLOps), interoperabilidade de código aberto e ferramentas integradas. Essa plataforma confiável de aprendizado de IA foi projetada para aplicativos de IA responsáveis em aprendizado de máquina.

Video container

Acelerar o tempo de valorização

Crie modelos de machine learning aproveitando a poderosa infraestrutura de IA e orquestre fluxos de trabalho de IA com prompt flow.

Colaborar e simplificar MLOps

Implantação, gerenciamento e compartilhamento rápidos de modelos de ML para colaboração entre workspaces e MLOps.

Desenvolver com confiança

governança, segurança e conformidade integradas para executar cargas de trabalho de aprendizado de máquina em qualquer lugar.

Projetar com responsabilidade

IA responsável para criar modelos explicativos usando decisões orientadas por dados para transparência e responsabilidade.

Assista ao webinar Descobrir Insights Preditivos com Análise + IA

Suporte para o ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta

Rotulagem de dados

Rotule dados de treinamento e gerencie projetos de rotulagem.

Preparação de dados

Use com mecanismos de análise para exploração e preparação de dados.

Conjuntos de dados

Acesse dados e crie e compartilhe conjuntos de dados.

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Azure Machine Learning para IA generativa

Orquestração de fluxo de trabalho de IA

Simplifique o projeto, a avaliação e a implantação de aplicativos baseados em modelos de linguagem de grande porte com o prompt flow. Acompanhe, reproduza, visualize e melhore facilmente os prompts e fluxos em diversas ferramentas e recursos. Saiba mais sobre IA Generativa em Machine Learning.

Plataforma gerenciada de ponta a ponta

Simplifique todo o ciclo de vida do modelo de linguagem grande e o gerenciamento de modelos com recursos nativos de MLOps. Execute o aprendizado de máquina com segurança em qualquer lugar com segurança de nível empresarial. Reduza os desvios do modelo e avalie os modelos com o painel de IA Responsável.

Ferramentas e estruturas flexíveis

Crie modelos de aprendizado profundo em ferramentas como Visual Studio Code e Jupyter Notebooks, usando estruturas flexíveis como PyTorch ou TensorFlow. O Azure Machine Learning é compatível com ONNX Runtime e DeepSpeed para otimizar o treinamento e a inferência.

Desempenho de classe mundial

Use a infraestrutura de IA desenvolvida especificamente para combinar as mais recentes GPUs NVIDIA e soluções de rede InfiniBand de até 400 Gbps. Amplie até milhares de GPUs em um único cluster com escala sem precedentes.

Acelere o tempo de retorno com o desenvolvimento rápido de modelos

Melhore a produtividade com uma experiência de estúdio unificada. Crie, treine e implante modelos com Jupyter Notebooks usando suporte integrado para estruturas e bibliotecas de código aberto. Crie modelos rapidamente com o aprendizado de máquina automatizado para dados tabulares, de texto e de imagem. Use o Visual Studio Code para passar do treinamento local para o treinamento na nuvem com facilidade e escalonar automaticamente com a infraestrutura de IA do Azure, com tecnologia da plataforma NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Projete, compare, avalie e implante seus prompts para aplicativos baseados em modelos de linguagem grandes com prompt flow.

Colabore e simplifique o gerenciamento de modelos com o MLOps

Simplifique a implantação e o gerenciamento de milhares de modelos em vários ambientes usando MLOps. Implante e pontue modelos de ML mais rapidamente com pontos de extremidade totalmente gerenciados para previsões em lote e em tempo real. Use pipelines repetíveis para automatizar fluxos de trabalho para CI/CD (integração contínua e entrega contínua). Compartilhe e descubra artefatos de machine learning em várias equipes para colaboração entre workspaces usando registros e repositório de recursos gerenciados. Monitore continuamente as métricas de desempenho do modelo, detecte o descompasso de dados e dispare o novo treinamento para melhorar o desempenho do modelo.

Criar soluções de nível empresarial em uma plataforma híbrida

Coloque a segurança em primeiro lugar em todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina usando a governança de dados interna no Microsoft Purview. Aproveite os recursos de segurança abrangentes que envolvem identidade, dados, rede, monitoramento e conformidade, todos testados e validados pela Microsoft. Soluções seguras usando o controle de acesso baseado em função personalizado, redes virtuais, criptografia de dados, pontos de extremidade privados e endereços IP privados. Treine e implante modelos em qualquer lugar, do local ao multinuvem, para atender aos requisitos de soberania de dados. Governe com confiança usando políticas internas e conformidade com 60 certificações, incluindo FedRAMP High HIPAA.

Usar práticas de IA responsáveis durante todo o ciclo de vida

Avalie modelos de machine learning com fluxos de trabalho reproduzíveis e automatizados para avaliar a imparcialidade do modelo, a explicabilidade, a análise de erros, a análise causal, o desempenho do modelo e a análise exploratória dos dados. Faça intervenções na realidade com análise causal no painel de IA responsável e gere um scorecard no momento da implantação. Contextualize as métricas de IA responsável para públicos técnicos e não técnicos para envolver os colaboradores e simplificar a revisão de conformidade.

Crie habilidades de machine learning com o Azure

Saiba mais sobre machine learning no Azure e participe de tutoriais práticos com um percurso de aprendizado de 30 dias. No final, você estará preparado para obter a certificação de Cientista de Dados Associado do Azure.

Uma pessoa trabalhando em um laptop em uma sala de conferência

Principais recursos de serviço para o ciclo de vida completo do aprendizado de máquina

  • Notebooks colaborativos

    Inicie seu notebook no Jupyter Notebook ou no Visual Studio Code para ter uma rica experiência de desenvolvimento, incluindo depuração e suporte para controle do código-fonte do Git.

  • Aprendizado de máquina automatizado

    Crie rapidamente modelos precisos para classificação, regressão, previsão de série temporal, tarefas de processamento de linguagem natural e tarefas de visual computacional com machine learning automatizado.

  • Machine learning do tipo "arrastar e soltar"

    Use ferramentas de aprendizado de máquina como o designer para transformação, treinamento de modelos e avaliação ou para criar e publicar pipelines de aprendizado de máquina.

  • IA Responsável

    Crie soluções de IA responsável com recursos de interpretabilidade. Avalie a imparcialidade do modelo por meio de métricas de disparidade e atenue a parcialidade.

  • Registros

    Use repositórios em toda a organização para armazenar e compartilhar modelos, pipelines, componentes e conjuntos de dados em vários workspaces. Capturar linhagem e controlar dados usando o recurso de trilha de auditoria.

  • Pontos de extremidade gerenciados

    Use pontos de extremidade gerenciados para colocar em operação a implantação e a pontuação de modelos, as métricas de log e executar distribuições de modelo seguras.

Segurança e conformidade abrangentes, internas

Comece a usar uma conta gratuita do Azure

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Experimente gratuitamente. Obtenha um crédito de USD$ 200 para usar em 30 dias. Enquanto você tem seu crédito, obtenha valores gratuitos de muitos dos nossos serviços mais populares, além de valores gratuitos de mais de 55 outros serviços que são sempre gratuitos.

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Após seu crédito terminar, migre para o pagamento conforme o uso para continuar a compilar com os mesmos serviços gratuitos. Pague apenas pelo que você usar além das suas quantidades mensais gratuitas.

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Após 12 meses, você continuará obtendo mais de 55 serviços sempre gratuitos, e ainda pagará apenas pelo que usar além dos valores mensais gratuitos.

Saiba como os clientes estão usando o Azure Machine Learning para inovar com IA

“PyTorch e Azure Machine Learning são a combinação perfeita para as metas da nossa equipe de pesquisa, economizando tempo para criar inovação interruptiva.”

Orlando Ribas Fernandes

Cofundador e CEO, Fashable

“Nossas equipes geralmente testam [dados], obtêm resultados e, em seguida, os usam para desenvolver modelos e algoritmos, que então compilamos em produtos de software. Essa plataforma torna todo o processo mais simples, mais rápido e mais simplificado.”

Mogens Mikkelsen

Arquiteto Corporativo, SEGES Innovation

“Como a maioria de nossos grupos depende da solução do Azure Machine Learning, nossos especialistas financeiros podem se concentrar mais em tarefas de nível superior e gastar menos tempo na coleta e entrada de dados manuais.”

Jeff Neilson

Gerente de Ciência de Dados, 3M

Um soldador trabalhando

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“Com o Azure Machine Learning, podemos mostrar ao paciente uma pontuação de risco altamente personalizada para circunstâncias individuais. … Em última análise, pretendemos reduzir o risco, reduzir a incerteza e melhorar os resultados cirúrgicos.”

Professor Mike Reed

Diretor Clínico, Trauma & Ortopedia, Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust

Um profissional médico falando com um paciente

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“A capacidade de escalar e reduzir verticalmente os recursos de computação é fundamental para a velocidade da inovação e a eficiência de custos.... O Azure Machine Learning e suas funcionalidades internas de operações de aprendizado de máquina simplificam a agilidade e a economia.”

Kate Puech

Diretor de Engenharia de IA, Axon

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“Usar os recursos de machine learning automatizados do Azure Machine Learning para a criação de modelos de aprendizado de máquina nos permitiu criar um ambiente no qual podemos criar e experimentar vários modelos de múltiplas perspectivas.”

Keiichi Sawada

Divisão de Transformação Corporativa, Seven Bank

Uma localização do Seven Bank
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IDC MarketScape: Avaliação do Fornecedor do MLOps 2022

Saiba como organizações empresariais de todos os setores estão usando MLOps para superar os desafios da implementação de tecnologias de IA e aprendizado de máquina.

White paper de engenharia do MlOps

Descubra uma abordagem sistemática para criar, implantar e monitorar soluções de aprendizado de máquina com o MLOps. Crie, teste e gerencie rapidamente ciclos de vida de aprendizado de máquina prontos para produção em escala.

Estudo da Forrester Total Economic Impact

O estudo Forrester Consulting Total Economic ImpactTM, encomendado pela Microsoft, examina o potencial retorno sobre o investimento que as empresas podem obter com o Azure Machine Learning.

White paper de soluções de Machine Learning

Saiba como criar soluções de aprendizado de máquina mais seguras, escalonáveis e equitativas.

White paper sobre IA responsável

Aprenda como criar soluções de machine learning mais seguras, escalonáveis e equitativas.

White paper do MLOps

Acelere o processo de construção, treinamento e implantação de modelos em escala.

White paper sobre aprendizado de máquina habilitado para Azure Arc

Saiba como criar, treinar e implantar modelos em qualquer infraestrutura.

Perguntas frequentes sobre o Azure Machine Learning

  • O serviço está em disponibilidade geral em vários países/regiões e estará em mais outros em breve.

  • O SLA para Azure Machine Learning é de 99,9% de tempo de atividade.

  • O Estúdio do Azure Machine Learning é o recurso de nível mais elevado do Machine Learning. Essa funcionalidade oferece um local centralizado para desenvolvedores e cientistas de dados trabalharem com todos os artefatos para criar, treinar e implantar modelos de machine learning.

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