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Azure Machine Learning

Use um serviço de nível corporativo para o ciclo de vida completo do aprendizado de máquina.

Modelos de machine learning comercialmente críticos 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 prazo de maturação com MLOps (operações de aprendizado de máquina) líderes do setor, interoperabilidade de software livre e ferramentas integradas. Essa plataforma confiável foi projetada para aplicativos de IA responsáveis no aprendizado de máquina.

Video container

Desenvolvimento e treinamento rápidos de modelos, com ferramentas e suporte integradosinfraestrutura escalável de IA específica.

Desenvolvimento de modelo de IA responsável com imparcialidade e explicabilidade internas e uso responsável pela conformidade

Implantação rápida de modelo de ML, gerenciamento e compartilhamento para colaboração entre workspaces e MLOps

Governança interna, segurança e conformidade para executar cargas de trabalho de aprendizado de máquina em qualquer lugar

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 Deep Learning

Plataforma ponta a ponta gerenciada

Simplifique todo o ciclo de vida de aprendizado profundo e o gerenciamento de modelos com recursos MLOps nativos. Execute o aprendizado de maquina em qualquer lugar com segurança de nível empresarial. Reduza os vieses do modelo e avalie os modelos com o painel de IA responsável.

Quaisquer ferramentas e estruturas de desenvolvimento

Crie modelos de aprendizado profundo com seus IDEs favoritos, do Visual Studio Code aos Jupyter Notebooks e na estrutura de sua escolha com PyTorch e TensorFlow. Azure Machine Learning se integra com ONNX Runtime e DeepSpeed para otimizar seu treinamento e inferência.

Desempenho de Classe Mundial

Aproveite a infraestrutura de IA criada especificamente para esse fim projetada exclusivamente para combinar as mais recentes GPUs NVIDIA e redes Mellanox de até 200 GB/s de interconexões InfiniBand. Escale até milhares de GPUs em um único cluster com escala sem precedentes.

Acelere o prazo de maturação com o desenvolvimento rápido de modelos

Melhore a produtividade com o recurso de estúdio, uma experiência de desenvolvimento que dá suporte a todas as tarefas de aprendizado de máquina, para criar, treinar e implantar modelos. Colabore com Jupyter Notebooks usando o suporte interno para bibliotecas e estruturas populares de software livre. Crie modelos precisos rapidamente com aprendizado de máquina automatizado para modelos tabulares, de texto e de imagem usando engenharia de recursos e varredura de hiperparâmetros. Use o Visual Studio Code para ir do treinamento local para a nuvem sem problemas e dimensione automaticamente com poderosos clusters de CPU e GPU baseados em nuvem alimentados pela rede NVIDIA Quantum InfiniBand.

Um pipeline com MLOps

Operacionalize modelos em escala com o MLOps

Simplifique a implantação e o gerenciamento de milhares de modelos em vários ambientes usando o MLOps. Implante e pontue modelos 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. Monitore continuamente as métricas de desempenho do modelo, detecte o descompasso de dados e dispare o novo treinamento para melhorar o desempenho do modelo.

Entregue soluções de machine learning responsáveis

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.

Um gráfico detalhando a importância agregada do recurso para um conjunto de dados no Azure Machine Learning
Uma lista de definições de política

Inove em uma plataforma híbrida mais segura e em conformidade

Aumente a segurança em todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina com recursos que abrangem identidade, dados, rede, monitoramento e conformidade. 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 locais para atender aos requisitos de soberania de dados. Governe com políticas internas e simplifique a conformidade com 60 certificações, incluindo FedRAMP High HIPAA.

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

  • Rotulagem de dados

    Crie, gerencie e monitore os projetos de rotulagem e automatize tarefas iterativas com a rotulagem assistida por machine learning.

  • Preparação de dados

    Itere rapidamente na preparação de dados em escala em clusters do Apache Spark dentro do Azure Machine Learning, interoperável com o Azure Synapse Analytics.

  • Notebooks colaborativos

    Maximize a produtividade com o IntelliSense, a fácil alternância de kernel e computação e a edição de notebooks offline. Inicie seu notebook no Visual Studio Code para ter uma experiência de desenvolvimento rica, incluindo depuração segura 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. Use a interpretabilidade do modelo para entender como o modelo foi criado.

  • Machine learning do tipo "arrastar e soltar"

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

  • Aprendizado de reforço

    Dimensione o aprendizado de reforço para clusters de computação avançados, dê suporte a cenários de vários agentes e acesse algoritmos, estruturas e ambientes de aprendizado de reforço de software livre.

  • Construção responsável

    Obtenha a transparência do modelo no treinamento e na inferência com funcionalidades de interpretabilidade. Avalie a imparcialidade do modelo por meio de métricas de disparidade e atenue a parcialidade. Melhore a confiabilidade do modelo, identifique e diagnostique erros de modelo com o kit de ferramentas de análise de erros. Ajude a proteger os dados com a privacidade diferencial.

  • Experimentação

    Gerencie e monitore execuções ou compare várias execuções para treinamento e experimentação. Crie painéis personalizados e compartilhe-os com sua equipe.

  • Registros

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

  • Git e GitHub

    Use a integração do Git para acompanhar o trabalho e o suporte do GitHub Actions para implementar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.

  • 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.

  • Computação de escalonamento automático

    Use supercomputadores de IA criados especificamente para distribuir treinamento de aprendizagem profunda e para testar, validar e implantar modelos rapidamente. Compartilhe clusters de CPU e GPU em um espaço de trabalho e dimensione automaticamente para atender às suas necessidades de aprendizado de maquina.

  • Interoperabilidade com outros serviços do Azure

    Acelere a produtividade com o Microsoft Power BI e serviços como o Azure Synapse Analytics, o Azure Cognitive Search, o Azure Data Factory, o Azure Data Lake, Azure Arc, Central de Segurança do Azure e o Azure Databricks.

  • Suporte híbrido e de multinuvem

    Execute o machine learning em clusters do Kubernetes existentes no local, em ambientes multinuvem e na borda com o Azure Arc. Use o agente de machine learning simples para começar a treinar modelos com mais segurança, onde quer que seus dados estejam.

  • Segurança de nível empresarial

    Crie e implante modelos com mais segurança com isolamento de rede e recursos de IP privado de ponta a ponta, controle de acesso baseado em função para recursos e ações, funções personalizadas e identidade gerenciada para recursos de computação.

  • Gerenciamento de custos

    Reduza os custos de TI e gerencie melhor as alocações de recursos para as instâncias de computação com os limites de cota do workspace e no nível de recurso.

Segurança e conformidade abrangentes, integradas

  • A Microsoft investe mais de US$ 1 bilhão por ano em pesquisa e desenvolvimento de segurança cibernética.

  • Empregamos mais de 3.500 especialistas em segurança totalmente dedicados à privacidade e à segurança de dados.

  • O Azure tem mais certificações do que qualquer outro provedor de nuvem. Confira a lista completa.

Introdução à 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.

Crie modelos e armazene seus destinos de computação, modelos, implantações, métricas e históricos de execução na nuvem.

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Clientes que usam o Azure Machine Learning

"Nossa missão é experimentar novas ideias e ir além de diferenciar o AXA UK de outras seguradoras. Vemos os pontos de extremidade gerenciados no Azure Machine Learning como um ativador de chave para nossa empreitada digital."

Nic Bourven, Diretor de Informações, AXA UK

Um pai e uma criança sentados no porta-malas de um carro olhando para uma câmera e rindo

"Os clientes esperam informações precisas e em tempo hábil sobre seus pacotes e uma experiência de entrega baseada em dados. Estamos ajudando a FedEx a se manter na liderança com o Azure Machine Learning e estamos construindo experiências para projetos futuros."

Bikram Virk, Gerente de Produto, IA e Machine Learning, FedEx

Duas pessoas trabalhando em uma fábrica

"Como a maioria de nossos grupos depende da solução 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 Blindson, 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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"Usamos os recursos de MLOps no Azure Machine Learning para simplificar todo o processo de aprendizado de máquina. Isso nos permite focar mais na ciência de dados e permitir que o Azure Machine Learning cuide da operacionalização de ponta a ponta."

Michael Cleavinger, diretor sênior de ciência de dados de insights do comprador e análise avançada, PepsiCo

Um trabalhador reabastecendo latas de Pepsi e Mountain Dew em uma geladeira

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"Usar recursos automatizados de aprendizado de máquina do Azure Machine Learning para criação de modelos de machine learning nos permitiu estabelecer um ambiente no qual podemos criar e experimentar vários modelos de várias perspectivas."

Keyla Sawada, Divisão de Transformação Corporativa, Seven Bank

Uma localização do Seven Bank
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Guiar de especialização em Azure Machine Learning.

Guiar de especialização em Azure Machine Learning.

Aprenda técnicas de especialistas para criar pipelines e modelos de machine learning automatizados e altamente escalonáveis de ponta a ponta no Azure usando o TensorFlow, o Spark e o Kubernetes.

White paper de engenharia do MlOps

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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 TEI (Total Economic ImpactTM) da Forrester

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O estudo TEI (Total Economic ImpactTM) da Forrester Consulting, encomendado pela Microsoft, examina o potencial retorno sobre o investimento (ROI) que as empresas podem conquistar com o Azure Machine Learning.

White paper de soluções de machine learning

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Saiba como criar soluções seguras, escalonáveis e equitativas.

White paper de IA responsável

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Leia sobre ferramentas e métodos para entender, proteger e controlar seus modelos.

White paper de operações de machine learning (MLOps)

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Acelere o processo de criar, treinar e implantar modelos em escala.

White paper de Machine learning habilitado para Azure Arc

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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 em breve.

  • O tempo de atividade do SLA (Contrato de Nível de Serviço) do Azure Machine Learning é de 99,9%.

  • O Estúdio do Azure Machine Learning é o recurso de nível mais elevado para o 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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