Azure Machine Learning
Serviço de aprendizado de máquina de nível empresarial para criar e implantar modelos mais rapidamente
Acelere o ciclo de vida do Machine Learning de ponta a ponta
Equipe os desenvolvedores e os cientistas de dados com uma ampla variedade de experiências produtivas para criar, treinar e implantar modelos de machine learning mais rapidamente. Acelere o tempo de disponibilização no mercado e promova a colaboração da equipe com MLOps líderes do setor – DevOps para aprendizado de máquina. Inove em uma plataforma segura e confiável, projetada para uma IA responsável.
Produtividade para todos os níveis de habilidades, com designer do tipo "arrastar e soltar" e de codificação prioritária e machine learning automatizado
Funcionalidades robustas de MLOps que se integram aos processos existentes do DevOps e ajudam a concluir o ciclo de vida de ML
Imparcialidade e interpretação de modelos de última geração para criar soluções de IA responsáveis, com segurança aprimorada e gerenciamento de custos a fim de proporcionar governança e controle avançados
O melhor suporte da categoria para estruturas e linguagens de software livre, incluindo MLflow, Kubeflow, ONNX, PyTorch, TensorFlow, Python e R
Aumentar a produtividade e acessar o ML para todas as habilidades
Crie e implante rapidamente modelos de machine learning usando ferramentas que atendam às suas necessidades independentemente do nível de habilidade. Use o designer sem código para começar ou empregue os notebooks Jupyter internos para uma experiência de codificação prioritária. Acelere a criação de modelos com a interface do usuário do machine learning automatizado e acesse a engenharia de recursos interna, a seleção de algoritmos e a varredura de hiperparâmetros para desenvolver modelos altamente precisos.
Operacionalizar em escala com MLOps robustos
O MLOps, ou DevOps para aprendizado de máquina, simplifica o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde a criação de modelos até a implantação e o gerenciamento. Use pipelines do ML para criar fluxos de trabalho repetíveis e empregue um registro de modelo avançado para acompanhar seus ativos. Gerencie fluxos de trabalho de produção em escala usando alertas avançados e recursos de automação de aprendizado de máquina. Trace o perfil, valide e implante modelos de machine learning em qualquer lugar, da nuvem até a borda, para gerenciar os fluxos de trabalho de ML de produção em escala de maneira pronta para a empresa.
Criar soluções de IA responsáveis
Acesse tecnologias de última geração para obter imparcialidade e transparência do modelo de machine learning. Use a interpretabilidade do modelo para obter explicações sobre as previsões e entender melhor o comportamento do modelo. Reduza o desvio do modelo aplicando métricas comuns de imparcialidade fazendo comparações automaticamente e usando as mitigações recomendadas.
Inovar em uma plataforma aberta e flexível
Obtenha suporte interno para ferramentas e estruturas de software livre para treinamento e inferências de modelos de machine learning. Use estruturas familiares como o PyTorch, o TensorFlow e o scikit-learn ou o formato aberto e interoperável ONNX. Escolha as ferramentas de desenvolvimento que melhor atendem às suas necessidades, incluindo IDEs populares, notebooks Jupyter e CLIs, ou linguagens como Python e R. Use o Runtime do ONNX para otimizar e acelerar as inferências em todos os dispositivos de nuvem e de borda.
Segurança avançada, governança e controle
- Crie modelos de machine learning usando a segurança de nível empresarial, a conformidade e o suporte da rede virtual do Azure.
- Proteja seus ativos usando controles internos para acesso a identidade, dados e rede, incluindo funções personalizadas.
- Restrinja o acesso apenas à sua rede corporativa ou aplique políticas de segurança do Azure.
- Gerencie a governança e os controles com a trilha de auditoria, o gerenciamento de cotas e custos e um portfólio abrangente de conformidade.
Pague apenas pelo que precisar, sem custo inicial
Para detalhes, acesse a página de preços do Azure Machine Learning.
Como usar o Azure Machine Learning
Acesse sua experiência Web do estúdio
Crie e treine
Implantar e gerenciar
Você pode criar novos modelos e armazenar seus destinos de computação, modelos, implantações, métricas e históricos de execução na nuvem.
Use o aprendizado de máquina automatizado para identificar algoritmos e hiperparâmetros e controlar testes na nuvem. Você também pode criar modelos usando notebooks ou o designer de arrastar e soltar.
Implante seu modelo de machine learning na nuvem ou na borda, monitore o desempenho e treine-o novamente, conforme necessário.
Recursos
Tutoriais para iniciantes
Tutoriais avançados
Vídeos em destaque
- Comece a usar o Azure Machine Learning
- Usar o machine learning automatizado para criar modelos
- Criar modelos sem código com o designer do Azure Machine Learning
- MLOps para gerenciar o ciclo de vida completo
- Como incorporar o Runtime do ONNX em seus modelos
- Transparência e Interpretabilidade do modelo
- Criação de modelos com R
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Clientes que usam o Azure Machine Learning
Dean Riddlesden, cientista de dados sênior, análise global, Walgreens Boots Alliance"If I have 200 models to train—I can just do this all at once. It can be farmed out to a huge compute cluster, and it can be done in minutes. So I'm not waiting for days."
Matthieu Boujonnier, arquiteto de aplicativos analíticos e cientista de dados da Schneider Electric"With Azure Machine Learning, we can focus our testing on the most accurate models and avoid testing a large range of less valuable models. That saves months of time."
Diana Kennedy, vice-presidente de estratégia, arquitetura e planejamento de TI da BP"A key part of our transformation has been to embrace the cloud and the digital solutions and services that come with it. This includes a deep dive into AI and machine learning."
Naeem Khedarun, engenheiro-chefe de software (IA) da ASOS"By unifying our tech stack and bringing our engineers in Big Data and online software together with data scientists, we got our development time down from months to just a few weeks."
Phil Harris, professor assistente de física da MIT"The [Large Hadron Collider in Europe] pushes technology on many fronts...and produces data rates that are the largest in the world. We are an example of how to do analysis of large datasets."
A Borrowell ajuda os consumidores a melhorar o crédito usando a IA
A inovadora tecnologia de IA da Borrowell usa pontuações de crédito para fornecer recomendações que melhoram o crédito e o bem-estar financeiro de seus clientes canadenses.
Atualizações, blogs e comunicados do Azure Machine Learning
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COMUNICADO
Os Conjuntos de Dados em Aberto no Azure, agora em versão prévia, oferecem acesso a conjuntos de dados selecionados.
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ATUALIZAÇÃO
Integrar o Azure Stream Analytics com o Microsoft Azure Machine Learning (versão prévia)
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21 janeiro, 2020
MLOps—the path to building a competitive edge
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5 novembro, 2019
Azure Machine Learning—ML for all skill levels
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ATUALIZAÇÃO
Simplificar as cargas de trabalho de ML com os eventos do Azure Machine Learning agora na Grade de Eventos
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28 outubro, 2019
Automated machine learning and MLOps with Azure Machine Learning
Perguntas frequentes sobre o Azure Machine Learning
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O serviço está em disponibilidade geral em vários países/regiões e estará em mais em breve.
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O SLA (Contrato de Nível de Serviço) do Azure Machine Learning é de 99,9%.
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O Azure Machine Learning Studio é o recurso de nível mais elevado para o serviço de aprendizado de máquina. Ele fornece um local centralizado para cientistas de dados e desenvolvedores trabalharem com todos os artefatos para criar, treinar e implantar modelos de machine learning.