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Azure Machine Learning

Utilize um serviço de IA de nível empresarial para o ciclo de vida de aprendizagem automática ponto a ponto.

Crie modelos de machine learning críticos para a empresa em escala

O Azure Machine Learning permite aos cientistas de dados e programadores criar, implementar e gerir modelos de alta qualidade mais rapidamente e com confiança. Acelera o tempo de valorização com operações de aprendizagem automática líderes da indústria (MLOps), interoperabilidade open-source e ferramentas integradas. Esta plataforma de aprendizagem IA fidedigna foi concebida para aplicações de IA responsável em aprendizagem automática.

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Acelere o tempo de valorização

Crie modelos de aprendizagem automática que tirem partido de uma poderosa infraestrutura de IA e orquestre fluxos de trabalho de IA com o fluxo de prompt.

Colabore e otimize as MLOps

Implementação, gestão e partilha rápida de modelos de ML para colaboração entre áreas de trabalho e MLOps.

Desenvolva com confiança

Governação, segurança e conformidade incorporadas para executar cargas de trabalho de aprendizagem automática em qualquer lugar.

Elabore de forma responsável

IA responsável para criar modelos explicáveis com decisões orientadas por dados para transparência e responsabilidade.

Veja o webinar Descobrir Informações Preditivas com Análise + IA

Suporte para o ciclo de vida de machine learning ponto a ponto

Etiquetagem de dados

Etiquetar dados de formação e gerir projetos de etiquetas.

Preparação de dados

Utilize com motores de análise para exploração e preparação de dados.

Conjuntos de dados

Aceda a dados e crie e partilhe conjuntos de dados.

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Azure Machine Learning para IA Generativa

Orquestração de fluxo de trabalho de IA

Simplifique o design, a avaliação e a implementação de aplicações baseadas em grandes modelos de linguagem com o fluxo de prompt. Monitorize, reproduza, visualize e melhore rapidamente os pedidos e fluxos numa variedade de ferramentas e recursos. Saiba mais sobre IA Generativa na Aprendizagem Automática.

Plataforma ponto a ponto gerida

Otimize todo o ciclo de vida de grandes modelos de linguagem e a gestão de modelos com capacidades nativas de MLOps. Execute aprendizagem automática em qualquer lugar de forma segura com segurança de nível empresarial. Mitigue desvios de modelos e avalie modelos com o dashboard de IA Responsável.

Ferramentas e frameworks flexíveis

Crie modelos de aprendizagem profunda em ferramentas como o Visual Studio Code e Jupyter Notebooks, ao utilizar frameworks flexíveis como PyTorch ou TensorFlow. O Azure Machine Learning é compatível com o ONNX Runtime e o DeepSpeed para otimizar a preparação e inferência.

Desempenho de classe mundial

Utilize uma infraestrutura de IA criada para fins específicos e concebida para combinar as mais recentes GPUs NVIDIA e soluções de rede InfiniBand até 400 Gbps. Aumente verticalmente até milhares de GPUs num único cluster com uma escala sem precedentes.

Acelere o tempo de valorização com o desenvolvimento rápido de modelos

Melhore a produtividade com uma experiência de estúdio unificada. Crie, prepare e implemente modelos com o Jupyter Notebooks utilizando o suporte integrado para bibliotecas e arquiteturas open-source. Crie modelos rapidamente com machine learning automatizado para dados tabulares, de texto e de imagem. Utilize o Visual Studio Code para transitar da preparação local para a cloud de forma totalmente integrada e efetue redimensionamento automático com a infraestrutura do Azure AI, com tecnologia da plataforma NVIDIA Quantum-2 InfiniBand. Conceba, compare, avalie e implemente os seus pedidos para aplicações baseadas em grandes modelos de linguagem com o fluxo de prompt.

Colabore e simplifique a gestão de modelos com o MLOps

Simplifique a implementação e a gestão de milhares de modelos em vários ambientes com o MLOps. Implemente e classifique modelos de ML mais depressa com pontos finais totalmente geridos para predições em lote e em tempo real. Utilize pipelines repetíveis para automatizar os fluxos de trabalho para integração contínua e entrega contínua (CI/CD). Partilhe e descubra artefactos de aprendizagem automática em várias equipas para colaboração entre áreas de trabalho através de registos e da loja de recursos com gerência. Monitorize continuamente as métricas de desempenho dos modelos, detete desvios de dados e acione a preparação novamente para melhorar o desempenho dos modelos.

Crie soluções de nível empresarial numa plataforma híbrida

Coloque a segurança em primeiro lugar no ciclo de vida de aprendizagem automática com a governação de dados incorporada no Microsoft Purview. Tire proveito das capacidades de segurança abrangentes que abrangem a identidade, os dados, a rede, a monitorização e a conformidade, tudo testado e validado pela Microsoft. Proteja as soluções com o controlo de acesso baseado em funções personalizado, redes virtuais, encriptação de dados, pontos finais privados e endereços IP privados. Prepare e implemente modelos em qualquer lugar, desde o local à multicloud, para cumprir os requisitos de soberania de dados. Governe com confiança utilizando políticas incorporadas e conformidade com 60 certificações, incluindo FedRAMP High e HIPAA.

Utilize práticas de IA responsáveis ao longo do ciclo de vida

Avalie modelos de machine learning com fluxos de trabalho reproduzíveis e automatizados para avaliar a equidade do modelo, a explicabilidade, a análise de erros, a análise causal, o desempenho do modelo e a análise de dados exploratória. Faça intervenções na vida real com análise causal no dashboard de IA Responsável e gere uma tabela de indicadores no momento da implementação. Contextualize as métricas de IA responsáveis para audiências técnicas e não técnicas, de forma a envolver as partes interessadas e simplificar a revisão de conformidade.

Desenvolva as suas competências de aprendizagem automática com o Azure

Saiba mais sobre machine learning no Azure e participe em tutoriais de formação manual com um percurso de aprendizagem de 30 dias. No final, estará preparado para fazer a Certificação de Associado do Cientista de Dados do Azure.

Uma pessoa a trabalhar num portátil numa sala de conferências

Principais capacidades de serviço para o ciclo de vida completo da aprendizagem automática

  • Preparação de dados

    Itere rapidamente sobre a preparação de dados em escala em clusters do Apache Spark no Azure Machine Learning, interoperável com o Azure Databricks.

  • Loja de recursos

    Aumente a agilidade no envio dos seus modelos ao tornar as caraterísticas detetáveis e reutilizáveis em várias áreas de trabalho com a loja de recursos com gerência.

  • Blocos de notas colaborativos

    Inicie o seu bloco de notas no Jupyter Notebook ou no Visual Studio Code para uma experiência de desenvolvimento avançada, incluindo depuração e suporte para o controlo de código fonte do Git.

  • Machine learning automatizado

    Crie rapidamente modelos precisos para classificação, regressão, previsão da série temporal, tarefas de processamento de linguagem natural e tarefas de imagem digitalizada com o machine learning automatizado.

  • Aprendizagem automática de arrastar e largar

    Utilize ferramentas de aprendizagem automática como o estruturador para transformação de dados, preparação e avaliação de modelos ou para criar e publicar pipelines de aprendizagem automática facilmente.

  • IA Responsável

    Crie soluções de IA responsáveis com capacidades de interpretação. Avalie a equidade dos modelos com métricas de disparidade e reduza a iniquidade.

  • Registos

    Utilize repositórios em toda a organização para armazenar e partilhar modelos, pipelines, componentes e conjuntos de dados em várias áreas de trabalho. Capture a linhagem e governe os dados com a funcionalidade de registo de auditoria.

  • Pontos finais geridos

    Utilize pontos finais geridos para operacionalizar a classificação e a implementação de modelos, métricas de registo e executar implementações de modelos seguras.

Segurança e conformidade abrangentes incorporadas

Começar a utilizar uma conta gratuita do Azure

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Começar gratuitamente. Obtenha 200 USD em crédito para utilizar em 30 dias. Enquanto tiver crédito, receba quantidades grátis de muitos dos nossos serviços mais populares, além de quantidades grátis de mais de 55 serviços que são sempre gratuitos.

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Após o crédito, mude para pay as you go para continuar a criar com os mesmos serviços gratuitos. Só paga se utilizar mais do que os serviços mensais gratuitos.

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Após 12 meses, continuará a obter mais de 55 serviços sempre gratuitos e a pagar apenas pelo que utilizar além dos seus montantes mensais gratuitos.

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

"O PyTorch e o Azure Machine Learning são a combinação perfeita para os objetivos da nossa equipa de investigação, poupando tempo na criação de inovação disruptiva."

Orlando Ribas Fernandes

Cofundador e CEO, Fashable

"Normalmente, as nossas equipas testam [dados], obtêm resultados e, em seguida, utilizam-os para desenvolver modelos e algoritmos, que depois nós compilamos em produtos de software. Esta plataforma torna todo o processo mais simples, mais rápido e simplificado."

Mogens Mikkelsen

Arquiteto Empresarial, SEGES Innovation

"À medida que mais dos nossos grupos dependem da solução Azure Machine Learning, os nossos especialistas financeiros podem concentrar-se mais em tarefas de nível superior e gastar menos tempo na recolha e entrada de dados manuais."

Jeff Neilson

Gestor de Ciência de Dados, 3M

Um soldador a trabalhar

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"Com o Azure Machine Learning, podemos mostrar ao paciente uma classificação de risco altamente adaptada às suas circunstâncias individuais. … Em última análise, visamos reduzir o risco, reduzir a incerteza e melhorar os resultados cirúrgicos."

Professor Mike Reed

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

Um profissional médico a falar com um paciente

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"A capacidade de aumentar e reduzir os recursos de computação é fundamental para a velocidade da inovação e para a eficiência de custos…. O Azure Machine Learning e as suas capacidades de operações de aprendizagem automática integradas simplificam a agilidade e a eficiência de custos.”

Kate Puech

Diretora de Engenharia de IA, Axon

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"A utilização de caraterísticas de machine learning automatizado do Azure Machine Learning para a criação de modelos de machine learning permitiu-nos construir um ambiente no qual podemos criar e experimentar vários modelos de múltiplas perspetivas."

Keiichi Sawada

Divisão de Transformação Empresarial, Seven Bank

Uma localização do Seven Bank
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IDC MarketScape: Avaliação de Fornecedores do MLOps 2022

Saiba como as organizações empresariais de todas as indústrias estão a utilizar o MLOps para ultrapassar os desafios da implementação de tecnologias de IA e aprendizagem automática.

Documento técnico sobre MLOps de Engenharia

Descubra uma abordagem sistemática à criação, implementação e monitorização de soluções de machine learning com o MLOps. Crie, teste e gira rapidamente ciclos de vida de aprendizagem automática prontos para produção em escala.

Estudo de Impacto Económico Total da Forrester

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

Documento técnico sobre soluções de Machine Learning

Saiba como criar soluções de aprendizagem automática mais seguras, dimensionáveis e equitativas.

Documento técnico sobre IA responsável

Saiba como criar soluções de aprendizagem automática mais seguras, dimensionáveis e equitativas.

Documento técnico sobre MLOps

Acelere o processo de criação, preparação e implementação de modelos em escala.

Documento técnico sobre aprendizagem automática compatível com o Azure Arc

Saiba como criar, preparar e implementar modelos em qualquer infraestrutura.

Perguntas mais frequentes sobre o Azure Machine Learning

  • O serviço encontra-se em disponibilidade geral em vários países/regiões e há mais a caminho.

  • O SLA para o Azure Machine Learning é de 99,9 por cento de tempo de atividade.

  • O estúdio do Azure Machine Learning é o recurso de nível superior para o Machine Learning. Esta capacidade fornece um local centralizado para os cientistas de dados e programadores trabalharem com todos os artefactos para a criação, preparação e implementação de modelos de machine learning.

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