Serviço Azure Machine Learning

Crie modelos rapidamente e operacionalize-se à escala, desde a cloud à periferia

Acelere o ciclo de vida completo de aprendizagem automática

Simplifique a criação, preparação e implementação de modelos de machine learning. Coloque os modelos de machine learning no mercado mais rapidamente com ferramentas e arquiteturas à sua escolha, aumente a produtividade com machine learning automatizado e inove numa plataforma segura, preparada para empresas.

Machine learning simplificado com capacidades avançadas de machine learning automatizado e sem código, e suporte open-source

DevOps robusto para machine learning que se integra nos seus atuais processos de DevOps e ajuda a gerir o ciclo de vida completo de machine learning

Dimensione a pedido a partir do seu ambiente de trabalho e crie e implemente modelos de machine learning em qualquer lugar, desde a cloud à periferia

Segurança, controlo e governação do Azure preparados para empresas, para ajudar a proteger a sua infraestrutura e capacidades

Aceda a aprendizagem automática simplificada

Crie e implemente rapidamente modelos de machine learning com ferramentas que respondem às suas necessidades em todos os níveis de competências, desde experiências sem código a experiências baseadas em código. Utilize uma interface visual de arrastar e largar, um ambiente de bloco de notas alojado ou machine learning automatizado. Acelere o desenvolvimento de modelos com engenharia de funcionalidades automatizadas, seleção de algoritmos e varrimento de hiperparâmetros. Obtenha suporte incorporado para arquiteturas e ferramentas open-source familiares, incluindo ONNX, Python, PyTorch, scikit-learn e TensorFlow.

Inove mais depressa com MLOps robusto

O MLOps — o DevOps para machine learning — simplifica o ciclo de vida ponto a ponto, desde a preparação dos dados até à implementação e monitorização. Simplifique os seus fluxos de trabalho e aumente a eficiência com pipelines de machine learning. Tire partido da integração contínua e entrega contínua (CI/CD) para facilidade de suporte e manutenção, que permite melhorar a qualidade dos modelos ao longo do tempo. Faça a gestão dos artefactos dos seus modelos a partir de um portal central e monitorize o desempenho dos modelos implementados.

Tire partido da cloud a pedido a partir do seu ambiente de trabalho

Utilize quaisquer dados e implemente modelos de machine learning em qualquer lugar, desde a cloud à periferia, para maximizar a flexibilidade. Prepare modelos de forma rápida e rentável ao fazer o dimensionamento automático com recursos de computação de CPU e GPU potentes. Utilize FPGAs para fazer inferências em tempo real na cloud ou na periferia.

Proteja a sua infraestrutura e as sua soluções

Crie os seus modelos de machine learning com a segurança preparada para empresas, a conformidade e o suporte de redes virtuais do Azure para todas as suas necessidades de ciência de dados. Proteja as suas cargas de trabalho com controlos incorporados para identidade, dados e redes no Azure, que oferece o portefólio de conformidade mais completo de qualquer fornecedor de cloud.

Pague apenas pelo que precisar, sem custos adiantados

Pague apenas pelos recursos do Azure de que precisa por um período limitado. Para obter mais detalhes, incluindo o custo de implementação de modelos, veja a página de preços do serviço Azure Machine Learning.

Como utilizar o serviço Azure Machine Learning

Criar áreas de trabalho

Compilação e preparação

Implementar e gerir

Passo 1 de 1

Armazene os seus destinos de computação, modelos, implementações, métricas e históricos de execuções na cloud.

Passo 1 de 1

Utilize machine learning automatizado para identificar algoritmos e hiperparâmetros, e controlar experimentações na cloud.

Passo 1 de 1

Implemente o seu modelo de machine learning na cloud ou na periferia, monitorize o desempenho e prepare-o novamente, conforme necessário.

Recursos de Introdução

Primeira experimentação

Depois de criar uma área de trabalho para o serviço Azure Machine Learning, saiba como executar uma experimentação com o SDK do Python ou através da interface visual.

Tutoriais e exemplos

Prepare e implemente modelos de machine learning em recursos de computação remotos. Utilize o SDK para a classificação de imagens (dados MNIST) ou regressão (dados de táxis de Nova Iorque), ou utilize a interface visual para prever preços (dados de automóveis).

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Clientes que utilizam o serviço Azure Machine Learning

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Perguntas mais frequentes sobre o serviço Azure Machine Learning

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