Azure Machine Learning

Serviço de aprendizagem automática de nível empresarial para criar e implementar modelos rapidamente

Acelere o ciclo de vida completo de aprendizagem automática

Capacite os programadores e cientistas de dados com um vasto leque de experiências produtivas para criarem, prepararem e implementarem modelos de machine learning mais rapidamente. Acelere o tempo de comercialização e promova a colaboração em equipa com MLOps — o DevOps para aprendizagem automática — líder do setor. Inove numa plataforma segura e fidedigna, concebida para ML responsável.

Produtividade para todos os níveis de competências, com estruturador de arrastar e largar baseado em código, e machine learning automatizado

Capacidades robustas de MLOps que se integram com os processos de DevOps existentes e ajudam a gerir o ciclo de vida completo de ML

Capacidades do ML Responsável – compreenda modelos com interpretação e equidade, proteja dados com a privacidade diferencial e a computação confidencial e controle o ciclo de vida de ML com testes de auditoria e folhas de dados

O melhor suporte do setor para linguagens e arquiteturas open-source, incluindo MLflow, Kubeflow, ONNX, PyTorch, TensorFlow, Python e R

Aumente a produtividade e aceda a ML para todas as competências

Crie e implemente rapidamente modelos de machine learning com ferramentas que respondem às suas necessidades, independentemente do nível de competência. Utilize o estruturador sem código para começar ou utilize os Jupyter Notebooks incorporados para uma experiência baseada em código. Acelere a criação de modelos com a IU de machine learning automatizado e aceda a engenharia de funcionalidades, seleção de algoritmos e varrimento de hiperparâmetros incorporados para criar modelos extremamente precisos.

Operacionalize-se à escala com MLOps robusto

O MLOps, ou DevOps para machine learning, simplifica o ciclo de vida de machine learning, desde a criação de modelos à implementação e gestão. Utilize pipelines de ML para criar fluxos de trabalho repetíveis e utilize um registo avançado de modelos para controlar os seus ativos. Faça a gestão de fluxos de trabalho de produção à escala com alertas avançados e capacidades de automatização de aprendizagem automática. Crie o perfil, valide e implemente modelos de machine learning em qualquer lugar, desde a cloud à periferia, para gerir fluxos de trabalho de ML de produção à escala de uma forma preparada para empresas.

Crie soluções de ML responsáveis

Aceda a capacidades de ML responsáveis de ponta para compreender, proteger e controlar os seus dados, modelos e processos. Explique o comportamento dos modelos durante a preparação e a inferência e detete e mitigue desvios nos modelos para criar com equidade. Preserve a privacidade dos dados ao longo do ciclo de vida de machine learning com técnicas de privacidade diferenciais e utilize a computação confidencial para proteger os ativos de ML. Aplique políticas, utilize linhagem e faça a gestão e o controlo dos recursos para cumprir as normas regulamentares.

Inove numa plataforma aberta e flexível

Obtenha suporte incorporado de arquiteturas e ferramentas open-source para inferência e preparação de modelos de machine learning. Utilize arquiteturas conhecidas, como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn, ou o formato ONNX aberto e interoperável. Escolha as ferramentas de programação mais adequadas às suas necessidades, incluindo IDEs populares, Jupyter Notebooks e CLIs, ou linguagens como Python e R. Utilize o ONNX Runtime para otimizar e acelerar a inferência em dispositivos na cloud e na periferia.

Segurança e governação avançadas

  • Obtenha segurança deste o início e crie com a cloud de confiança com o Azure.
  • Proteja o acesso aos recursos com acesso baseado em funções granular, funções personalizadas e mecanismos incorporados para autenticação de identidades.
  • Isole a sua rede com redes virtuais e ligações privadas para compilar modelos de preparação e implementação em segurança.
  • Administre a governação com políticas, ensaios de auditoria e gestão de quotas e custos.
  • Uniformize a conformidade com um abrangente portfólio que inclui 60 certificações, entre as quais FedRAMP High e DISA IL5.

Pague apenas pelo que precisar, sem custos adiantados

Para obter detalhes, aceda à página de preços do Azure Machine Learning.

Como utilizar o Azure Machine Learning

Aceda à sua experiência Web no Studio

Compilação e preparação

Implementar e gerir

Passo 1 de 1

Pode criar novos modelos e armazenar 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. Também pode criar modelos com blocos de notas ou com o estruturador de arrastar e largar.

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.

Comece a utilizar o Azure Machine Learning hoje mesmo

Inscreva-se numa conta gratuita do Azure e obtenha acesso instantâneo e um crédito de $200.

Iniciar sessão no portal do Azure.

Clientes que utilizam o Azure Machine Learning

"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."

Dean Riddlesden, Cientista de Dados Sénior, Global Analytics, Walgreens Boots Alliance

Leia a história

Walgreens Boots Alliance

"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."

Matthieu Boujonnier, Arquiteto de Aplicações de Análise e Cientista de Dados, Schneider Electric

Leia a história

Schneider Electric

"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."

Diana Kennedy, Vice-Presidente de Estratégia, Arquitetura e Planeamento de TI, BP

Leia a história

BP

"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."

Naeem Khedarun, Principal Software Engineer (AI), ASOS

Leia a história

Asos

"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."

Phil Harris, professor assistente de física, MIT

Leia a história

Fermilab

A Borrowell ajuda os consumidores a melhorarem o crédito com IA

A inovadora tecnologia de IA da Borrowell utiliza o perfil de crédito para apresentar recomendações que melhoram o crédito e o bem-estar financeiro dos seus clientes canadianos.

Leia a história

Borrowell

Atualizações, blogues e anúncios do Azure Machine Learning

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 contrato de nível de serviço (SLA) do Azure Machine Learning é de 99,9 por cento.
  • O Azure Machine Learning Studio é o recurso de nível superior do serviço de aprendizagem automática. 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.

Estamos prontos para começar. Vamos configurar a sua conta gratuita do Azure