Machine learning para cientistas de dados

Explore ferramentas de machine learning para cientistas de dados e engenheiros de machine learning e aprenda a compilar soluções de machine learning à escala da cloud no Azure.

Descubra o machine learning no Azure

Crie e implemente modelos de machine learning para processos críticos para a missão de forma responsável e segundo os seus termos com as ferramentas e o serviços do Azure.

Desenvolva modelos de machine learning segundos os seus termos

Crie modelos de machine learning na sua linguagem, no seu ambiente e nos seus frameworks de machine learning preferidos com as ferramentas à sua escolha e implemente-os na cloud, no ambiente no local ou no edge com o Azure AI.

Crie soluções de machine learning com responsabilidade

Compreenda os modelos de machine learning, proteja os dados com a privacidade diferencial e a computação confidencial e controle o ciclo de vida de machine learning com testes de auditoria e fichas técnicas.

Implemente modelos de machine learning para processos críticos para a missão com confiança

Implemente e faça a gestão de soluções de machine learning altamente dimensionáveis, tolerantes a falhas e reproduzíveis.

Descubra 10 diretrizes para desenvolver IA de forma responsável. Junte-se a especialistas em IA da Microsoft e da BCG no evento digital Azure Responsible AI (AI Responsável do Azure). Registe-se agora.

Veja como é que os outros cientistas de dados estão a utilizar o Azure Machine Learning

Crítico para a missão À sua maneira

Veja como é que as organizações estão a utilizar o Azure para apoiar as cargas de trabalho críticas para a missão.

Humana

Veja como a Humana fornece experiências de cuidados de saúde críticas para a missão compatíveis com IA.

AGL

Saiba como a AGL implementou MLOps com o Azure Machine Learning.

UCLA

Descubra como a UCLA está a ser a pioneira na utilização de IA para auxiliar os seus médicos.

Explore o machine learning através de vídeos

Crítico para a missão À sua maneira Veja as mais recentes inovações na IA

Explore como utilizar soluções de machine learning para suportar aplicações críticas para a missão.

Preparar modelos de machine learning em escala

Compreenda como utilizar a computação certa no Azure para dimensionar os seus trabalhos de preparação.

Inferência e implementação de modelo

Saiba mais sobre as várias opções de implementação e otimizações para inferência de modelos de grande escala.

O MLOps explicado

Saiba mais sobre a importância do MLOps e os processos associados ao mesmo.

Proteger os seus ambientes de machine learning

Veja como utilizar o Azure para aceder a segurança e governação de nível empresarial.

Machine learning híbrido e multicloud

Saiba como aprovisionar ambientes de machine learning híbridos e multicloud.

Machine learning aberto e interoperável

Veja como o Azure Machine Learning trabalha com tecnologias open-source e se integra em outros serviços do Azure.

MLOps com o Azure Machine Learning

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

Soluções de Machine Learning com segurança e escala empresarial

Aprenda a criar soluções de machine learning seguras, dimensionáveis e equitativas com o Azure Machine Learning.

IA responsável com o Azure Machine Learning

Explore ferramentas e métodos que ajudam a compreender, proteger e controlar os seus modelos de machine learning.

Saiba mais através de arquiteturas de soluções de exemplo

Explore diferentes cenários de utilização do Azure Machine Learning.

Machine learning

Controle o processo de preparação de modelos com parâmetros ajustáveis, chamados hiperparâmetros. Explore as práticas recomendadas para aperfeiçoar os hiperparâmetros de modelos Python e aprenda a automatizar o aperfeiçoamento dos hiperparâmetros e a executar experimentações paralelamente, de modo a otimizar os hiperparâmetros de forma eficiente.

Aprendizagem profunda

Descubra como realizar a preparação distribuída de modelos de machine learning profundo de forma transversal em clusters de máquinas virtuais compatíveis com GPU. Este cenário destina-se à classificação de imagens, mas a solução pode ser generalizada para outros cenários de aprendizagem profunda, como segmentação ou deteção de objetos.

MLOps

Aprenda a implementar a integração contínua (CI), a entrega contínua (CD) e um pipeline de reparametrização numa aplicação de IA com o Azure DevOps e o Azure Machine Learning. A solução foi criada com base no conjunto de dados de diabetes scikit-learn, mas pode ser facilmente adaptada a qualquer cenário de IA e a outros sistemas de compilação populares.

Implementação no edge

Veja como utilizar o Azure Stack Edge para levar a inferência rápida de machine learning da cloud para cenários de ambientes no local ou na cloud. Utilize o Azure Stack Edge para tirar partido das capacidades do Azure, como computação, armazenamento, rede e machine learning acelerado por hardware, para qualquer localização no edge.

Pontuação em lote

Aprenda a utilizar o Azure Machine Learning para aplicar transferência de estilo neural, uma técnica de aprendizagem profunda que compõe uma imagem existente no estilo de outra imagem num vídeo.

Classificação em tempo real

Explore como implementar modelos Python como serviços Web para realizar predições em tempo real com o Azure Kubernetes Service (AKS). Os modelos de machine learning implementados no AKS são adequados para implementações de produção de grande escala.