Машинное обучение Azure

Возможности службы машинного обучения корпоративного уровня для быстрого создания и развертывания моделей

Ускорьте жизненный цикл машинного обучения.

Предоставьте разработчикам и специалистам по обработке и анализу данных широкий спектр возможностей для быстрого разработки, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Сократите время до выхода на рынок и поддерживайте совместную работу в команде с помощью MLOps (DevOps для машинного обучения). Внедряйте технологические новшества на безопасной, надежной платформе, разработанной для ответственного ИИ.

Производительность для всех уровней навыков с моделью code-first, конструктором перетаскивания и автоматизированным машинным обучением

Надежные возможности MLOps, которые интегрируются с существующими процессами DevOps и помогают управлять полным жизненным циклом Машинного обучения

Современная объективность и интерпретируемость модели для создания решений ответственного ИИ с улучшенной безопасностью и управлением затратами для расширенной системы управления и контроля.

Лучшая в своем классе поддержка платформ с открытым кодом и различных языков, включая MLflow, Kubeflow, ONNX, PyTorch, TensorFlow, Python и R

Повышение производительности и получение доступа к Машинному обучению для всех навыков

Быстро собирайте и развертывайте модели машинного обучения, используя средства, соответствующие вашим потребностям, независимо от уровня навыков. Используйте конструктор без кода, чтобы начать работу, или встроенные записные книжки Jupyter для работы по принципу code-first. Ускорьте создание моделей с помощью пользовательского интерфейса автоматизированного машинного обучения и получите доступ к встроенным функциям проектирования признаков, выбора алгоритмов и перебора гиперпараметров для разработки высокоточных моделей.

Масштабное внедрение моделей с помощью надежных методик MLOps

Методики MLOps, или DevOps для машинного обучения, ускоряют жизненный цикл машинного обучения — от создания моделей до развертывания и управления. Используйте конвейеры Машинного обучения для создания повторяемых рабочих процессов, а расширенный реестр моделей — для отслеживания ресурсов. Обеспечьте глобальное управление производственными рабочими процессами, используя дополнительные оповещения и возможности автоматизации машинного обучения. Профилируйте, проверяйте и развертывайте модели машинного обучения в любом расположении, начиная облаком и заканчивая пограничным устройством, для глобального управления производственными рабочими процессами Машинного обучения на корпоративном уровне.

Создание решений ответственного ИИ

Получите доступ к современным технологиям для обеспечения объективности и прозрачности моделей машинного обучения. Используйте интерпретируемость модели для объяснения прогнозов, чтобы лучше понять поведение модели. Уменьшите уровень предвзятости в функционировании модели, применяя общие показатели объективности, автоматически выполняя сравнения и используя рекомендуемые средства для устранения предвзятости.

Разработка инноваций на открытой и гибкой платформе

Получите встроенную поддержку инструментов и платформ с открытым кодом для обучения моделей машинного обучения и формирования выводов. Используйте привычные платформы, такие как PyTorch, TensorFlow и Scikit-learn, или открытый и взаимодействующий формат ONNX. Выбирайте средства разработки, соответствующие вашим требованиям, включая популярные интегрированные среды разработки, записные книжки Jupyter и интерфейсы командной строки, или языки, такие как Python и R. Оптимизируйте и ускорьте формирование выводов на облачных и пограничных устройствах, используя среду выполнения ONNX.

Повышенная безопасность, система управления и контроль

  • Собирайте модели машинного обучения, используя средства обеспечения безопасности и соответствия корпоративного уровня, а также поддержку виртуальных сетей Azure.
  • Защитите свои ресурсы, используя встроенные элементы управления для идентификации, данных и доступа к сети, включая настраиваемые роли.
  • Разрешите доступ лишь вашей корпоративной сети или примените политики безопасности Azure.
  • Управляйте системой управления и контроля с помощью журнала аудита, управления квотами и затратами, а также портфеля исчерпывающих возможностей по обеспечению соответствия.

Платите только за то, что вам нужно, без каких-либо предварительных выплат

Сведения о ценах на Службу машинного обучения Azure см. на этой странице.

Сведения об использовании Машинного обучения Azure

Перейти в веб-интерфейс студии

Создание и обучение

Развертывание и управление

Этап 1 из 1

Создавайте модели и храните их вместе с целевыми объектами вычислений, развертываниями, метриками и историями выполнений в облаке.

Этап 1 из 1

Используйте автоматизированное машинное обучение для выявления алгоритмов и гиперпараметров и отслеживания экспериментов в облаке. Кроме того, вы можете создавать модели с помощью записных книжек и конструктора перетаскивания.

Этап 1 из 1

Развертывайте модель машинного обучения в облако или на граничные устройства, отслеживайте производительность и переобучайте модель, если требуется.

Начните использование Машинного обучения Azure уже сегодня

Получите мгновенный доступ и $200 на счет, зарегистрировав бесплатную учетную запись Azure.
Войдите на портал Azure.

Пользователи Машинного обучения Azure

"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."

Дин Риддлсден (Dean Riddlesden), старший специалист по обработке и анализу данных, Global Analytics, Walgreens Boots Alliance

Узнать больше

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."

Матье Бужонье (Matthieu Boujonnier), архитектор аналитических приложений и специалист по обработке и анализу данных, Schneider Electric

Узнать больше

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."

Диана Кеннеди (Diana Kennedy), вице-президент по вопросам ИТ-стратегии, архитектуры и планирования, BP

Узнать больше

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."

Наим Кхедарун (Naeem Khedarun), главный разработчик программного обеспечения (ИИ), ASOS

Узнать больше

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."

Фил Харрис (Phil Harris), ассистент кафедры физики, MIT

Узнать больше

Fermilab

Компания Borrowell помогает потребителям улучшать кредитоспособность с помощью ИИ

Инновационная технология искусственного интеллекта компании Borrowell использует рейтинги кредитоспособности для предоставления рекомендаций по улучшению кредитного и финансового благополучия своим канадским клиентам

Узнать больше

Borrowell

Обновления, блоги и объявления по Машинному обучению Azure

Часто задаваемые вопросы о Машинном обучении Azure

  • Служба находится в открытом доступе в некоторых странах, число которых со временем будет расти.
  • Соглашение об уровне обслуживания (SLA) для Машинного обучения Azure составляет 99,9 %.
  • Студия машинного обучения Azure является для службы машинного обучения ресурсом верхнего уровня. Она предоставляет специалистам по обработке и анализу данных и разработчикам централизованное расположение для работы со всеми артефактами для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения.

Бесплатная учетная запись Azure готова к настройке в любой момент