Машинное обучение Azure — новости с мероприятия Build 2020

Машинное обучение Microsoft Azure предоставляет разработчикам и специалистам по обработке и анализу данных возможности корпоративного класса, позволяющие ускорить жизненный цикл ML. На мероприятии Microsoft Build 2020 мы объявили о ряде улучшений Машинного обучения Azure в следующих областях:

Предварительная версия расширенных записных книжек. Новые возможности создания, редактирования и взаимодействия упрощают удаленную и совместную работу для групп специалистов по обработке и анализу данных. Эти записные книжки полностью совместимы с Jupyter. Также поддерживаются функции IntelliSense, совместное редактирование в реальном времени для беспроблемного удаленного взаимодействия (скоро), а также встроенные элементы управления и переключение ядра для Python и R.

Предварительная поддержка обучения с подкреплением. Специалисты по обработке и анализу данных теперь могут обучать агентов, которые взаимодействуют с реальным миром, например системы управления или игровых персонажей. Машинное обучение Azure упрощает выполнение обучения с подкреплением в большом масштабе на удаленных вычислительных кластерах, позволяя отслеживать результаты экспериментов в Tensorboard и в пользовательском интерфейсе студии Машинного обучения Azure.

Предварительная версия маркировки данных. Получите единый центр для создания, настройки и мониторинга проектов маркировки данных. Новая функция маркировки с использованием ML помогает ускорить маркировку и доступна для задач классификации изображений (с множеством классов или меток) и обнаружения объектов.

Предварительная версия Приватного канала Azure для сетевой изоляции. Реализована поддержка Виртуальных сетей Azure, выделенных вычислительных узлов и управляемых клиентом ключей для шифрования передаваемых и хранимых данных. Кроме того, теперь можно использовать Приватный канал для сетевой изоляции.

Предварительная версия интеграции Когнитивного поиска Azure. Машинное обучение Azure позволяет разработчикам обучать и развертывать модели для создания специализированных решений поиска. Кроме того, теперь возможна беспроблемная интеграция конечных точек в набор навыков Когнитивного поиска Azure.

Ответственный подход к машинному обучению. В сотрудничестве с подразделением Aether Committee и его рабочими группами мы внедряем в Azure результаты последних исследований в области ответственного подхода к искусственному интеллекту. Новые возможности ответственного ML в Машинном обучении Azure и наших наборах средств с открытым кодом помогают разработчикам и специалистам по обработке и анализу данных анализировать, защищать и контролировать данные и модели машинного обучения. Читайте новости об ответственном ML с мероприятия Build.

Все новости о Машинном обучении Azure с мероприятия Build 2020 можно прочитать здесь.