Azure Machine Learning

企業級機器學習服務,建置及部署模型更快速

加速整體的機器學習生命週期

提供開發人員和資料科學家各式各樣的生產經驗,讓建置、訓練及部署機器學習模型更加快速。採用領先業界的 MLOps (機器學習 DevOps) 加快產品上市的時間,以及促進團隊合作。在專為可靠的 AI 而設計之平台上進行創新。

應用程式碼先行 (code-first) 與拖放功能設計工具及自動化機器學習,提升所有技能等級的產能

強固的 MLOps 功能可與現有 DevOps 程序整合,協助管理整個 ML 生命週期

先進可解譯的公平性與模型,可用於建置可靠的 AI 解決方案,並搭載更完備的安全性與成本管理功能,能夠更進一步治理及控制。

開放原始碼架構和語言的頂級支援,包括 MLflow、Kubeflow、ONNX、PyTorch、TensorFlow、Python 及 R

提高產能及存取所有技能等級皆可使用的 ML

使用不分技能等級,並符合您的需求的工具,快速建置及部署機器學習模型。以無程式碼設計工具開始著手,或使用內建的 Jupyter Notebooks 採行程式碼先行的路徑。利用自動機器學習 UI 加快建立模型的速度,並利用內建的功能工程、演算法選擇及超參數整理,開發高度精確的模型。

利用強固的 MLOps 大規模運作

MLOps 或適用於機器學習的 DevOps,可簡化從建置模型到部署及管理的機器學習生命週期。使用 ML 管線建置可重複的工作流程,以及使用豐富的模型登錄來追蹤資產。使用進階警示與機器學習自動化功能,大規模管理生產工作流程。從雲端到邊緣,都能以企業等級剖析、驗證及部署機器學習模型來大規模管理生產 ML 工作流程。

建置可靠的 AI 解決方案

利用最新技術,達到公平性與機器學習模型透明度兩項目的。使用模型的可解譯性來解譯預測,以更進一步了解模型的行為。套用常用的公平性計量自動進行比較,並使用建議的中和措施,降低模型偏差。

在開放及彈性的平台上進行創新

取得開放原始碼工具與架構的內建支援,進行機器學習模型訓練及推斷。使用熟悉的架構 (例如 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn) 或可以在內部運作的 ONNX 格式。選擇最符合您需求的開發工具,包括熱門的 IDE、Jupyter Notebooks 及 CLI (或 Python 和 R 等語言)。使用 ONNX Runtime 最佳化雲端和邊緣裝置的推斷,從而加快其速度。

更好的安全性、治理及控制

  • 應用 Azure 企業級安全性、合規性及虛擬網路支援建置機器學習模型。
  • 使用內建的身分識別、資料和網路存取控制項 (包括自訂角色) 保護您的資產。
  • 只可存取公司網路或套用 Azure 安全性原則。
  • 利用稽核線索、配額、成本管理及全方位的合規性產品組合進行管理及控制。

用多少付多少,無需預付款

如需詳細資料,請參閱 Azure 機器學習定價頁面

如何使用 Azure Machine Learning

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建置和定型

部署及管理

步驟 1 之 1

您可以在雲端撰寫新模型,也能儲存您的計算目標、模型、部署、計量及執行歷程記錄。

步驟 1 之 1

使用自動化機器學習識別演算法與超參數,以及在雲端追蹤實驗。您也可以使用筆記本或拖放設計工具來撰寫模型。

步驟 1 之 1

將您的機器學習模型部署到雲端或邊緣、監視效能,並在必要時重新訓練。

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使用 Azure Machine Learning 的客戶

"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."

Walgreens Boots Alliance 全球分析資深資料科學家 Dean Riddlesden

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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."

Schneider Electric 分析應用程式架構設計師及資料科學家 Matthieu Boujonnier

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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."

BP 架構與規劃 IT 策略副總裁 Diana Kennedy

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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."

ASOS 首席軟體工程師 (AI) Naeem Khedarun

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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."

物理學助理教授 Phil Harris MIT

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Fermilab

Borrowell 運用 AI 協助改善消費者的信用

Borrowell 的創新 AI 技術利用信用分數提供建議,藉此改善其加拿大客戶的信用與財務狀況

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Azure Machine Learning 最新消息、部落格及公告

Azure Machine Learning 的常見問題集

  • 這個服務已在數個國家/地區正式運作,日後還會陸續增加。
  • Azure Machine Learning 的服務等級協定 (SLA) 為 99.9%。
  • Azure Machine Learning Studio是機器學習服務的最上層資源。資料科學家和開發人員可以利用此處提供的所有成品,建置、訓練及部署機器學習模型。

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