Azure Machine Learning

Azure Machine Learning – это служба ИИ корпоративного уровня, которая позволяет ученым, изучающим данные, и разработчикам эффективно создавать, развертывать и управлять высококачественными моделями машинного обучения. Он ускоряет время получения выгоды, уделяя особое внимание ведущим в отрасли операциям машинного обучения (MLOps), совместимости с открытым исходным кодом и интегрированным инструментам. Эта надежная платформа для обучения ИИ создана для поддержки ответственного применения ИИ в машинном обучении.

Истории успеха клиентов:

Примеры использования нейросети:

• Подготовка данных: Этот этап включает маркировку данных, подготовку данных и управление набором данных для изучения и анализа данных.
• Создание и обучение моделей ИИ и ОД: Azure Machine Learning поддерживает создание и обучение моделей, обеспечивая совместимость с такими фреймворками с открытым исходным кодом, как PyTorch и TensorFlow. Она позволяет выполнять глубокое обучение и включает такие функции, как автоматизация работы с табличными, текстовыми и графическими данными.
• Валидация и развертывание: Платформа облегчает проверку и развертывание моделей и предлагает возможности MLOps для управления собственными моделями. Она также обеспечивает безопасность, ответственный искусственный интеллект и мониторинг развернутых моделей.

Ключевые особенности нейросети:

• Ускорьте время получения выгоды: Azure Machine Learning позволяет создавать модели машинного обучения, используя мощную инфраструктуру ИИ и организуя рабочие процессы ИИ с помощью Prompt Flow, что ускоряет процесс.
• Сотрудничество и MLOps: платформа поддерживает быстрое развертывание, управление и обмен моделями машинного обучения для беспрепятственного сотрудничества в рабочих пространствах. Она упрощает процессы MLOps.
• Разработка с уверенностью: Azure Machine Learning включает встроенные меры управления, безопасности и соблюдения нормативных требований для обеспечения безопасных и надежных операций машинного обучения.
• Ответственный ИИ: этот инструмент способствует развитию ответственной практики ИИ, помогая разрабатывать объяснимые модели с использованием решений, основанных на данных, для обеспечения прозрачности и подотчетности.