Azure Machine Learning es un servicio de análisis predictivo en la nube que permite crear e implementar modelos predictivos y soluciones de análisis, con mayor rapidez.
¿Cómo funciona? Mediante una técnica de ciencia de datos que permite a las computadoras usar datos existentes para predecir comportamientos, resultados y tendencias futuras, a través de un proceso de aprendizaje automático.
El servicio proporciona todas las herramientas que los desarrolladores necesitan para sus flujos de trabajo de aprendizaje automático, entre ellas:
- El diseñador de Azure Machine Learning, provisto de módulos de arrastrar y soltar para crear sus experimentos e implementar canalizaciones.
- Cuadernos de Jupyter, para utilizar los cuadernos de ejemplo o crear otros, con el fin de aprovechar el kit de desarrollo de software de Microsoft Machine Learning, para muestras de Python, para el aprendizaje automático.
- Scripts o cuadernos de R en los que usa el SDK para R para escribir su propio código, o usa los módulos de R en el diseñador.
- Extensión de código de Visual Studio.
- CLI de aprendizaje automático.
- Marcos de código abierto como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn y muchos más.
- Aprendizaje reforzado con Ray RLlib.
Dinamice el ciclo de vida del aprendizaje automático.
- Una amplia gama de experiencias productivas para crear, entrenar e implementar modelos de Azure Machine Learning, aumenta la capacidad de los desarrolladores y los científicos de datos.
- La metodología DevOps apra Machine Learning (MLOPs) agiliza la comercialización, fomenta la colaboración en los equipos y facilita la administración de todo el ciclo de vida del aprendizaje automático.
- La funcionalidad de Machine Learning responsable le permite comprender los modelos con capacidad de interpretación e imparcialidad, proteger los datos con privacidad diferencial y computación confidencial y controlar el ciclo de vida del aprendizaje automático con trazas de auditoría y hojas de datos.
Productividad para todos los niveles de conocimiento.
- Con el uso de las herramientas adecuadas no importa su nivel de conocimientos, para crear e implementar modelos de Machine Learning, con rapidez y precisión.
- El diseñador sin programación le permite empezar a trabajar con aprendizaje automático visual y los cuadernos de Jupyter de colaboración integrados le dan una experiencia prioritaria a la programación.
- Machine Learning le permite agilizar la creación de modelos con el aprendizaje automático automatizado y acceder a una funcionalidad integrada de ingeniería de características, selección de algoritmos y barrido de hiperparámetros, para implementar modelos de gran precisión.
Ponga en práctica los modelos a gran escala.
- MLOps optimiza el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la creación de modelos hasta su implementación y administración.
- Las canalizaciones de Machine Learning le permiten crear flujos de trabajo repetibles y un registro completo de los modelos, para dar seguimiento a sus recursos.
- Las alertas avanzadas y la automatización del aprendizaje automático le facilitan la administración de los flujos de trabajo de producción a escala.
- Puede elaborar perfiles de modelos de Machine Learning y validarlos e implementarlos en cualquier parte, desde la nube hasta el perímetro, para administrar los flujos de trabajo de producción a escala y a nivel empresarial.
Seguridad avanzada y gobernanza.
- La nube de Azure le proporciona seguridad en la creación de soluciones desde el principio.
- El acceso a los recursos está protegido por medio de un control de acceso pormenorizado, basado en roles, mecanismos integrados para la autenticación de la identidad y roles personalizados.
- Azure le permite crear, entrenar e implementar modelos de forma segura y administrar la gobernanza con directivas, trazas de seguimiento, cuotas y administración de costos.
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