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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