Azure Machine Learning是一项企业级人工智能服务，使数据科学家和开发人员能够高效地构建、部署和管理高质量的机器学习模型。它将重点放在业界领先的机器学习操作(MLOP)、开源兼容性和集成工具上，从而加快实现价值的时间。这个可信的AI学习平台旨在支持机器学习中负责任的AI应用。
主要特点：
- 加快实现价值的时间： Azure Machine Learning 通过利用强大的AI基础设施，同时通过Prompt Flow编排AI工作流，从而加快流程，从而构建机器学习模型。
- 协作和MLOPS： 该平台支持快速的机器学习模型部署、管理和共享，以实现跨云计算的无缝协作。它简化了MLOps流程。
- 满怀信心地发展： Azure Machine Learning整合了内置的治理、安全和合规措施，以确保安全可靠的机器学习操作。
- 负责任的人工智能：该工具促进负责任的人工智能实践，促进使用数据驱动的决策来实现透明度和问责制的可解释模型的开发。
支持端到端机器学习生命周期：
- 准备数据：此阶段包括数据标记、数据准备和数据集管理，以进行数据探索和分析。
- 构建和训练AI和ML模型： Azure Machine Learning 支持构建和训练模型，与PyTorch和TensorFlow等开源框架兼容。它支持深度学习，包括表格、文本和图像数据的自动化等功能。
- 验证和部署：该平台简化了模型验证和部署，并为本地模型管理提供了MLOPS功能。它还确保了安全、负责任的人工智能和对已部署模型的监控。
Azure Machine Learning 关于Generative AI：
该工具通过提示流简化了基于大型语言模型的应用程序的设计、评估和部署。它通过原生的MLOPS功能简化了整个大型语言模型生命周期和模型管理。该平台支持使用灵活的工具和框架，并为大规模人工智能操作提供世界级的性能。
福利：
- 通过快速模型开发加快实现价值的时间。
- 使用MLOPS协作并简化模型管理。
- 在混合平台上构建企业级解决方案。
- 在整个机器学习生命周期中使用负责任的人工智能实践。
使用Azure构建您的机器学习技能：
Azure提供了学习机器学习的资源和实践教程。通过参加为期30天的学习之旅，用户可以增强他们的机器学习技能，并为Azure数据科学家助理认证做准备。
客户成功案例：
- 空中客车：空中客车整合了150个数据源，以使用Azure Machine Learning。
- Intuit：Intuit在数据驱动洞察力的帮助下，将全公司范围内的数据驱动洞察力使用率提高了10倍Azure Machine Learning。
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