Сегодня организации повсеместно внедряют искусственный интеллект (ИИ), чтобы опережать своих конкурентов, вносить инновации, улучшать качество обслуживания клиентов и увеличивать свои доходы. Приложения для искусственного интеллекта и машинного обучения открывают новую эру для различных отраслей промышленности. Microsoft Azure Machine Learning предоставляет средства корпоративного уровня для ускорения машинного обучения и позволяет разработчикам с любыми навыками создавать, обучать, развертывать и управлять моделями с максимальной эффективностью.
В Microsoft Ignite мы объявляем о внедрении нескольких важных усовершенствований для машинного обучения Azure в следующих областях:
- веб-студии – гибкий авторинг, включающий перетаскивание без кода и автоматическое машинное обучение до разработка кода;
- новые возможности машинного обучения (ML Ops) для управления жизненным циклом, позволяющие ИТ-специалистам быстрее внедрять инновации;
- новые открытые и совместимые средства, которые обеспечивают выбор и гибкость благодаря поддержке Azure Synapse Analytics, открытых наборов данных Azure, ONNX и других популярных платформ, языков и инструментов;
- новые функции безопасности и управления, в том числе управление доступом на основе ролей (RBAC), виртуальная сеть Azure (VNet), управление емкостью и т.д.
Давайте подробно рассмотрим эти объявления, чтобы узнать, как машинное обучение Azure помогает отдельным лицам, командам и организациям достигать и превосходить бизнес-цели.
Доступ к машинному обучению для всех уровней квалификации и повышения производительности
Новый интерфейс веб-студий (в настоящее время в режиме тестирования) позволяет ученым и инженерам любой квалификации выполнять комплексные задачи для машинного обучения, включая подготовку данных, обучение модели, развертывание и контроль. Выберите один из трех вариантов авторинга в зависимости от ваших навыков и предпочтений:
- дизайнер перетаскивания без кода;
- автоматическое машинное обучение;
- работу с первыми кодами в ноутбуках.
Получите доступ к ресурсам машинного обучения Azure (включая наборы данных и модели) и широким возможностям (смещение данных, мониторинг, маркировку и т. д.) ‒ все это при помощи одного инструмента.
Designer (в настоящее время в режиме тестирования) предназначен для перетаскивания, чтобы упростить процесс построения, тестирования и развертывания моделей машинного обучения с использованием визуального интерфейса. Пользователям, в настоящее время работающим с классической версией Azure Machine Learning Studio, рекомендуется попробовать Designer, чтобы они могли воспользоваться масштабированием и получить высокий уровень безопасности.
Автоматизированный пользовательский интерфейс машинного обучения (в настоящее время в режиме тестирования) помогает ученым-разработчикам создавать модели без написания строк кода. Автоматизируйте трудоемкие задачи разработки функций, выбора алгоритма и поиска гиперпараметров, а затем активируйте модель с помощью нескольких кликов.
Записные книжки (в настоящее время в режиме тестирования) представляют собой полностью управляемый инструмент для разработчиков, позволяющий легко перейти к началу машинного обучения. Он оснащен предварительно настроенными и настраиваемыми средами, что значительно сокращает время введения конфигураций.
Новая маркировка данных (в настоящее время в режиме тестирования). Маркированные данные имеют жизненно важное значение для создания высокоточных моделей для контролируемого обучения. Команды теперь могут беспрепятственно управлять проектами маркировки данных из веб-интерфейса студии и ставить метки на данных, что ускоряет длительный процесс ручной маркировки. Поддерживаемые задачи включают обнаружение объектов и классификацию изображений.
Инновации с использованием открытых и совместимых возможностей
С помощью машинного обучения Azure разработчики могут получить доступ к встроенной поддержке инструментов и сред с открытым исходным кодом, включая Py Torch, Tensor Flow и Scikit-learn, или же воспользоваться открытым и совместимым форматом ONNX. Теперь мы поддерживаем Open Neural Network Exchange (ONNX) ‒ открытый стандарт для представления машинного обучения. В новой версии v1.0 ONNX Runtime предлагает стабильные API-интерфейсы Python, которые можно использовать в машинном обучении Azure как на CPU, так и на GPU.
Открытые наборы данных Azure в настоящее время общедоступны. Они позволяют ускорить обучение модели. В настоящее время доступно более 25 наборов данных, включая социально-экономические сведения, спутниковые изображения и многое другое. Они постоянно добавляются, и вы можете назначить дополнительные наборы данных в Azure.
Обновления системы безопасности
Управление рабочей областью (в настоящее время в режиме тестирования) помогает администраторам анализировать использование вычислительных ресурсов в рабочих пространствах и кластерах в рамках аккаунта для эффективного распределения. Пределы мощности могут быть установлены для перераспределения для управления работой. Управление доступом на основе ролей (RBAC) (также в режиме тестирования) помогает определять настраиваемые роли для контроля доступа и поддерживает расширенные сценарии безопасности. Виртуальная сеть обеспечивает безопасность границы для изоляции вычислительных ресурсов, используемых для обучения и развертывания моделей при проведении операций с помощью логического вывода.