Microsoft stellt eine neue Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche für die Erstellung und Bereitstellung von ML-Modellen vor

Heute hat Microsoft neue Updates für seinen Dienst Azure Machine Learning angekündigt. Das Hauptziel dieser Updates besteht darin, Entwicklern und Datenexperten aller Qualifikationsstufen die Möglichkeit zu geben, fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.

Der Azure Machine Learning-Dienst ist jetzt für diese drei Ebenen von Entwicklern und Datenwissenschaftlern geeignet: 1) Entwickler und Datenwissenschaftler, die gerne Code schreiben. 2) Menschen, einschließlich Fachexperten, wissen vielleicht viel über Daten, aber sie wissen nicht viel über maschinelles Lernen oder Code. 3) Menschen, die maschinelle Lernkonzepte lernen, möchten ihre eigenen Modelle erstellen, aber sie sind keine Programmierer.

Microsoft hat heute die folgenden neuen Updates angekündigt:

• MLOps-Funktionen mit Azure DevOps-Integration bieten Entwicklern Reproduzierbarkeit, Überprüfbarkeit und Automatisierung des End-to-End-Lebenszyklus für maschinelles Lernen.
• Automatisierte ML-Fortschritte und eine intuitive Benutzeroberfläche erleichtern die Entwicklung hochwertiger Modelle.
• Die Schnittstelle für visuelles maschinelles Lernen bietet eine No-Code-Modellerstellung und Bereitstellungserfahrung mit Drag-and-Drop-Funktionen.
• Um extrem niedrige Latenzzeiten und kostengünstige Inferenzen zu ermöglichen, kündigt Microsoft die allgemeine Verfügbarkeit von hardwarebeschleunigten Modellen an, die auf FPGAs laufen, sowie ONNX Runtime-Unterstützung für NVIDIA TensorRT und Intel nGraph für Hochgeschwindigkeits-Inferenzen auf NVIDIA- und Intel-Chipsätzen

Microsoft kündigte auch einen Azure Cognitive Services namens Decision an, der spezifische Empfehlungen gibt, um Menschen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen. Diese neue Kategorie umfasst Personalizer, der einen Zweig der KI namens Reinforcement Learning verwendet, um der Technologie zu helfen, Wissen aus ihren eigenen Erfahrungen zu sammeln und dann fundierte Empfehlungen anzubieten.

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