Microsoft revela una nueva interfaz de usuario de arrastrar y soltar para la experiencia de creación e implementación de modelos ML

Hoy, Microsoft anunció nuevas actualizaciones para su servicio Azure Machine Learning. El objetivo principal de estas actualizaciones es permitir que los desarrolladores y profesionales de datos de cualquier nivel de habilidad construyan modelos avanzados de aprendizaje automático.

El servicio Azure Machine Learning ahora es adecuado para estos tres niveles de desarrolladores y científicos de datos: 1) Desarrolladores y científicos de datos a los que les gusta escribir código. 2) Las personas, incluidos los expertos en dominios comerciales, pueden saber mucho sobre datos, pero no saben mucho sobre aprendizaje automático o código. 3) Las personas que están aprendiendo conceptos de aprendizaje automático, quieren hacer sus propios modelos, pero no son programadores.

Microsoft anunció hoy las siguientes nuevas actualizaciones:

• Las capacidades de MLOps con la integración de Azure DevOps brindan a los desarrolladores reproducibilidad, auditabilidad y automatización del ciclo de vida de aprendizaje automático de extremo a extremo.
• Los avances de ML automatizados y una interfaz de usuario intuitiva facilitan el desarrollo de modelos de alta calidad.
• La interfaz de aprendizaje automático visual proporciona una experiencia de implementación y creación de modelos sin código con capacidades de arrastrar y soltar.
• Para permitir una latencia extremadamente baja y una inferencia rentable, Microsoft anuncia la disponibilidad general de modelos acelerados por hardware que se ejecutan en FPGA, así como compatibilidad con ONNX Runtime para NVIDIA TensorRT e Intel nGraph para inferencia de alta velocidad en conjuntos de chips NVIDIA e Intel.

Microsoft también anunció un Azure Cognitive Services llamado Decision, que brinda recomendaciones específicas para ayudar a las personas a tomar decisiones. Esta nueva categoría incluye Personalizer, que utiliza una rama de la IA llamada aprendizaje por refuerzo para ayudar a la tecnología a obtener conocimiento de sus propias experiencias y luego ofrecer recomendaciones informadas.

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