Microsoft dévoile une nouvelle interface utilisateur par glisser-déposer pour la création et le déploiement de modèles ML
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Aujourd'hui, Microsoft a annoncé de nouvelles mises à jour pour son service Azure Machine Learning. L'objectif principal de ces mises à jour est de permettre aux développeurs et aux professionnels des données de tout niveau de compétence de créer des modèles d'apprentissage automatique avancés.
Le service Azure Machine Learning est désormais adapté à ces trois niveaux de développeurs et de data scientists : 1) Développeurs et data scientists qui aiment écrire du code. 2) Les personnes, y compris les experts du domaine métier, peuvent en savoir beaucoup sur les données, mais elles ne savent pas grand-chose sur l'apprentissage automatique ou le code. 3) Les personnes qui apprennent des concepts d'apprentissage automatique, elles veulent créer leurs propres modèles, mais elles ne sont pas des codeurs.
Microsoft a annoncé aujourd'hui les nouvelles mises à jour suivantes :
- Les fonctionnalités MLOps avec l'intégration d'Azure DevOps offrent aux développeurs la reproductibilité, l'auditabilité et l'automatisation du cycle de vie d'apprentissage automatique de bout en bout.
- Les progrès automatisés du ML et une interface utilisateur intuitive facilitent le développement de modèles de haute qualité.
- L'interface visuelle d'apprentissage automatique offre une expérience de création et de déploiement de modèles sans code avec des fonctionnalités de glisser-déposer.
- Pour permettre une latence extrêmement faible et une inférence rentable, Microsoft annonce la disponibilité générale de modèles à accélération matérielle qui s'exécutent sur des FPGA, ainsi que la prise en charge d'ONNX Runtime pour NVIDIA TensorRT et Intel nGraph pour une inférence à grande vitesse sur les chipsets NVIDIA et Intel.
Microsoft a également annoncé un Azure Cognitive Services appelé Decision, qui donne des recommandations spécifiques pour aider les gens à prendre des décisions. Cette nouvelle catégorie comprend Personalizer, qui utilise une branche de l'IA appelée apprentissage par renforcement pour aider la technologie à glaner des connaissances à partir de ses propres expériences, puis à proposer des recommandations éclairées.
Vous pouvez en savoir plus sur les autres annonces liées à l'IA de Build ici.
