A Microsoft bemutat egy új drag-and-drop felhasználói felületet az ML-modell létrehozásához és telepítéséhez

A Microsoft ma bejelentette az Azure Machine Learning szolgáltatásának új frissítéseit. Ezeknek a frissítéseknek a fő célja, hogy a fejlesztők és az adatszakértők bármilyen szintű tudással képesek legyenek fejlett gépi tanulási modelleket készíteni.

Az Azure Machine Learning szolgáltatás mostantól a következő három szintű fejlesztői és adatkutatói számára alkalmas: 1) Fejlesztők és adattudósok, akik szeretnek kódot írni. 2) Az emberek, köztük az üzleti tartomány szakértői, sokat tudnak az adatokról, de nem sokat tudnak a gépi tanulásról vagy a kódról. 3) Azok, akik gépi tanulási koncepciókat tanulnak, saját modelleket szeretnének készíteni, de nem kódolók.

A Microsoft ma az alábbi új frissítéseket jelentette be:

• Az Azure DevOps integrációval rendelkező MLOps-képességek reprodukálhatóságot, auditálhatóságot és automatizálást biztosítanak a fejlesztőknek a teljes gépi tanulási életciklusban.
• Az automatizált ML fejlesztések és az intuitív felhasználói felület megkönnyíti a kiváló minőségű modellek fejlesztését.
• A vizuális gépi tanulási felület kód nélküli modell-létrehozási és üzembe helyezési élményt biztosít drag and drop képességekkel.
• A rendkívül alacsony késleltetés és a költséghatékony következtetések lehetővé tétele érdekében a Microsoft bejelenti az FPGA-n futó hardveres gyorsítású modellek általános elérhetőségét, valamint az NVIDIA TensorRT és Intel nGraph ONNX Runtime támogatását az NVIDIA és Intel lapkakészletek nagysebességű következtetéseihez.

A Microsoft bejelentette a határozat nevű Azure Cognitive Service-t is, amely konkrét ajánlásokat ad az embereknek a döntéshozatalhoz. Ebbe az új kategóriába tartozik a Personalizer, amely az AI megerősítő tanulásnak nevezett ágát használja, hogy segítse a technológiát saját tapasztalataiból ismereteket gyűjteni, majd tájékozott ajánlásokat tenni.

A Build egyéb, mesterséges intelligenciával kapcsolatos bejelentéseiről többet is megtudhat itt.