Microsoft mengungkapkan UI drag-and-drop baru untuk pembuatan model ML dan pengalaman penerapan

Hari ini, Microsoft mengumumkan pembaruan baru untuk layanan Azure Machine Learning-nya. Tujuan utama pembaruan ini adalah untuk memungkinkan pengembang dan profesional data dari tingkat keahlian apa pun untuk membangun model pembelajaran mesin tingkat lanjut.

Layanan Pembelajaran Mesin Azure sekarang cocok untuk tiga level pengembang dan ilmuwan data berikut: 1) Pengembang dan ilmuwan data yang suka menulis kode. 2) Orang-orang termasuk pakar domain bisnis, mungkin tahu banyak tentang data, tetapi mereka tidak tahu banyak tentang pembelajaran mesin atau kode. 3) Orang yang sedang mempelajari konsep pembelajaran mesin, mereka ingin membuat model sendiri, tetapi mereka bukan pembuat kode.

Microsoft hari ini mengumumkan pembaruan baru berikut:

• Kemampuan MLOps dengan integrasi Azure DevOps memberi pengembang reproduktifitas, kemampuan audit, dan otomatisasi siklus hidup pembelajaran mesin ujung ke ujung.
• Kemajuan ML otomatis dan UI intuitif membuat pengembangan model berkualitas tinggi menjadi lebih mudah.
• Antarmuka pembelajaran mesin visual memberikan pengalaman pembuatan dan penerapan model tanpa kode dengan kemampuan drag-and-drop.
• Untuk mengaktifkan latensi yang sangat rendah dan inferensi hemat biaya, Microsoft mengumumkan ketersediaan umum model akselerasi perangkat keras yang berjalan pada FPGA, serta dukungan ONNX Runtime untuk NVIDIA TensorRT dan Intel nGraph untuk inferensi kecepatan tinggi pada chipset NVIDIA dan Intel

Microsoft juga mengumumkan Layanan Kognitif Azure yang disebut Keputusan, yang memberikan rekomendasi khusus untuk membantu orang membuat keputusan. Kategori baru ini mencakup Personalizer, yang menggunakan cabang AI yang disebut pembelajaran penguatan untuk membantu teknologi mengumpulkan pengetahuan dari pengalamannya sendiri dan kemudian menawarkan rekomendasi yang tepat.

Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang pengumuman terkait AI lainnya dari Build di sini.