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    Machine Learning
    Warum Azure Machine Learning wählen?
    • Für eine flexible Schnittstelle, die die Codeentwicklung minimiert
    • Unterstützt eine breite Palette bekannter Algorithmen
    • Um die Umsetzung im großen Maßstab zu gewährleisten
    • Unterstützung für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens
    Erhalten Sie Azure-mLearning-Beratungsdienste

    Azure Machine Learning ist ein Machine-Learning-Dienst der Enterprise-Klasse, mit dem Sie hochwertige ML-Modelle schneller auf einer sicheren Plattform erstellen, testen, bereitstellen und verwalten können. Er richtet sich an Einzelpersonen und Teams, die MLOps einsetzen und robuste ML-Modelle schnell implementieren möchten. Mit Azure ML erzielen Sie einen bis zu dreifachen ROI und reduzieren den Trainingsaufwand um 70 %.

    Unser Team von Data Scientists bei Polestar Analytics entwickelt und implementiert maßgeschneiderte Lösungen, die den individuellen Anforderungen Ihres Unternehmens gerecht werden und Big-Data-Analysen beschleunigen. Wir entwickeln Machine-Learning-Lösungen mit Azure ML undAzure Databricksum die Daten effizient zu nutzen und die Geräte und Apps intelligenter zu gestalten, damit intelligentere Entscheidungen getroffen werden können.

    Servicefunktionen für durchgängiges maschinelles Lernen
    Datenaufbereitung

    Nützlich für die Datenbereinigung, -kennzeichnung und -aufbereitung mit PySpark sowie zur Erstellung von Modellen.

    Arten des maschinellen Lernens

    Erstellen Sie schnell präzise Modelle mit automatisiertem und per Drag & Drop entwickelbarem maschinellem Lernen.

    Interoperabilität

    Steigern Sie Ihre Produktivität mit Azure Synapse, Azure Cognitive Search, Azure Data Factory und mehr.

    Dashboards

    Erstellen Sie verantwortungsvolle KI-Dashboards und generieren Sie Scorecards für eine bessere Kontextualisierung.

    Hybrid- und Multi-Cloud-Unterstützung

    Nutzen Sie einfaches maschinelles Lernen, um das Training zu starten oder es auf Kubernetes-Clustern oder in Multi-Cloud-Umgebungen auszuführen.

    Sicherheit

    Erstellen Sie all Ihre ML-Modelle sicher mit Netzwerkisolation, rollenbasierter Zugriffskontrolle und privatem IP-Schutz.

    Azure Machine Learning-Dienst
    Azure Machine Learning Service
    Die von uns angebotenen Azure Machine Learning Services

    Der Start eines ML-Projekts kann für Unternehmen eine Herausforderung darstellen. Mit der Azure Machine Learning-Lösung erhalten Sie jedoch eine durchgängige Modellpipeline-Entwicklung mit Fokus auf Sicherheit, Ausführung und Verantwortlichkeit. Sie können individuelle KI-Lösungen erstellen, ML-basierte Automatisierung nutzen, Azure-APIs integrieren und unseren Support rund um die Uhr in Anspruch nehmen. Zu den wichtigsten Diensten von Azure ML gehören:

    MLOps

    Mit Azure ML optimieren Sie die Bereitstellung von Modellen in Multi-Cloud-Umgebungen. Sie können Workflows für Continuous Deployment und Continuous Integration (CI/CD) mithilfe von Pipelines automatisieren, Metriken überwachen und die Governance verbessern.

    Innovation

    Verwalten Sie mehrere Testläufe für Training und Experimente mit einem sicheren und umfassenden Portfolio. Wir unterstützen Sie bei der automatischen Skalierung Ihrer Machine-Learning-Anforderungen. So entwickeln Sie ML-Lösungen mit benutzerdefiniertem Zugriff, Verschlüsselung sowie verbesserter Zusammenarbeit und Zuverlässigkeit.

    Power BI-Integration

    Durch die Kombination von Azure Machine Learning und Power BI können Sie den Modellaufbau aufwerten, indem Sie die Erkenntnisse in Echtzeit in Power BI visualisieren.Power BI-IntegrationSie können die Funktionen von Azure ML umfassend erkunden und die Grenzen traditioneller Berichtsmethoden durchbrechen.

    MLOps-Workflow
    MLOps Workflow
    Holen Sie sich Beratung zu Azure Machine Learning.
    Häufig gestellte Fragen
    Azure Machine Learning comes as pay-as-you-go advanced and predictive analytics service that doesn't require complex setting up and infrastructure purchases. With the easy & flexible building interface you can drag & drop components which also has readily available well-known algorithms which makes it easier to bring insights to your data.
    Key Features of Azure Machine Learning include compute options for varying machine learning workloads, use Jupyter notebooks/R Studio/Jupyter Labs in conjuction, use datastores to mount data from Azure Storage services, integrate with Github, and create machine learning models through an interactive GUI
    Though there are multiple differences in the platform, the key difference lies in its usage and classification, Azure Databricks can be used as a General analytics tool whereas Azure Machine Learning is an MLaaS tool. The other differences are that though for scalability Databricks is better, Azure ML has better UI & is low-code. Databricks can be used for heavy data preparation and modeling whereas AMLS can be used for advanced analytics and deep learning
    The most well known use case of Azure Machine Learning model is the short replies that are available on Outlook based on the content of the emails, some of the other use cases include sentiment analysis, building recommendation engines, demand forecasting, fraud detection, and more
    Starten Sie Ihre Datenreise mit Azure Machine Learning
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    • Mehr als 7 Jahre Berufserfahrung
    • Zertifizierte Microsoft Azure-Experten
    • Schnellere Bereitstellung
    • Führende Cloud-Lösungsanbieter
    • Kundensupport rund um die Uhr
    • Etablierte Architekturplanung
    • Geringes Migrationsrisiko
    • Integrierte Mikrodienste