x
    Machine Learning
    Waarom kiezen voor Azure Machine Learning?
    • Voor een flexibele interface die de codeontwikkeling minimaliseert.
    • Ondersteunt een breed scala aan bekende algoritmen.
    • Om op grote schaal operationeel te worden
    • Ondersteuning voor de volledige machine learning-levenscyclus.
    Ontvang adviesdiensten voor Azure mLearning

    Azure Machine Learning is een machine learning-service van enterprise-niveau waarmee u sneller hoogwaardige ML-modellen kunt bouwen, testen, implementeren en beheren op een veilig platform. Het is ontworpen voor individuen en teams die MLOps willen implementeren en snel robuuste ML-modellen willen ontwikkelen. Met Azure ML kunt u tot wel 3x meer rendement op uw investering behalen en 70% minder trainingsstappen nodig hebben voor modellen.

    Ons team van datawetenschappers bij Polestar Analytics ontwikkelt en implementeert maatwerkoplossingen die voldoen aan de unieke behoeften van uw onderneming en big-data-analyses versnellen. We ontwikkelen machine learning-oplossingen met Azure ML &Azure DatabricksOm de data efficiënt te benutten en apparaten en apps slimmer te maken voor intelligente besluitvorming.

    Servicemogelijkheden voor end-to-end machine learning
    Gegevensvoorbereiding

    Handig voor het opschonen en labelen van data, het voorbereiden van data met PySpark en het maken van modellen.

    Soorten machinaal leren

    Maak snel nauwkeurige modellen met geautomatiseerd en drag-and-drop machine learning.

    Interoperabiliteit

    Verhoog uw productiviteit met Azure Synapse, Azure Cognitive Search, Azure Data Factory en meer.

    Dashboards

    Ontwikkel verantwoorde AI-dashboards en genereer scorekaarten voor een betere contextualisering.

    Hybride en multi-cloudondersteuning

    Gebruik eenvoudige machine learning om te beginnen met trainen of om uit te voeren op Kubernetes-clusters of in een multi-cloudomgeving.

    Beveiliging

    Ontwikkel al uw ML-modellen veilig met netwerkisolatie, op rollen gebaseerde toegang en privé-IP.

    Azure Machine Learning Service
    Azure Machine Learning Service
    Azure Machine Learning-services die wij aanbieden

    Het opzetten van een machine learning-project kan een flinke uitdaging zijn voor bedrijven. Maar met de Azure Machine Learning-oplossing krijgt u een complete modelontwikkelingspipeline die zich richt op beveiliging, uitvoering en verantwoordelijkheid. U kunt aangepaste AI-oplossingen bouwen, machine learning-gebaseerde automatisering realiseren, integreren met Azure API's en 24/7 ondersteuning van ons krijgen. Enkele belangrijke services van Azure ML zijn:

    MLOps

    Met Azure ML kunt u de implementatie van modellen in multicloudomgevingen stroomlijnen. U kunt workflows voor continue implementatie en continue integratie (CI/CD) automatiseren met pijplijnen, statistieken bewaken en het beheer verbeteren.

    Innovatie

    Beheer meerdere runs voor training en experimenten met een veilig en uitgebreid portfolio. Wij kunnen u helpen automatisch op te schalen naar uw machine learning-behoeften. Zo kunt u ML-oplossingen bouwen met aangepaste toegang, encryptie en verbeterde samenwerking en betrouwbaarheid.

    Power BI-integratie

    Door Azure Machine Learning en Power BI te combineren, kunt u waarde toevoegen aan modelbouw door de inzichten in realtime in Power BI te visualiseren.Power BI-integratieJe kunt de mogelijkheden van Azure ML tot in de details verkennen en de beperkingen van traditionele rapportage doorbreken.

    MLOps-workflow
    MLOps Workflow
    Ontvang advies over Azure Machine Learning
    Veelgestelde vragen
    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
    Begin uw datareis met Azure Machine Learning.
    Begin nu met uw Azure Cloud-migratie!
    Waarom Polestar Analytics voor uw Azure Machine Learning-behoeften?
    • Meer dan 7 jaar professionele ervaring
    • Gecertificeerde Microsoft Azure-experts
    • Snellere implementatie
    • Toonaangevende aanbieders van cloudoplossingen
    • 24/7 Klantenservice
    • Vastgestelde architectonische planning
    • Laag migratierisico
    • Geïntegreerde microservices