x
    Machine Learning
    Varför välja Azure Machine Learning?
    • För det flexibla gränssnittet som minimerar kodutveckling
    • Stöder ett brett utbud av välkända algoritmer
    • Att operationalisera i stor skala
    • Stöd för hela maskininlärningslivscykeln
    Skaffa Azure mlearning-konsulttjänster

    Azure Machine Learning är en maskininlärningstjänst i företagsklass för att bygga, testa, distribuera och hantera högkvalitativa ML-modeller snabbare på en säker plattform. Den är utformad för individer och team som vill distribuera MLOps och möjliggöra snabb distribution av robusta ML-modeller. Med Azure ML kan du få upp till 3x ROI och 70% färre steg på träningsmodeller.

    Vårt team av dataforskare på Polestar Analytics bygger och implementerar anpassade lösningar för att möta ditt företags unika krav och accelerera stordataanalys. Vi utvecklar maskininlärningslösningar med Azure ML &Azure Databricksatt utnyttja data effektivt och göra enheter och appar smartare för intelligent beslutsfattande.

    Tjänstefunktioner för heltäckande maskininlärning
    Dataförberedelse

    Användbart för datarensning, märkning, förberedelse av data med PySpark och skapande av modeller

    Typer av maskininlärning

    Skapa noggranna modeller snabbt med automatiserad maskininlärning och dra-och-släpp-teknik

    Interoperabilitet

    Öka produktiviteten med Azure Synapse, Azure Cognitive Search, Azure Data Factory och mer

    Instrumentpaneler

    Skapa ansvarsfulla AI-dashboards och generera scorecards för bättre kontextualisering

    Stöd för hybrid- och multimoln

    Använd enkel maskininlärning för att börja träna eller köra på Kubernetes-kluster eller i multimoln

    Säkerhet

    Bygg alla dina ML-modeller säkert med nätverksisolering, rollbaserad åtkomst och privat IP-adress

    Azure Machine Learning-tjänst
    Azure Machine Learning Service
    Azure Machine Learning-tjänster vi erbjuder

    Att försöka starta ett ML-projekt kan vara skrämmande för företag. Men med Azure Machine Learning-lösningen får du en heltäckande modellpipelineutveckling med fokus på säkerhet, exekvering och ansvar. Du kan bygga anpassade AI-lösningar, få ML-baserad automatisering, integrera med Azure API:er och få support dygnet runt från oss. Några av de viktigaste tjänsterna i Azure ML inkluderar:

    MLO-spel

    Med Azure ML kan du effektivisera distributionen av modeller i multimolnmiljöer. Du kan automatisera arbetsflöden för kontinuerlig distribution och kontinuerlig integration (CI/CD) med pipelines, övervaka mätvärden och förbättra styrningen.

    Innovation

    Hantera flera körningar för träning och experiment med en säker och omfattande portfölj. Vi kan hjälpa dig att automatiskt skala efter dina maskininlärningsbehov. Där du kan bygga ML-lösningar med anpassad åtkomst, kryptering och förbättrad samarbete och tillförlitlighet.

    Power BI-integration

    Genom kombinationen av Azure Machine Learning och Power BI kan du öka värdet på modellbyggandet genom att visualisera insikterna i realtid i Power BI. Med dettaPower BI-integrationdu kan utforska djupet av Azure ML:s funktioner och bryta igenom kedjorna inom traditionell rapportering

    MLOps-arbetsflöde
    MLOps Workflow
    Få konsulttjänster inom Azure Machine Learning
    Vanliga frågor
    Azure Machine Learning är en avancerad och prediktiv analystjänst med betalningsvillkor som inte kräver komplex installation och inköp av infrastruktur. Med det enkla och flexibla bygggränssnittet kan du dra och släppa komponenter som också har lättillgängliga välkända algoritmer vilket gör det enklare att få insikter i dina data.
    Viktiga funktioner i Azure Machine Learning inkluderar beräkningsalternativ för varierande maskininlärningsarbetsbelastningar, användning av Jupyter Notebooks/R Studio/Jupyter Labs tillsammans, användning av datalager för att montera data från Azure Storage-tjänster, integrering med Github och skapa maskininlärningsmodeller via ett interaktivt grafiskt gränssnitt.
    Även om det finns flera skillnader i plattformen ligger den viktigaste skillnaden i dess användning och klassificering. Azure Databricks kan användas som ett generellt analysverktyg medan Azure Machine Learning är ett MLaaS-verktyg. De andra skillnaderna är att även om Databricks är bättre för skalbarhet, har Azure ML ett bättre användargränssnitt och är lågkod. Databricks kan användas för tung dataförberedelse och modellering medan AMLS kan användas för avancerad analys och djupinlärning.
    Det mest kända användningsfallet för Azure Machine Learning-modellen är de korta svar som är tillgängliga i Outlook baserat på innehållet i e-postmeddelandena. Några av de andra användningsfallen inkluderar sentimentanalys, att bygga rekommendationsmotorer, efterfrågeprognoser, bedrägeriupptäckt och mer.
    Kom igång med din dataresa med Azure Machine Learning
    Börja din migreringsresa till Azure Cloud nu!
    Varför Polestar Analytics för era Azure Machine Learning-behov?
    • 7+ års yrkeserfarenhet
    • Certifierade Microsoft Azure-experter
    • Snabbare implementering
    • Toppleverantörer av molnlösningar
    • Kundsupport dygnet runt
    • Etablerad arkitektonisk planering
    • Låg migrationsrisk
    • Integrerade mikrotjänster