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Azure Machine Learning (Azure ML) est une plateforme cloud développée par Microsoft pour permettre aux data scientists, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux développeurs de créer, d’entraîner et de déployer efficacement des modèles d’apprentissage automatique. Azure ML propose un large éventail d’outils et de services qui simplifient le cycle de vie complet de l’apprentissage automatique, de la préparation des données au déploiement et à la surveillance des modèles.

Apprentissage automatique automatisé (AutoML)

Apprentissage automatique automatisé (AutoML)

Notebooks et concepteur

Notebooks et concepteur

Ressources de calcul évolutives

Ressources de calcul évolutives

Gestion des modèles

Gestion des modèles

Fonctionnalités clés d’Azure Machine Learning

  • Apprentissage automatique automatisé (AutoML): Entraîne et optimise automatiquement les modèles en fonction de vos données, permettant ainsi aux utilisateurs ayant peu d’expérience en programmation de créer des solutions efficaces.
  • Notebooks et concepteur: Offre des notebooks Jupyter interactifs et une interface visuelle intuitive par glisser-déposer pour concevoir des flux de travail d’apprentissage automatique.
  • Ressources de calcul évolutives: Prend en charge des clusters de calcul puissants et des machines virtuelles, permettant un entraînement et une inférence évolutifs pour les modèles complexes.
  • Gestion des modèles: Facilite le versionnage, l’enregistrement et le déploiement des modèles dans des environnements de production tels que les services web ou les objets connectés.
  • Intégration: S’intègre parfaitement aux autres services Azure, notamment Azure Data Lake, Azure Databricks et Azure Synapse Analytics.
  • Sécurité et conformité: Garantit une sécurité, une gouvernance et une conformité de niveau entreprise pour les données sensibles et les ressources d’apprentissage automatique.

Avantages de l’utilisation d’Azure ML

  • Simplicité d’utilisation: Propose des options de développement avec code initial et des options low-code, adaptées aussi bien aux débutants qu’aux experts.
  • Collaboration: Permet aux équipes de collaborer sur des projets, de partager des expériences et de suivre les performances des modèles.
  • Rentabilité: La tarification à l’usage et la gestion des ressources contribuent à optimiser les coûts pour les organisations de toutes tailles.
  • Flexibilité: Prend en charge les langages de programmation (Python, R) et les frameworks (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) les plus courants.

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