Machine Learning
Creamos soluciones de Inteligencia Artificial
Conoce las posibilidades que te brinda el aprendizaje automático automatizado.
¿Qué es el Machine Learning?
Rama de la Inteligencia Artificial con la que podremos…
Con Machine Learning (aprendizaje automático) podrás disfrutar de productividad en los distintos niveles de conocimiento. Prueba a picar código, arrastrar y colocar las distintas funcionalidades en tu programa y descubre las posibilidades que te brinda el aprendizaje automático automatizado.
El proceso de la metodología MLOps (DevOps para Machine Learning) consiste en llevar todo un modelo experimental de aprendizaje automático a un sistema de producción. Integrada con los procesos de DevOps podrás implementar, administrar y supervisar los modelos para llevarlas a otro nivel.
Prueba los modelos de última generación para crear soluciones de Artificial Intelligence a otro nivel; responsables, más seguras y mejor administradas para garantizar un nivel avanzado de gobierno y de control.
El poder de Advanced Analytics, AI y Machine Learning y cómo puede ayudar a su organización utilizando Microsoft Machine Learning Server
Funcionalidades de Microsoft Azure Machine Learning
Agiliza el ciclo de vida del aprendizaje automático
Los programadores se enfrentarán a nuevas experiencias productivas para crear, probar e implementar modelos de Machine Learning mucho más rápido en una plataforma segura y de confianza. Es una forma de agilizar la comercialización y apostar por la colaboración en los equipos, siguiendo una metodología MLOps.
Productividad a otro nivel y ML para todos
Descubre cómo crear e implementar un modelo de aprendizaje automático mucho más rápido por medio de herramientas fáciles de utilizar e intuitivas. Echa mano del diseñador sin código o utiliza cuadernos como Jupyter Notebook para una mejor experiencia. De esta forma podrás agilizar la creación de modelos con la IU de machine learning.
Modelo a escala con una metodología MLOps
Optimiza el ciclo de vida del machine learning al crear, implementar y administrar modelos. Utiliza canalizaciones de ML para crear flujos de trabajo, elabora perfiles de modelos de machine learning y realiza su implementación en cualquier parte; también en la nube. De esta forma, podrás administrarlos a cualquier nivel.
Una plataforma abierta y flexible
Espacio que garantiza una compatibilidad con herramientas y plataformas de código abierto para trabajar los modelos de aprendizaje automático (PyTorch, TensorFlow, scikit-learnONNX; algunos de los IDE más populares como los cuadernos de Jupyter Notebook y CLI o también lenguajes como Python y R).