Machine Learning
Creamos soluciones de inteligencia artificial
Conoce las posibilidades que te brinda el aprendizaje automático automatizado.
Con Machine Learning disfruta de productividad en los distintos niveles de conocimiento. Prueba a picar código, arrastrar y colocar la distintas funcionalidades en tu programa y conoce las posibilidades que te brinda el aprendizaje automático automatizado.
Una metodología MLOps (DevOps para Machine Learning) integrada con los procesos DevOps para facilitar el ciclo de vida del aprendizaje automático e implementar, administrar y supervisar los modelos; para llevarlas a otro nivel.
Prueba los modelos de última generación para crear soluciones de IA a otro nivel, responsables, más seguras y mejor administradas; para garantizar un nivel avanzado de gobierno y de control.
Compatibilidad garantizada con MLflow, Kubeflow, ONNX, PyTorch, TensorFlow, Python y R, plataformas y lenguajes populares dentro del machine learning.
El poder de Advanced Analytics, AI y Machine Learning y cómo puede ayudar a su organización utilizando Microsoft Machine Learning Server
Funcionalidades de Azure Machine Learning
Agiliza el ciclo de vida del aprendizaje automático
Los programadores podrán experimentar nuevas experiencias productivas para crear, probar e implementar modelos de Machine Learning mucho más deprisa; 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 modelo de aprendizaje automático mucho más rápido por medio de herramientas pensadas para utilizar independientemente del nivel de conocimientos de cada usuario. Echa mano del diseñador sin código o utiliza cuadernos como Jupyter Notebook parra 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 flujo 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.
Soluciones de IA responsables
Tecnología vanguardista para obtener más transparencia e imparcialidad en los modelos de machine learning. Podrá obtener explicaciones sobre predicciones y comprender mejor cómo se comportan los modelos.
Una plataforma abierta y flexible
Una plataforma que garantiza una compatibilidad con herramientas y plataformas de código abierto, para trabajar los modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, 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.
