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Azure Machine Learning est la plateforme cloud de Microsoft qui permet de créer, de former et de déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Il permet aux entreprises d'opérationnaliser le machine learning grâce à l'automatisation, à la gouvernance et à des flux de travail prêts pour la production.
Principaux points à retenir :
Apprentissage automatique Azure permet de :
Résumé : Azure ML fournit une plate-forme robuste qui réunit le développement, le déploiement et la conformité dans un cadre d'entreprise unique.
Rapport 2024 de Deloitte sur l'IA générative souligne que de nombreuses organisations passent de projets pilotes à des déploiements à grande échelle, réalisant ainsi une véritable valeur commerciale.
Principaux points à retenir :
Soutenu par de véritables indicateurs de retour sur investissement issus de recherches menées par des tiers.
Résumé : Les flux de travail Azure ML sont modulaires, évolutifs et prêts à être audités pour un déploiement au niveau de l'entreprise.
Scénario : Une banque doit évaluer le risque de crédit des demandeurs de prêt dans un délai de 300 ms.
Pile de déploiement :
Le MLOps (Machine Learning Operations) est la pratique qui consiste à automatiser et à intégrer les flux de travail ML dans les processus standard de génie logiciel et DevOps. Azure Machine Learning fournit un support de premier ordre pour les MLOps à grande échelle.
La mise en œuvre de MLOps garantit que les modèles sont :
Les entreprises doivent s'assurer que les systèmes de machine learning sont sûrs, traçables et responsables. Azure prend en charge cela par les moyens suivants :
Cas d'utilisation : Un fournisseur de soins de santé souhaite automatiser la fourniture de modèles tout en respectant des exigences réglementaires strictes.
Composants du pipeline :
Surveillance : Latence, précision et dérive réglementaire suivies dans Azure Monitor
Résumé : Les MLOps d'entreprise avec Azure ML nécessitent une automatisation, une traçabilité et une supervision éthique, qui sont toutes prises en charge de manière native.
Organisation : SWIFT (réseau mondial de messagerie financière pour plus de 11 500 institutions).
Azure Machine Learning intégré à SWIFT renforcer la détection des fraudes en temps réel et la sécurité des transactions au sein de son vaste réseau d'acteurs financiers.
Résumé : SWIFT montre comment Azure ML peut prendre en charge des charges de travail d'entreprise à haut volume et à haut risque avec conformité et rapidité.
Azure Machine Learning offre un environnement robuste et adapté aux entreprises pour l'opérationnalisation de l'apprentissage automatique à grande échelle. De l'expérimentation de modèles au déploiement sécurisé et à l'automatisation des MLOps, il prend en charge l'ensemble du cycle de vie de production avec traçabilité, sécurité et performances.
Êtes-vous prêt à opérationnaliser l'apprentissage automatique à grande échelle ? Nous contacter pour découvrir comment notre équipe peut vous aider à déployer et à gérer Azure Machine Learning au sein de votre organisation.
Azure Machine Learning est utilisé pour créer, former, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Il prend en charge à la fois l'inférence en temps réel et par lots, ce qui le rend adapté à la détection des fraudes, à la prévision, à la personnalisation et à d'autres solutions de machine learning prêtes à la production.
Azure prend en charge les MLOps grâce à une intégration native avec des outils tels qu'Azure DevOps et GitHub Actions. Il permet d'automatiser le cycle de vie du machine learning, y compris la formation, la validation, le déploiement et la surveillance des modèles, tout en garantissant la conformité, la traçabilité et l'évolutivité.
Oui Azure Machine Learning fournit des points de terminaison gérés pour le déploiement de modèles en production. Il prend en charge l'inférence en temps réel à l'aide d'Azure Kubernetes Service (AKS) et le traitement par lots via des points de terminaison par lots dédiés, avec une surveillance intégrée et une prise en charge de la restauration.
Les entreprises utilisent Azure Machine Learning pour son évolutivité, ses fonctionnalités de gouvernance, sa sécurité intégrée et son intégration à l'écosystème Azure au sens large. Il soutient également l'IA responsable, ce qui le rend idéal pour les secteurs réglementés et les applications critiques pour les entreprises.
Vous pouvez surveiller les modèles déployés à l'aide d'Azure Monitor, d'Application Insights et d'outils de détection de dérive des données. Ces services suivent les indicateurs de performance, la latence, les modèles d'utilisation et l'évolution de la qualité des données, ce qui permet une gestion proactive des modèles.
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Rédacteur de contenu curieux de l'impact de la technologie sur la société. Toujours entouré de livres et de musique.
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