Обзор Microsoft Azure — платформы для машинного обучения

Microsoft Azure Machine Learning — это облачная служба, которая помогает специалистам по данным и разработчикам управлять жизненным циклом проекта машинного обучения и ускорять его. Она предоставляет полный набор инструментов для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Azure ML также предлагает широкий спектр API и сервисов, упрощающих разработку и развертывание моделей машинного обучения в масштабе.

Если вы еще не совсем осознали весь потенциал искусственного интеллекта и нейросетей, то приходите на наш бесплатный вебинар, где мы доступно рассказываем, как использовать технологии будущего в работе и в бизнесе.

Azure ML предоставляет мощную платформу для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Она поддерживает множество алгоритмов машинного обучения, включая линейную регрессию, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и глубокое обучение. Интерфейс Azure ML также предлагает широкий спектр возможностей для обработки данных, включая очистку данных, их масштабирование, преобразование и работу с отсутствующими данными. Эти функции позволяют быстро и легко подготовить данные для обучения модели.

В Azure ML также есть инструменты для тестирования и оценки моделей машинного обучения и возможности для визуализации и интерпретации результатов модели, включая определение важности функций, распределение классов и анализ ошибок. Платформа автоматически генерирует метрики для оценки производительности модели, такие как точность, полнота, F1-мера и AUC-ROC.

AUC-ROC (Area Under the Curve — Receiver Operating Characteristic) — это метрика, используемая для оценки производительности бинарной классификационной модели. Она представляет собой площадь, ограниченную кривой ROC и осью FPR (False Positive Rate) и TPR (True Positive Rate). Чем ближе значение AUC-ROC к 1, тем лучше производительность модели. Площадь под кривой (Area Under the Curve) — характеристика работы приемника.

Инструмент от Microsoft обеспечивает простой и гибкий процесс развертывания модели машинного обучения. Он позволяет развернуть модель в различных средах, включая контейнеры Docker, веб-службы и службы Azure Functions. Azure ML также предоставляет инструменты для создания REST API, что упрощает интеграцию модели машинного обучения в другие приложения и сервисы.

Azure ML предоставляет широкий спектр функций для управления жизненным циклом машинного обучения (MLOPs). Платформа позволяет автоматически управлять версиями модели, отслеживать производительность модели и управлять версиями данных. Она также интегрирована с другими облачными службами Microsoft, такими как Azure Cognitive Services, для обеспечения комплексных решений машинного обучения.

Стоимость и функции

Azure ML Studio предлагается на двух уровнях — бесплатном и стандартном. Стандартная версия стоит 9,99$ за пользователя в месяц или 1$ за час экспериментов в студии. Почасовая оплата применяется только к активному использованию сервиса. При наличии нескольких счетчиков они применяются одновременно.

Сравним бесплатную и платную версии в таблице: