Sinds kort biedt het Microsoft AI-platform een Machine Learning service aan in Azure om modellen zo sneller te bouwen én te implementeren. Lees in deze blog 4 feitjes over deze service van Microsoft. Ooit begonnen als een wetenschappelijk experiment, en tegenwoordig een hot topic: Machine Learning. Machine Learning is een vorm van kunstmatige intelligentie -AI- die zich vooral richt op het bouwen van systemen die zoekt naar patronen en voorspellingen in data. Een veelgebruikte definitie van Machine Learning is “een techniek waarbij een computerprogramma zou kunnen leren van gebeurtenis E, ten opzichte van soortgelijke taken T en prestatiemaatstaf P, als zijn prestatie op de taken in T, zoals gemeten door P, verbeterd door ervaring E”. Sinds kort biedt het Microsoft AI-platform een Machine Learning service aan in Azure om modellen zo sneller te bouwen én te implementeren. Lees in deze blog 4 feitjes over deze service van Microsoft.
1. Stimulatie van productiviteit
Met behulp van Azure is het mogelijk om effectief Machine Learning-modellen bouwen en te implementeren op elk niveau. Je kunt ervoor kiezen om de codevrije designer te gebruiken, of de ingebouwde Jupyter-notebooks. Welke designer je kiest, is afhankelijk van je ervaring en de mate waarbij code de hoogste prioriteit heeft. Je productiviteit wordt verhoogd doordat je modellen kunt maken met de geautomatiseerde Machine Learning gebruikersinterface. Daarnaast krijg je toegang tot ingebouwde functies voor het selecteren van algoritmen en het sweepen van hyperparameters om zo uiterst nauwkeurige modellen te ontwikkelen.
2. Geschaald operationaliseren met MLOps
De Machine Learning-levenscyclus kan worden gestroomlijnd met behulp van MLOps of DevOps. Dit geldt voor zowel het bouwen van modellen als voor de implementatie en het beheer van de levenscyclus. Met behulp van ML-pijplijnen is het mogelijk om werkstromen te bouwen en op deze manier je bedrijfsmiddelen te volgen! Daarnaast kun je verschillende productiewerkstromen beheren met behulp van waarschuwingen en automatiseringsmogelijkheden voor Machine Learning. Vanuit de Cloud kun je de Machine Learning-modellen valideren en implementeren op elk gewenst moment en op elke locatie.
3. Verantwoord AI-oplossingen bouwen
Dankzij Azure is het mogelijk om AI-oplossingen te bouwen, op een verantwoorde manier. Je krijgt toegang tot hoogwaardige technologieën voor de verdeling en transparantie van Machine Learning-modellen. Je kunt deze modellen interpreteren en zo meer informatie verzamelen over het gedrag van de modellen.
4. Innovatie & flexibiliteit
Naast een toenemende productiviteit, het geschaald operationaliseren en het verantwoord aan AI-oplossingen bouwen, biedt Azure Machine Learning een behoorlijke dosis innovatie en flexibiliteit. Zo kun je gebruik maken van de ingebouwde ondersteuning voor opensource-hulpprogramma’s en frameworks voor training en generalisatie van de Machine Learning-modellen. Er worden meerder bekende frameworks aangeboden zoals PyTorch, TensorFlow en scikit-learn of de open en interoperabele ONNX-indeling, zodat je kunt kiezen voor het ontwikkelingshulpprogramma dat het beste past bij jouw behoeften. Is je interesse gewekt en wil je meer weten over dit onderwerp? Of beschik je al over de nodige kennis maar wil je dit bewijzen? Bij Master it Training hebben we verschillende trainingen en certificeringen die dan interessant voor je kunnen zijn. Bijvoorbeeld de training: ‘Designing and Implementing an Azure AI Solutuon’ waarmee je de concepten van Azure artificial intelligence engineering leert door middel van een casus waarin je een customer support Bot maakt. Deze training komt inclusief het AI-100 examen én je kunt je ervoor certificeren.