Wie funktioniert Azure Machine Learning?
Mit Azure ML lässt sich jede Form von maschinellem Lernen umsetzen, angefangen bei klassischem Machine Learning über Deep Learning bis hin zu überwachtem und automatisiertem Lernen. Zentrales Element bildet dabei das Azure Machine Learning Studio (AMLS), eine webbasierte Entwicklungsumgebung mit allen erforderliche Funktionen für die Erstellung und Verwaltung entsprechender Projekte. Professionellen Entwicklern stehen hier Programmiersprachen wie R und Python zur Verfügung, um eigene, intelligente Workflows aufzubauen. Dabei wird das Training meist auf einem lokalen Computer gestartet. Im weiteren Verlauf lässt sich das Modell schnell und einfach in die Cloud überführen und dort flexibel skalieren.
Weniger erfahrenen Anwendern bietet das AMLS die Möglichkeit, Machine-Learning-Modelle mit geringer – oder sogar ganz ohne – Programmierung zu trainieren und bereitzustellen. Hierfür hält das AMLS in einer Art Baukasten eine Palette von Komponenten bereit, die sich über einen interaktiven Editor verknüpfen und starten lassen. Bei den Bausteinen kann es sich beispielsweise um Datensätze, Funktionen zur Datenaufbereitung oder Analysemodule wie „Multiclass Neural Network“ oder „Two-Class Support Vector Machine“ handeln.
Wie können Sie mit Azure Machine Learning neue Werte schaffen?
Fertige Azure-ML-Modelle können mit einer vollständig integrierten Microsoft-Plattform schnell und effektiv in innovative KI-Anwendungen für geschäftliche Zwecke überführt werden. Die Modelle lassen sich beispielsweise nahtlos in Power BI, Synapse Analytics, Data Factory oder Databricks einbinden. Durch diese Verknüpfungen werden unternehmensweit intelligente Echtzeit-Lösungen und -Prozesse für Kunden und Mitarbeiter ermöglicht, die sich bei Bedarf mittels Robotic Process Automation (RPA) automatisieren lassen. Die übergreifende Analyseplattform stellt dabei auch zuverlässige Ergebnisse und Erkenntnisse sicher, indem sie eine konsolidierte Datenbasis für alle Analysen im Unternehmen zentral bereitstellt.
Möchten auch Sie Azure Machine Learning-Modelle schnell und effektiv in innovative KI-Anwendungen überführen? Dann schauen Sie auf der Seite Künstliche Intelligenz oder bei unserem Training Microsoft Azure: Einstieg in die Dienste der Azure Cloud vorbei.
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