1.3.7　微软Azure机器学习服务

1．平台概况

Azure机器学习服务向开发人员和数据科学家提供丰富的高效工作体验，帮助他们更快地生成、训练和部署机器学习模型。借助行业领先的MLOps（用于机器学习的DevOps）缩短上市时间并促进团队协作。在受信任的安全平台（专为负责任的机器学习设计）上进行创新。平台的主界面如图1.8所示。

图1.8　微软Azure机器学习服务主界面

2．平台特点

（1）协作式笔记本。使用IntelliSense、轻松计算和内核切换以及脱机笔记本编辑功能，最大限度地提高工作效率。

（2）拖放式机器学习。使用机器学习工具（如设计器）和模块进行数据转换、模型训练和评估，或者轻松地创建和发布机器学习管道。

（3）MLOps。使用中心注册表来存储和跟踪数据、模型和元数据；支持自动捕获并调整数据；使用Git来跟踪工作和GitHub Actions以实现工作流；管理和监视运行，或比较多个运行以进行训练和试验。

（4）支持近100种方法来处理分类、异常检测、回归、推荐和文本分析。

（5）拥有Azure AI Gallery，它是由社区提供的机器学习解决方案集合，开发人员和数据科学家可以分享他们的分析解决方案。

（6）提供语音接口、图像分析接口、视频分析接口。