Azure Machine Learning es un servicio de nivel empresarial que facilita el ciclo de vida completo del aprendizaje automático, permitiendo a los científicos de datos y desarrolladores construir, entrenar y desplegar modelos de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Preparación de Datos: Itera rápidamente la preparación de datos en clústeres de Apache Spark dentro de Azure Machine Learning, interoperable con Microsoft Fabric. - Almacén de Características: Aumenta la agilidad en el envío de tus modelos haciendo que las características sean descubribles y reutilizables en diferentes espacios de trabajo. - Infraestructura de IA: Aprovecha una infraestructura de IA diseñada específicamente para combinar las últimas GPUs y redes InfiniBand. - Aprendizaje Automático Automatizado: Crea rápidamente modelos de aprendizaje automático precisos para tareas que incluyen clasificación, regresión, visión y procesamiento de lenguaje natural. - IA Responsable: Construye soluciones de IA responsable con capacidades de interpretabilidad. Evalúa la equidad del modelo a través de métricas de disparidad y mitiga la injusticia. - Catálogo de Modelos: Descubre, ajusta y despliega modelos base de Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere y más usando el catálogo de modelos. - Flujo de Prompts: Diseña, construye, evalúa y despliega flujos de trabajo de modelos de lenguaje con flujo de prompts. - Puntos de Extremo Gestionados: Opera el despliegue y evaluación de modelos, registra métricas y realiza implementaciones seguras de modelos. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Azure Machine Learning acelera el tiempo de valor al simplificar la ingeniería de prompts y los flujos de trabajo de modelos de aprendizaje automático, facilitando un desarrollo de modelos más rápido con una potente infraestructura de IA. Optimiza las operaciones al permitir pipelines reproducibles de extremo a extremo y automatizar flujos de trabajo con integración y entrega continua (CI/CD). La plataforma asegura confianza en el desarrollo a través de una gobernanza unificada de datos e IA con seguridad y cumplimiento integrados, permitiendo que el cómputo se ejecute en cualquier lugar para el aprendizaje automático híbrido. Además, promueve la IA responsable proporcionando visibilidad en los modelos, evaluando flujos de trabajo de modelos de lenguaje y mitigando la equidad, sesgos y daños con sistemas de seguridad integrados.