Azure

Azure Machine Learning是什么？

Azure Machine Learning是微软Azure云平台上的托管机器学习服务，为企业提供构建、训练和部署机器学习模型的完整解决方案。作为微软AI生态系统的重要组成部分，它支持各种机器学习框架和工具，包括PyTorch、TensorFlow、Scikit-learn等。该平台通过自动化的机器学习流程、集成的开发环境和强大的计算资源，降低了机器学习的应用门槛，使企业能够快速实现AI驱动的业务创新。

Azure Machine Learning的主要功能？

• 自动化机器学习：自动选择算法、优化超参数和特征工程
• 机器学习管道：构建可重复的端到端机器学习工作流
• 模型注册表：集中管理模型版本、元数据和生命周期
• MLOps功能：支持持续集成、持续部署和模型监控
• 计算目标管理：支持CPU、GPU和专用计算集群
• 数据存储和版本控制：管理训练数据和数据集版本
• 模型解释性：提供模型预测的可解释性分析
• 负责任AI工具：内置公平性、可解释性和隐私保护工具
• 实时和批量推理：支持在线API和批量预测服务
• 监控和警报：实时监控模型性能和数据漂移
• 与Azure服务集成：与Azure Data Factory、Azure Databricks等深度集成

如何使用Azure Machine Learning？

1. 创建工作区：在Azure门户中创建Machine Learning工作区
2. 配置计算资源：设置训练和推理所需的计算目标
3. 数据准备：上传数据集或连接数据源
4. 模型开发：使用Azure ML Studio、Python SDK或CLI进行开发
5. 模型训练：使用自动化ML或自定义训练脚本
6. 模型评估：分析模型性能指标和业务影响
7. 模型注册：将验证通过的模型注册到模型注册表
8. 模型部署：部署为Web服务或批量端点
9. 监控管理：设置监控规则和自动化重训练
10. 持续优化：基于反馈数据持续改进模型

整个过程支持代码优先和低代码两种开发模式，满足不同技术背景用户的需求。

Azure Machine Learning的应用场景

• 预测性维护：制造业设备故障预测和预防性维护
• 客户分析：客户细分、流失预测和个性化推荐
• 金融风控：信用评分、欺诈检测和风险评估
• 医疗健康：疾病预测、医疗影像分析和药物研发
• 零售优化：需求预测、库存管理和价格优化
• 智能运维：系统性能监控和异常检测
• 内容审核：自动内容分类和不当内容检测
• 自然语言处理：情感分析、文本分类和机器翻译
• 计算机视觉：图像识别、目标检测和图像生成
• 时间序列预测：销售预测、能源消耗预测

定价

Azure Machine Learning采用基于使用的定价模式，主要包括以下组件：

• 计算资源费用：
  • 训练计算实例：按虚拟机类型和使用时长计费
  • 推理计算实例：部署端点的计算资源费用
  • Azure Kubernetes Service集群费用
• 存储费用：
  • 工作区存储：模型、数据和日志的存储费用
  • 数据存储账户：训练数据的存储费用
• 服务费用：
  • 自动化机器学习：按实验运行时间计费
  • 管道执行：按管道运行时间计费
  • 模型监控：按监控的数据点数量计费
• 免费层级：
  • 基础工作区功能
  • 有限的自动化ML实验
  • 适合学习和概念验证
• 企业级功能：
  • 高级安全功能
  • 私有端点连接
  • 高级监控和治理
  • 专属技术支持