Microsoft Hoy se anunciaron tres nuevos servicios que apuntan a simplificar el proceso de aprendizaje automático. Estos van desde una nueva interfaz para una herramienta que automatiza completamente el proceso de creación de modelos, hasta una nueva interfaz visual sin código para construir, entrenar y desplegar modelos, hasta computadoras portátiles al estilo Jupyter para usuarios avanzados.

Comenzar con el aprendizaje automático es difícil. Incluso para ejecutar los experimentos más básicos se necesita una buena cantidad de experiencia. Todas estas nuevas herramientas simplifican este proceso al ocultar el código o dar a aquellos que desean escribir su propio código una plataforma preconfigurada para hacerlo.

La nueva interfaz para la herramienta de aprendizaje automático de Azure hace que la creación de un modelo sea tan fácil como importar un conjunto de datos y luego decirle al servicio qué valor predecir. Los usuarios no necesitan escribir una sola línea de código, mientras que en el backend, esta versión actualizada ahora admite una serie de nuevos algoritmos y optimizaciones que deberían dar como resultado modelos más precisos. Aunque la mayor parte de esto está automatizado, Microsoft enfatiza que el servicio proporciona "total transparencia en los algoritmos, de modo que los desarrolladores y los científicos de datos pueden anular y controlar manualmente el proceso".

Para aquellos que desean tener un poco más de control desde el principio, Microsoft también lanzó hoy una interfaz visual para su servicio Azure Machine Learning en vista previa que permitirá a los desarrolladores crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático sin tener que tocar ningún código.

Esta herramienta, la interfaz visual de Azure Machine Learning se parece sospechosamente a la de Azure ML Studio, el primer intento de Microsoft de crear una herramienta de aprendizaje visual de máquina. De hecho, los dos servicios parecen idénticos. Sin embargo, la compañía realmente nunca impulsó este servicio, y casi parecía haberse olvidado de él a pesar del hecho de que siempre parecía una herramienta realmente útil para comenzar con el aprendizaje automático.

Microsoft dice que esta nueva versión combina lo mejor de Azure ML Studio con el servicio Azure Machine Learning. En la práctica, esto significa que si bien la interfaz es casi idéntica, la interfaz visual de Azure Machine Learning amplía lo que era posible con ML Studio al ejecutarse sobre el servicio de Azure Machine Learning y agregar las capacidades de seguridad, implementación y administración del ciclo de vida de esos servicios.

El servicio proporciona una interfaz fácil para limpiar sus datos, entrenar modelos con la ayuda de diferentes algoritmos, evaluarlos y, finalmente, ponerlos en producción.

Si bien estos dos primeros servicios se dirigen claramente a los principiantes, los nuevos cuadernos alojados en Azure Machine Learning están claramente orientados hacia el profesional del aprendizaje automático de más experiencias. Las computadoras portátiles vienen preempaquetadas con soporte para Azure Machine Learning Python SDK y se ejecutan en lo que la compañía describe como un "entorno seguro y listo para la empresa". Aunque el uso de estas computadoras portátiles no es trivial, esta nueva característica permite a los desarrolladores rápidamente Comience sin la molestia de configurar un nuevo entorno de desarrollo con todos los recursos de nube necesarios.

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