Azure Machine Learning permitirá a los desarrolladores crear e implementar modelos sin tener que tocar ningún código.
En la conferencia de Microsoft Build, la compañía tecnológica anunció varios productos con el fin de simplificar los procesos de creación, formación e implementación de modelos de machine learning, como Azure, basado en “arrastrar y soltar”.
La nueva herramienta ofrece al mercado una plataforma para agilizar los proyectos al ocultar el código, al no ser necesario escribir ni una sola línea, porque los algoritmos y las optimizaciones generarán modelos más precisos. Utilizarlo es tan fácil como importar un conjunto de datos y luego indicarle qué valor debe predecir.
A pesar de la preconfiguración y automatización del servicio, este cuenta con total transparencia para que los programadores y científicos de datos que lo usen puedan modificar manualmente los procesos que deseen.
“Es un momento increíble para ser desarrollador. Desde la construcción de IA y realidad mixta en aplicaciones hasta el aprovechamiento del blockchain para resolver problemas de negocio, los conjuntos de habilidades y el impacto de los desarrolladores están creciendo rápidamente”, señaló Scott Guthrie, vicepresidente ejecutivo de Microsoft Cloud y AI. “Hoy estamos lanzando servicios innovadores de Azure para que los desarrolladores construyan la próxima generación de aplicaciones”.
La plataforma de aprendizaje automático está diseñada para tres grupos distintos: los programadores que prefieren un modelo de “código primero”, los expertos en negocios que disfrutan de uno “sin código” y los profesionales de TI o técnicos que opten por el de “arrastrar y soltar”.
Incluso existirán mejoras que acompañarán al servicio como una actualización de MLOps con la integración de Azure DevOps a fin de reproducir y automatizar el ciclo de vida de machine learning, una interfaz del usuario intuitiva y soporte de Nvidia TensorRT e Intel nGraph con el fin de programar chips de aprendizaje profundo con un alto rendimiento.
Asimismo, la empresa confirmó que Azure Search está siendo impulsada con capacidades de búsqueda cognitiva a través de la inteligencia artificial (IA) y pronto los clientes podrán agregar estos algoritmos a sus investigaciones.
Del mismo modo, Microsoft incorporó otras herramientas de servicio cognitivo a su menú como una interfaz de programación de aplicaciones para reconocer la escritura a mano y otra que ayuda a transcribir conversaciones de varios oradores. Hasta pensó en los empresarios, con el reconocedor de formularios para extraer datos de los mismos.
La estructura y modelo del Azure Machine Learning es similar al Azure ML Studio, el cual consistió en el primer intento de Microsoft por crear una herramienta de aprendizaje automático visual. Este nunca fue promovido aunque parecía un gran adelanto. Por ello, tal vez ahora la compañía cuente con las oportunidades y armas correctas para lanzar este tipo de plataformas con la intención de sobresalir.
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