Azure Machine Learning est une plateforme cloud conçue pour les data scientists, ingénieurs ML et développeurs souhaitant créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning à grande échelle. Elle prend en charge de nombreux cas d’usage, du ML classique à l’IA générative, et convient à des entreprises de toutes tailles. Ses principales fonctionnalités incluent l’apprentissage automatique automatisé (AutoML), un concepteur visuel sans code, et des outils MLOps complets pour la gestion du cycle de vie des modèles.

Quelles sont les principales fonctionnalités d’Azure Machine Learning ?

AutoML pour l’automatisation du développement de modèles

AutoML permet d’automatiser l’entraînement et l’optimisation des modèles ML, facilitant la création de modèles performants sans expertise approfondie.

• Prétraitement des données : prise en charge automatique des valeurs manquantes, variables catégorielles, normalisation.

• Sélection de modèles : test de plusieurs algorithmes pour identifier le plus efficace.

• Réglage des hyperparamètres : optimisation automatique pour de meilleures performances.

Concepteur visuel sans code

Le concepteur visuel permet de créer des modèles sans écrire de code, via une interface glisser-déposer adaptée aux utilisateurs non techniques.

• Modules préconfigurés : transformation de données, entraînement, évaluation.

• Création de pipelines : assemblage visuel de workflows ML complets.

• Intégration Azure : connexion directe aux services de stockage et de déploiement.

Outils MLOps pour la gestion du cycle de vie

Azure ML propose une suite MLOps complète pour suivre, déployer et maintenir les modèles en production.

• Intégration CI/CD : compatible avec GitHub Actions, Azure DevOps, etc.

• Surveillance des modèles : détection des dérives de données et suivi de performance.

• Gouvernance : contrôles d’accès et audit pour répondre aux exigences réglementaires.

Compatibilité avec les frameworks open source

Azure ML prend en charge plusieurs frameworks et langages open source, assurant flexibilité et intégration fluide.

• Frameworks : TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, etc.

• Langages : Python, R, .NET.

• Interopérabilité : intégration possible avec d’autres outils existants.

Pourquoi choisir Azure Machine Learning ?

• Suite complète : outils pour toutes les étapes du cycle ML.

• Évolutivité : supporte de petits tests jusqu’aux déploiements industriels.

• Flexibilité : prise en charge de plusieurs langages et frameworks.

• Intégration native : avec les services Azure et des outils tiers.

• Sécurité entreprise : contrôle d’accès, conformité, certifications.