Microsoft Azure, la plataforma en la nube de Microsoft, ha dado un gran paso en su compromiso con el aprendizaje automático al lanzar nuevas funciones de Machine Learning. Estas mejoras están diseñadas para mejorar la experiencia de los usuarios en la creación y gestión de modelos de aprendizaje automático, al tiempo que proporcionan una mayor eficiencia y escalabilidad.
Entre las nuevas funciones se encuentra la integración de ONNX Runtime, un motor de inferencia de aprendizaje automático que proporciona una aceleración de inferencia en CPU y GPU. ONNX Runtime es compatible con los principales marcos de aprendizaje automático, como PyTorch, TensorFlow y scikit-learn, lo que significa que los modelos creados en estos marcos pueden ser fácilmente desplegados en Azure.
Además, Azure ha mejorado sus herramientas de supervisión y depuración, permitiendo a los usuarios rastrear y analizar el rendimiento de sus modelos en tiempo real. Esto significa que los desarrolladores pueden detectar y corregir rápidamente problemas de rendimiento, lo que a su vez mejora la calidad y la eficacia de los modelos.
Azure también ha mejorado la capacidad de sus servicios de Machine Learning para trabajar con grandes volúmenes de datos. Ahora, los usuarios pueden entrenar modelos de aprendizaje automático en conjuntos de datos de hasta un exabyte de tamaño, lo que significa que Azure es una de las plataformas de aprendizaje automático más escalables del mercado.
En resumen, con estas mejoras, Azure se posiciona como una de las plataformas de aprendizaje automático más completas y accesibles del mercado, y puede ayudar a las empresas a desarrollar modelos de aprendizaje automático de alta calidad de manera eficiente y escalable.
