Microsoft AI portfolio Business Users & Citizen Developers Applications Power Platform Power BI Power Apps Power Automate Power Virtual Agents Developers & Data Scientists Azure AI Applied AI Services Bot Service Cognitive Search Form Recognizer Video Indexer Metrics Advisor Immersive Reader Vision Speech Language Decision Azure OpenAI Service ML Platform Azure Machine Learning Cognitive Services
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Managed Feature Store Public Preview Foundation Models Public Preview Import data from external sources aka Data Import Public Preview VSCode Web Public Preview Model Training with Serverless Compute Public Preview Improved experiment tracking tools Public Preview Azure Container for PyTorch (ACPT) General Availability Interactive Job General Availability Scheduling General Availability Mirror Traffic General Availability Model Monitoring Public Preview Managed Feature Store Public Preview Foundation Models Public Preview Managed Network Isolation Public Preview Support for DataRobot 9.0 Public Preview
責任ある AI ダッシュボード for 画像とテキスト • Azure ML の責任ある AI ダッシュボードで、テキストと画像 データをサポート • 非構造化データのモデル構築、トレーニング、評価プロセス中 にモデルをより包括的に理解 • 自然言語 AI および 画像 AI の徹底的な評価と デバッグのために、エラー分析、モデルの解釈可能性、 不公平性を評価 および 軽減 • 企業はモデルがデプロイされる前にデバッグ機能と視覚化を 使用してバイアス、公平性、説明可能性をチェックし、情報 に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができる • Generate Responsible AI vision insights with YAML and Python in Azure Machine Learning - Azure Machine Learning | Microsoft Learn • Generate Responsible AI text insights with YAML and Python in Azure Machine Learning - Azure Machine Learning | Microsoft Learn Public Preview 画像とテキストデータでもモデルの説明が可能に
マネージドフィーチャーストア • 組織全体でのフィーチャー (特徴量)の検出と再利用 • 変換パイプラインを使用したフィーチャの作成 • 学習/推論パイプラインとの共通化、YAML定義、バー ジョン管理を通じたMLOpsの実現 Announcing managed feature store in Azure Machine Learning - Microsoft Community Hub Public Preview データセットの特徴量管理を通じて学習と運用のコストを削減
モデルモニタリング オンライン エンドポイントとモデルからのデータ収集によるモデ ルモニタリング データドリフト、予測ドリフト、データ品質、フィーチャー属性ド リフトに対応 広い視点と詳細な視点を備えた監視セットアップ(コホート 分析) 重要な特徴量のみをモニタリングすることによるコスト削減 カスタムモニタリングシグナル: 組み込みの監視信号がニー ズを満たさない場合は、独自の監視信号を定義 Continuously Monitor the Performance of your AzureML Models in Production - Microsoft Community Hub Public Preview デプロイ後のモデル精度を監視＆改善へ
パイプラインコンポーネントデプロイ – バッチエンドポイント • 処理グラフ (パイプライン) 全体を推論パイプラインとして デプロイ可能 • 低待機時間と非同期の方法でバッチ推論を実行 • プラットフォームに既に存在するコンポーネントを推論用 に再利用 • Reaching production has never been easier: Announcing Pipeline component deployments - Microsoft Community Hub Public Preview 処理パイプラインをバッチエンドポイントとしてデプロイ
ミラートラフィック機能 - オンラインエンドポイント エンドポイント部分でトラフィックをコピーするこ とで、本番デプロイに影響を与えずに新モデル をテスト モデル性能 (レイテンシー, スループット, CPU/GPU利用率など)を確認 テスト後はそのままライブトラフィックを送信さ せることで本番投入 Safely roll out your machine learning models using Managed online endpoint in Azure Machine Learning - Microsoft Community Hub GA 本番環境に影響を与えずに新モデルをテスト (シャドウテスト)
Open World Recognition 認識可能なカテゴリ : 10k → 400k → 1M+… American white ibis Mt. Rainier Washington Microsoft Capri Sun Fruit Punch case Jean Reno The Return of the Jedi Chest CT Romanian glassware Free body diagram Sunflower hearts Griffith observatory Honda logo Campbells Well Yes Minestrone w/ Kale soup Charlize Theron On Strange Tides, Pirates of the Caribbean Abdominal organs Wooden statue Dock receipt Shamu show BMW headquarters USPS tracking Barefoot Contessa cookbook Dwade Avengers Trails Monoblasts Along the river during the Quigming Festival Gartner hype curve Roebuck deer Snoqualmie ridge Starbucks Dove Sensitive Skin Beauty Bar Elon Musk The Lion King movie Virus Irises painting Ecuaciones algebraicas 動物 ランドマーク ロゴ 製品 有名人 映画 医療 美術 文書
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