Qué es Inteligencia artificial con Azure ?

inteligencia artificial con Azure

El servicio de IA de Azure está diseñado específicamente para científicos de datos. Además de proporcionar décadas de investigación, también ofrece procedimientos de IA responsables y la libertad de desarrollar soluciones de IA personalizadas. Actualmente, el programa Azure AI admite Jupyter Notebooks y Visual Studio Code, así como modelos de IA de código abierto. Azure AI también ayuda a los desarrolladores a crear sus propios modelos de IA con las herramientas más recientes.

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También puede obtener información sobre Azure Search y Azure Cognitive Services. Si se pregunta cuánto costará, también puede encontrar la lista de profesionales de la tecnología de Microsoft. Estas personas pueden ayudarlo a comenzar con la IA y el aprendizaje automático. Independientemente de su nivel de experiencia, estamos seguros de que se beneficiará de su experiencia. El equipo de tecnología de Microsoft es el más grande del mundo.

Qué es inteligencia artficial con Azure ?

Si bien hay varias empresas que ofrecen aprendizaje automático como servicio (MLaaS), Azure es, con mucho, el más flexible. Además de ofrecer un sólido conjunto de API, Azure proporciona dos productos para crear modelos personalizados. Su constructor de modelos más antiguo ha sido reemplazado por AutoAI, que le permite entrenar nuevos modelos con las últimas versiones de Python y TensorFlow. Con estas herramientas, es fácil comenzar a crear modelos, implementarlos y visualizar los resultados.

Azure proporciona toda la infraestructura necesaria para los proyectos de aprendizaje automático, incluido el almacenamiento de datos, la capacitación y la supervisión, y el análisis. Azure también proporciona servicios avanzados de ajuste y registro de hiperparámetros, lo que hace que sea más fácil que nunca para cualquier empresa aprovechar los beneficios del aprendizaje automático. Los usuarios pueden usar una variedad de marcos de código abierto para crear e implementar sus soluciones en la nube o en el perímetro, o usar Azure para comenzar con una máquina local y entrenar en la nube.

Si no está seguro de por dónde empezar, Azure Machine Learning Studio ofrece un entorno de código bajo y fácil de usar. Con esto, puede explorar datos, preprocesarlos y elegir sus métodos. Una vez que haya elegido sus algoritmos, puede entrenar sus modelos y ver los resultados en tiempo real. El aprendizaje automático con Azure es una excelente opción para las empresas y organizaciones más pequeñas sin un científico de datos dedicado. Su facilidad de uso y precio asequible lo convierten en una opción atractiva para la mayoría de las empresas.

Azure ofrece una cuenta de prueba gratuita

Si bien la mayoría de los proveedores de nube tienen un enfoque similar a las máquinas virtuales, Microsoft Azure y Google Cloud Platform usan diferentes convenciones para nombrar máquinas virtuales. Azure ofrece una cuenta de prueba gratuita con 20 productos, incluidas máquinas virtuales, almacenamiento, bases de datos y discos administratados. La prueba gratuita incluye inteligencia, análisis y seguridad, y los primeros 200 dólares son suyos.

Búsqueda de Azure

Si alguna vez ha deseado poder realizar una búsqueda más inteligente, Búsqueda de Azure puede ayudarle. Este servicio de búsqueda basado en la nube ofrece una API REST fácil que incluye puntuación, mapeo de sinónimos y capacidades de búsqueda geográfica. También puede realizar análisis de sentimiento y extraer etiquetas de reconocimiento de entidades de documentos grandes. La nueva función puede incluso ayudarlo a analizar documentos escaneados, filtrando los diacríticos. Y no tiene que preocuparse por los sistemas distribuidos o la gestión de la infraestructura.

Lo primero que debe hacer es crear una instancia de búsqueda. El proceso de creación de uno es simple. Simplemente responda algunas preguntas simples, como el grupo de recursos, el nombre y la ubicación. Luego, elija su nivel de precios y espere un par de minutos antes de obtener una respuesta. Así de simple. ¿Y la mejor parte? Azure Search con inteligencia artificial le ayuda a ahorrar tiempo y dinero. Incluso puede usar Azure Search para el marketing multicanal.

Azure Search también es compatible con orígenes de datos externos. El sistema también admite indexadores, que extraen datos de búsqueda de una fuente de datos externa. Un indizador rellena el índice de búsqueda en función de las asignaciones de campo a campo. Es compatible con SQL y Cosmos DB, así como con Blob Storage y Table Storage. Cuando se combina con otros servicios de Azure, permite al buscador comprender la intención de un usuario y proporcionar los resultados de búsqueda más relevantes.

Azure Cognitive Services

Es posible que se pregunte cómo construir un servicio que sea capaz de reconocer rostros humanos y de género, o incluso rostros de mascotas. No es necesario ser un científico de datos para crear un servicio como este, ya que puede usar contenedores que ejecuten Azure Cognitive Services. Con unos pocos clics, puede comenzar a construir el servicio que necesita en poco tiempo. Sin embargo, si desea personalizar el servicio según sus necesidades exactas, puede usar Azure Cognitive Service en contenedores.

Microsoft Azure es una plataforma de IA basada en la nube. Sus Cognitive Services están diseñados para integrarse en todos los lenguajes de programación y pueden admitir una variedad de requisitos de aplicación. Hay una serie de Cognitive Services que pueden proporcionar a su software capacidades de IA, incluida la búsqueda de imágenes, el reconocimiento de voz y la indexación de vídeo. Estos servicios son lo suficientemente escalables y flexibles como para integrarse con su sistema existente, lo que le permite desarrollar su servicio de IA de manera más rápida y fácil.

La plataforma Azure Cognitive Services es una API que le permite implementar capacidades de IA en sus aplicaciones de software con un código mínimo y una experiencia mínima. También hay muchas opciones para la mejora continua. Estos servicios incluyen algoritmos para el reconocimiento de imágenes, síntesis de voz y clasificación de imágenes, entre otros. También apoyan varias otras tareas cognitivas como la toma de decisiones y el análisis de sentimientos. Pueden ayudarle a crear aplicaciones que sean más eficaces, más receptivas y más útiles para sus usuarios.

Azure Bot Service

Azure Bot Service de Microsoft utiliza inteligencia artificial y aprendizaje automático para ayudarlo a crear un bot de IA conversacional para cualquier canal digital. Su tecnología de comprensión del lenguaje (LUIS) permite a los desarrolladores construir modelos personalizados para proporcionar una experiencia más personalizada y natural. Los bots de Azure pueden reconocer usuarios a partir de imágenes, traducir idiomas, moderar contenido y proporcionar recomendaciones personalizadas inteligentes. Las capacidades de IA de la plataforma son tan versátiles que se pueden adaptar a las necesidades de diferentes industrias. Una compañía como Dixons Carphone utilizó el servicio para crear un bot de IA llamado Cami e implementarlo en Facebook Messenger y su sitio web.

Azure Bot Service puede ayudarle a crear chatbots rápidamente. Proporciona un entorno de desarrollo integrado con plantillas para varios escenarios. Los SDK para C#, Typescript y JavaScript están disponibles. La plataforma también ofrece Cognitive Services que puede ayudarlo a crear un chatbot que entienda el lenguaje humano y modifique el contenido. Esta plataforma se integra con Azure e incluye características como compatibilidad, informes y facturación las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Se pueden usar más de 500 entidades e intenciones para sus bots.

Azure Bot Service también ofrece un bot QnA que permite a los usuarios hacer preguntas y recibir respuestas. Los desarrolladores pueden crear un bot QnA localmente utilizando plantillas de Python o JavaScript. También pueden integrar el servicio de bot de Azure con aplicaciones de chat existentes, como Facebook Messenger, Slack, Kik y Skype Empresarial. Después de construir el bot, el siguiente paso es probarlo en el chat web. Al realizar la prueba, conecte el bot a la KB para probarlo y asegurarse de que funciona correctamente.

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning es un servicio proporcionado por Microsoft para ejecutar aplicaciones de aprendizaje automático. Puede acceder a los datos almacenados en el servicio Azure Machine Learning a través de un conjunto de datos. El conjunto de datos tiene una referencia a los datos subyacentes y una copia de sus metadatos. Además, no es necesario crear un conjunto de datos duplicado, ya que la plataforma apunta a almacenes de datos existentes. Además, este servicio es altamente seguro, lo que significa que es menos propenso a la fuga de datos.

El conjunto de herramientas MLaaS disponible en Azure se encuentra entre los más completos. Ofrece dos productos distintos para modelos de entrenamiento y un sólido conjunto de API para crear modelos personalizados. Por ejemplo, en 2019, Azure dejó de proporcionar su antiguo generador de modelos y lo reemplazó con AutoAI, que proporciona capacitación para nuevos modelos. Incluso puede usar las últimas versiones de Python y TensorFlow para entrenar sus modelos de IA. También puede supervisar varias ejecuciones a la vez.

Las herramientas de lenguaje proporcionadas por Azure Machine Learning están diseñadas para comprender el lenguaje natural, lo que le permite comprender y reconocer mejor las necesidades del cliente. Analizan el contexto, detectan y traducen idiomas y crean bases de conocimiento. OpenAI también ofrece una cartera completa de IA con modelos que proporcionan paridad humana en el habla, el lenguaje y la visión por computadora. La plataforma de análisis es fácil de usar y se ha construido con Apache Spark para proporcionar un alto nivel de flexibilidad.

Azure Batch AI

Ahora puede crear su modelo de IA en Microsoft Azure con IA por lotes. El servicio le permite entrenar su modelo de IA en un clúster de nodos informáticos y es compatible con bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto como TensorFlow, PyTorck, Chainer y Microsoft Cognitive Toolkit. Estas son algunas de las características que encontrará en la demostración de IA por lotes. También puede encontrar tutoriales sobre Stack Overflow y MSDN para obtener más información.

También puede usar este servicio para entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. Hasta hace poco, Azure Batch AI formaba parte de la opción de proceso del servicio Azure Machine Learning. El servicio ya está retirado. Su reemplazo es Azure Machine Learning, que viene con un compromiso con los SLA y los planes de soporte técnico. Sin embargo, no está disponible en las nubes gubernamentales. En cualquier caso, este servicio puede ayudarle a crear e implementar modelos de aprendizaje automático de forma masiva y a escala.

El uso de Azure Batch AI es una excelente manera de ejecutar flujos de trabajo basados en IA. Este servicio administrado permite a los científicos de datos y a los investigadores de IA entrenar sus modelos en máquinas virtuales de Azure. El servicio admite máquinas virtuales con GPU. Para comenzar, puede definir el tipo de trabajo que desea realizar, las entradas y salidas, y luego dejar que Batch AI haga el resto. Podrá probar su modelo en tantas GPU como desee.

Predicciones con Azure

La inteligencia artificial con Azure puede ayudarle a mejorar la precisión de sus predicciones mediante el análisis de grandes conjuntos de datos. Además de eso, puede reducir el tiempo requerido para la preparación de datos. Organizaciones como BP, Walgreens Boots y Schneider Electric utilizan esta tecnología. Otra característica de Azure AI es la integración de Cognitive Service con Bot Service. Esto permite a los desarrolladores integrar funciones de IA en sus aplicaciones en poco tiempo.

Aumentar la IA en los departamentos de recursos humanos es una forma importante de proteger a los empleados. Ayuda a los gerentes a tomar mejores decisiones sobre los empleados potenciales. También previene muchos riesgos asociados con el trabajo repetitivo. Por ejemplo, las tareas repetitivas pueden causar fatiga y estrés a los trabajadores humanos. Y las tareas repetitivas no solo son difíciles para el cuerpo, sino que también pueden provocar problemas musculares y osteos.

Un sistema de inteligencia artificial puede simular las capacidades humanas y hacer predicciones y acciones. También puede aprender de los errores y procesar nueva información de forma rápida y precisa. Esto puede ser un activo valioso para una amplia variedad de escenarios. Esta tecnología no solo beneficiará el futuro del lugar de trabajo, sino que también mejorará nuestras vidas.

Anomaly Detector de Azure

Una de las características más populares de Azure Cognitive Services es anomaly Detector, que ayuda a identificar y eliminar posibles problemas. También recibe datos a través de una API y selecciona el modelo más adecuado para la detección de anomalías. El detector también puede detectar imágenes potencialmente ofensivas, texto no deseado y video. Incluso puede detectar problemas con el video y el contenido para adultos. El detector de anomalías permite a los desarrolladores utilizar esta tecnología con confianza y puede detectar problemas automáticamente en tiempo real.

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