Microsoft hari ini mengumumkan tiga layanan baru yang semuanya bertujuan untuk menyederhanakan proses drag-and-drop machine. Ini berkisar dari antarmuka baru untuk alat yang sepenuhnya mengotomatiskan proses pembuatan model, hingga antarmuka visual tanpa kode baru untuk membangun, melatih, dan menerapkan model, semua cara untuk menghosting notebook bergaya Jupyter untuk pengguna tingkat lanjut.

Memulai dengan pembelajaran mesin itu sulit. Bahkan untuk menjalankan eksperimen yang paling mendasar pun dibutuhkan keahlian yang baik. Semua alat baru ini sangat menyederhanakan proses ini dengan menyembunyikan kode atau memberi mereka yang ingin menulis kode sendiri platform pra-konfigurasi untuk melakukannya.

Antarmuka baru untuk alat pembelajaran mesin Azure otomatis membuat pembuatan model semudah mengimpor kumpulan data dan kemudian memberi tahu layanan nilai yang diprediksi. Pengguna tidak perlu menulis satu baris kode, sementara di backend, versi yang diperbarui ini sekarang mendukung sejumlah algoritma dan optimisasi baru yang akan menghasilkan model yang lebih akurat. Sementara sebagian besar dari ini adalah otomatis, Microsoft menekankan bahwa layanan ini menyediakan "transparansi lengkap ke dalam algoritma, sehingga pengembang dan ilmuwan data dapat secara manual menimpa dan mengontrol proses."

Bagi mereka yang ingin sedikit lebih mengontrol dari awal, Microsoft juga hari ini meluncurkan pratinjau antarmuka visual untuk layanan Pembelajaran Mesin Azure yang akan memungkinkan pengembang untuk membangun, melatih dan menyebarkan model pembelajaran mesin tanpa harus menyentuh kode apa pun.

Alat ini, antarmuka visual Pembelajaran Mesin Azure, tampak mencurigakan seperti Azure ML Studio, yang pertama kali ditusuk Microsoft dalam membangun alat pembelajaran mesin visual. Memang, kedua layanan tersebut terlihat identik. Namun, perusahaan tidak pernah benar-benar mendorong layanan ini, dan hampir tampaknya telah melupakannya meskipun faktanya selalu tampak alat yang sangat berguna untuk memulai dengan pembelajaran mesin.

Microsoft mengatakan versi baru ini menggabungkan yang terbaik dari Azure ML Studio dengan layanan Azure Machine Learning. Dalam praktiknya, ini berarti bahwa meskipun antarmuka hampir identik, antarmuka visual Azure Machine Learning memperluas apa yang mungkin dengan ML Studio dengan menjalankan di atas layanan Learning Machine Azure dan menambahkan kemampuan layanan, penerapan, dan kemampuan manajemen siklus hidup layanan.

Layanan ini menyediakan antarmuka yang mudah untuk membersihkan data Anda, model pelatihan dengan bantuan algoritma yang berbeda, mengevaluasinya dan, akhirnya, memasukkannya ke dalam produksi.

Sementara dua layanan pertama ini jelas menargetkan pemula, notebook yang baru dihosting di Azure Machine Learning jelas diarahkan pada praktisi pembelajaran mesin yang lebih berpengalaman. Notebook datang pra-paket dengan dukungan untuk Azure Machine Learning Python SDK dan menjalankan apa yang perusahaan deskripsikan sebagai "lingkungan yang aman dan siap untuk perusahaan." Meskipun menggunakan notebook ini juga tidak sepele, fitur baru ini memungkinkan pengembang untuk dengan cepat memulai tanpa kesulitan menyiapkan lingkungan pengembangan baru dengan semua sumber daya cloud yang diperlukan.