Hoe Azure data services helpt bij implementeren van AI-modellen

Met de komst van Artifical intelligence gaan we een nieuwe era van technologie tegemoet. Hierin zal AI een fundamentele rol gaat spelen in hoe bedrijven hun data kunnen managen, analyseren en toepassen. Steeds meer GPT (generative pre-trained transformators) AI-modellen komen op de markt. Grote spelers geven bedrijven nu de kans om hun bestaande AI-modellen te gebruiken en om te toveren tot een bruikbaar model voor hun specifieke doeleinde. Veel is nog onduidelijk m.b.t. AI-modellen. Niet alleen op het gebied van begrijpen hoe het werkt, maar ook, hoe implementeer je zo een model en hoe beheer je de data waarmee je je model traint? In deze blog wil ik je meenemen in een set van Azure data services die je kunnen ondersteunen in het creëren, beheren en implementeren van de AI-modellen.

Azure biedt verschillende datadiensten aan die kunnen worden gebruikt om AI-tools te bouwen en in productie te nemen. Hieronder staan enkele van de belangrijkste datadiensten van Azure die kunnen worden gebruikt om AI-tools te bouwen en in productie te nemen.

• Azure Machine Learning: een cloud-gebaseerde service waarmee u modellen kunt bouwen, trainen en implementeren.
• Azure Databricks: een geavanceerde analytics-service die is ontworpen in samenwerking met Apache Spark.
• Azure Stream Analytics: een service waarmee u real-time gegevens kunt analyseren en inzichten kunt verkrijgen.
• Azure Data Factory: een cloudgebaseerde service waarmee je gegevensintegratie- en transformatietaken kunt uitvoeren.

Voor deze blog zijn er 2 Azure data services die ik wil uitlichten vanwege hun toegevoegde waar in het bouwen en trainen van AI-modellen, namelijk: Azure machine learning en Azure Databricks.

Belangrijke Azure data services

Azure machine Learning (Azure ML)

Azure Machine Learning is een cloud-gebaseerde service waarmee je modellen kunt bouwen, trainen en implementeren. Machine Learning is een onderdeel van een AI-model. Het concept Machine Learning vertaalt zich naar algoritmes in AI-modellen die steeds beter worden naarmate ze aan grotere hoeveelheden data worden blootgesteld. Simpel gezegd, hoe meer data het algoritme tot zijn beschikking heeft, hoe beter het algoritme zijn werk kan doen. Hierdoor gaat de performance van je AI-model dus ook omhoog.

Met Azure ML biedt Microsoft een platform om zowel je eigen AI/ML Modellen als bestaande AI/ML-modellen te creëren, beheren en implementeren. Dit platform geeft je dus als AI-developer alle mogelijkheden en functionaliteiten om direct te beginnen met je eigen bedrijfsspecifieke AI-modellen te bouwen, trainen en te hosten.

Verder biedt Azure ML je de mogelijkheid om Python-SDK voor Azure ML gebruiken. Voor onze non-coders, Python-SDK is een simpel te gebruiken Python omgeving om gebruikers te authenticeren, data op te halen en te uploaden. Je kan Python-SDK dus gebruiken om bedrijfsklare Machine Learning-oplossingen te maken en te beheren. Verder biedt Azure ML ook de mogelijkheid om bestaande OpenAI-modellen gebruiken om systeemeigen mogelijkheden van Azure ML te bieden waarmee je OpenAI-modellen op schaal kunt bouwen en operationaliseren. Hiermee hoef je dus niet eerst de hele basis van je eigen AI-model te bouwen, maar kan je focussen om de OpenAI modellen te transformeren voor jou bedrijfsspecifieke doeleinde door ze te trainen met jouw eigen data en prompt-engineering.

Azure Databricks

Azure Databricks is een dienst waarmee gebruikers data voor AI-modellen kunnen beheren en gebruiken met op Apache Spark gebaseerde analyses op hun gegevens. Je kan Azure Databricks gebruiker voor het verwerken, opslaan, opschonen, delen, analyseren, modelleren en beheren van hun datasets met oplossingen van BI tot machine learning. Het is een centrale data management tool dat meerdere services bevat, waardoor je effectief met je data om kunt gaan. Dit is vooral belangrijk voor AI-modellen, omdat hun output grotendeels gebaseerd is op hun input. Trash in is dus ook Trash out.

Met Azure Databricks kan je dit tegen gaan omdat het een centrale plek voor al je data biedt met alle relevante toolings voor je data management. Je hebt dus alle effectieve tools om je input data te optimaliseren zodat het een goede basis vormt voor je AI-model. Hiermee verhoog je makkelijk de performance van je AI-modellen, omdat het beroep kan doen op een betere dataset.

Verder heb je met Azure Databricks ook het voordeel dat je 1 platform hebt waar je al je data kan managen en opslaan. Hierbij kan je dus ook makkelijk je data governance beleid toepassen voor betere omgang en beheersbaarheid van je data.

Lees ook: Azure en AI-services: krachtige technologieën voor de toekomst

Conclusie

De komst van Artifical intelligence heeft de wereld veranderd en data is tegenwoordig de goudmijn van de digitale era. Hoe beter je data kan benutten en beheren, hoe meer waarde je kan creëren voor je bedrijf. Met de 2 Azure data services die hierboven genoemd zijn, heb je al een volledig basis pakket aan services om zelf je stempel in de era van AI te drukken. Met Azure ML en Azure Databricks kan je zowel je AI model bouwen als je data erachter beheren. Het enige wat nog mist is jouw visie op hoe AI modellen een toegevoegde waarde kan brengen voor jou organisatie en wellicht onze samenleving.   

Benieuwd naar de nieuwe ontwikkelingen rondom AI en Microsoft? Klik dan op de onderstaande knop.

Meer weten over Azure data services of Microsoft Build?

Wil je meer weten over Microsoft Build en de nieuwste updates die nog gaan komen of heb je een andere vraag? Neem contact op met XTRM development door het formulier onderaan de pagina in te vullen en wij helpen je graag verder.

Natuurlijk kun je ook op de hoogte blijven van alle nieuws en ontwikkelingen door je in te schrijven op onze nieuwsbrief of te volgen op LinkedIn!

Anderen bekeken ook: