Azure Machine Learning

So steigst du ein

Schritt 1: Öffne das Azure Portal und erstelle einen Azure Machine Learning Workspace in der Region “Germany West Central” (Frankfurt). Da der Service selbst keine Grundgebühr hat, entstehen Kosten nur durch genutzte Compute-Ressourcen. Microsoft bietet einen kostenlosen Tier für erste Experimente.

Schritt 2: Starte mit AutoML für dein erstes Modell: Lade einen Datensatz hoch, wähle die Zielvariable und lass Azure ML automatisch verschiedene Algorithmen vergleichen. Das liefert dir in wenigen Stunden ein baseline-Modell, ohne eine Zeile Code zu schreiben.

Schritt 3: Nutze Azure OpenAI Service direkt aus dem ML-Workspace heraus. Mit Prompt Flow lassen sich RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) aufbauen, die eigene Unternehmensdaten mit GPT-4 kombinieren — und das vollständig innerhalb der EU.

Ein konkretes Beispiel

Eine Berliner Rechtsanwaltskanzlei mit 200 Mitarbeitern baut ein internes Dokumentenanalyse-Tool mit Azure ML und Azure OpenAI. Vertragsdokumente werden per Batch-Pipeline durch ein GPT-4-Modell verarbeitet, das Klauseln klassifiziert und Risiken markiert. Da Azure OpenAI Service als Teil von Azure ML in der Region Frankfurt betrieben wird, bleiben alle Mandantendaten in der EU. Das Tool reduziert die Erstdurchsicht von 200-seitigen Verträgen von 3 Stunden auf 20 Minuten.

Gut kombiniert mit

• AWS SageMaker — direkter Konkurrent; Azure ML gewinnt bei Microsoft-Unternehmen und Azure-OpenAI-Bedarf, SageMaker bei AWS-nativen Teams
• Power BI — ML-Modellergebnisse direkt in Power BI einbinden über Azure ML-Integration für Business-Intelligence-Dashboards
• Datadog — Azure-ML-Endpoints mit Datadog überwachen für produktive KI-Modelle mit SLAs