Azure Machine Learning可被用來協助數據科學家和開發人員更有效率地構建、訓練和部署機器學習模型。

1. 透過數據準備功能，使用者可以在Apache Spark叢集上快速迭代數據準備過程，協同Microsoft Fabric可以更加靈活地進行資料處理
2. 針對模型開發，Azure Machine Learning有支援自動化機器學習（AutoML），藉此使用者可以快速創建準確的機器學習模型，另外也有提供模型目錄，使用者可以從其他來源（ 如Microsoft、OpenAI、Hugging Face等）發現、微調和部署基礎模型。
3. 另外負責任的AI開發，則是透過內建模型協助使用者評估模型的公平性，並通過差異指標來減少不公平現象，從而確保了模型在實際應用中的透明度和可靠性
4. 對於運營方面，支援MLOps有助於簡化模型管理和部署流程，使用者可以通過CI/CD將工作流程自動化，確保模型的穩定性和可重現性
5. 至於內建的安全性和合規性功能，確保數據和模型在整個生命週期中的安全性