Designer služby Azure Machine Learning
Vizuální sestavování, trénování a nasazování modelů strojového učení
Vizuální strojové učení pro zvýšení produktivity
Rozhraní podporující přetahování pro urychlení sestavování a nasazování modelů pro celý tým pro datové vědy, od začátečníků až po skutečné odborníky
Připojení k libovolnému zdroji dat a příprava a předběžné zpracování dat pomocí řady integrovaných modulů
Vizuální sestavování a trénování modelů pomocí nejnovějších algoritmů strojového a hlubokého učení
Použití přetahování k ověřování a vyhodnocování modelů
Nasazení a publikování koncových bodů odvozování v reálném čase nebo dávkového odvozování pomocí několika kliknutí
Snadné připojení a příprava dat
Přetáhněte registrovanou datovou sadu pomocí myši, připojte se k různým zdrojům dat včetně službě Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage a Azure SQL nebo nahrajte data z místního souboru. Náhled a vizualizace datového profilu jsou k dispozici jedním kliknutím. K předběžnému zpracování dat můžete využít bohatou sadu integrovaných modulů pro transformaci dat a návrh funkcí.
Sestavování a trénování modelů bez psaní kódu
Vytvářejte a trénujte modely strojového učení pomocí nejmodernějších algoritmů strojového učení a hlubokého učení, včetně algoritmů pro počítačové zpracování obrazu, analýzu textu, doporučení a detekci anomálií. Přetahujte moduly pomocí myši (v případě modelů bez kódu) nebo je přizpůsobte pomocí kódu v Pythonu a R.
Ověření a vyhodnocení výkonu modelu
Interaktivně spouštějte kanály strojového učení. Křížově ověřujte modely a datové soubory z hlediska přesnosti. Využijte přístup k vizualizacím dat a vyhodnocujte modely pomocí několika kliknutí. Provádějte rychlou analýzu původních příčin potíží pomocí grafů, protokolů náhledů a výstupů pro ladění a řešení problémů.
Nasazení modelů a publikování koncových bodů pomocí několika kliknutí
Nasazení modelů pro odvozování v reálném čase a dávkové odvozování ve formě koncových bodů REST do vašeho prostředí je otázkou několika kliknutí. Soubory bodování a image nasazení je možné generovat automaticky. Modely a další prostředky jsou uložené v centrálním registru pro sledování a rodokmen operací strojového učení (MLOps).
Materiály a dokumentace k designeru služby Azure Machine Learning
Začínáme s designerem služby Azure Machine Learning
Posílení znalostí strojového učení s využitím Azure
Přečtěte si víc o strojovém učení v Azure a zapojte se do praktických kurzů v rámci tohoto 30denního výukového plánu. Po jeho absolvování budete připraveni na certifikaci Azure Data Scientist Associate.