Azure Open Datasets
Zusammengestellte offene Daten, die in Azure leicht zugänglich sind.
Einfacher Zugriff auf zusammengestellte Datasets und Beschleunigung von Machine Learning-Aufgaben
Verbessern Sie die Genauigkeit Ihres Machine Learning-Modells mit öffentlich zugänglichen Datasets. Sparen Sie Zeit bei der Erkennung und Aufbereitung von Daten, indem Sie zusammengestellte Datasets verwenden, die in Machine Learning-Workflows verfügbar und über Azure-Dienste leicht zugänglich sind.
Gründe für die Verwendung von Azure Open Datasets
Schnelles Erstellen mehrerer präziser Modelle
Berücksichtigung von realen Faktoren, die Einfluss auf Geschäftsergebnisse haben können. Sie können die Genauigkeit von Vorhersagen verbessern und die Dauer der Datenaufbereitung verkürzen, indem Sie Funktionen von zusammengestellten Datasets in Ihre Machine Learning-Modelle integrieren.
Fördern der gemeinschaftlichen Kollaboration
Teilen Sie Datasets mit einer wachsenden Community von Fachkräften in der Datenwissenschaft und Entwicklung.
Erkenntnisse zur Geschwindigkeit mit der Azure-Skalierung
Geben Sie Einblicke in Hyperscale, indem Sie Azure Open Datasets zusammen mit den Lösungen für maschinelles Lernen und Datenanalyse von Azure verwenden.
Integrierte umfassende Sicherheit und Compliance
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Microsoft investiert über 1 Milliarde USD pro Jahr in die Forschung und Entwicklung der Cybersecurity.
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Microsoft beschäftigt mehr als 3.500 Sicherheitsfachleute, die ausschließlich die Datensicherheit und den Datenschutz im Blick haben.
Preise
Für die Nutzung der meisten Datasets aus Open Datasets fallen keine zusätzlichen Gebühren an. Zahlen Sie nur für die Azure-Dienste, die Sie während der Verwendung von Open Datasets genutzt haben. Zu diesen gehören beispielsweise VM-Instanzen, Speicher, Netzwerkressourcen und Machine Learning.
Die Speicherkosten für das Hosting von Azure Open Datasets werden von Microsoft getragen. Während die Speicherung immer kostenlos bleibt, können die Kosten für das Auslesen umfangreicher Datasets dem Azure-Abonnement berechnet werden, unter dem auf die Daten zugegriffen wird. Auf die meisten Datasets kann jedoch kostenlos zugegriffen werden. Gebühren für ausgehenden Datenverkehr sind (falls zutreffend) auf der Übersichtsseite zu Azure Open Datasets aufgeführt.
Erste Schritte mit einem kostenlosen Azure-Konto
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Nachdem Ihr Guthaben aufgebraucht ist, wechseln Sie zur nutzungsbasierten Zahlung, um Ihr Wachstum mit den gleichen kostenlosen Dienstleistungen voranzutreiben. Es fallen nur Gebühren an, wenn Sie die kostenlosen monatlichen Kontingente überschreiten.
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Ressourcen zu Open Datasets
Datenspeicher und -zugriff
Erfahren Sie, wie Sie Datasets in Azure speichern und mithilfe eines SDKs darauf zugreifen.
Datasetvorlagen
Verwenden Sie ein öffentliches Dataset, um ein Machine Learning-Modell zu trainieren.
Dokumentation und Schulungsressourcen
AI for Earth
Erfahren Sie mehr über AI for Earth. Unser Partner erweitern Azure um essenzielle Geodatasets zur Beschleunigung von Anwendungen, die in der Klimawissenschaft und für den Klimaschutz verwendet werden.
Datennutzungsvereinbarungen
Microsoft stellt verschiedene offene Lizenzen bereit, die Sie auf Ihre Datasets anwenden können.
Häufig gestellte Fragen
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Kosten für ausgehenden Datenverkehr beziehen sich auf das Lesen von Daten aus Azure Blob Storage. Dazu gehören in der Regel Lesevorgänge und Netzwerkbandbreite für Daten, die die Azure-Region verlassen.
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Ihrem Azure-Abonnement werden Kosten für Computeressourcen wie VM-Instanzen und andere Dienste wie Azure Machine Learning berechnet, die für die Arbeit mit Azure Open Datasets verwendet werden.
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Datasets werden in Azure Blob Storage gespeichert. Jedes Dataset wird an einem spezifischen Ort gespeichert, der auf der Übersichtsseite des Datasets angegeben ist. Damit schneller auf die Daten zugegriffen werden kann, wird empfohlen, Computeressourcen in derselben Region anzuordnen.
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Microsoft hat keinen Einfluss auf die Qualität oder Verfügbarkeit der ursprünglichen Datenquelle. Daher kann keine SLA oder Verfügbarkeit für die Datasets garantiert werden.