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Automatisiertes maschinelles Lernen

Machine Learning-Modelle automatisch erstellen – mit höchster Geschwindigkeit und in jedem gewünschten Umfang

Erstellen Sie ganz einfach hochgenaue automatisierte Machine Learning-Modelle

Ermöglichen Sie professionellen und nicht professionellen wissenschaftlichen Fachkräften für Daten die schnelle Erstellung von Machine Learning-Modellen. Automatisieren Sie zeitaufwändige und iterative Aufgaben der Machine Learning-Modellentwicklung mithilfe bahnbrechender Forschung und beschleunigen Sie die Zeit bis zur Markteinführung.

Automatisches Erstellen und Bereitstellen von Vorhersagemodellen über die Benutzeroberfläche ohne Code oder das SDK

Unterstützen einer Vielzahl von Aufgaben des automatisierten maschinellen Lernens

Steigern der Produktivität durch einfache Datenauswertung und intelligentes Feature Engineering mit Deep Neural Networks

Erstellen von Modellen mit Fokus auf Transparenz und Vertrauen mit verantwortlichen Machine Learning--Lösungen

Erstellen Sie automatisierte ML Modelle auf Ihre Art

Beschleunigen Sie die Modellerstellung mit der automatisierten Benutzeroberfläche für maschinelles Lernen ohne Code oder SDK, oder nutzen Sie die Interoperabilität mit Microsoft Power BI, Dynamics 365 und Datenbeschriftung. Erstellen Sie äußerst genaue Modelle mit automatisiertem maschinellem Lernen, das die beste Auswahl aus einer Vielzahl von Algorithmen und Hyperparametern trifft. Passen Sie Ihre Modelle schnell an, und erhalten Sie mehr Kontrolle über Kriterien, Schwellenwerte, Validierungen und blockierte Algorithmen für die Experimentausführung. Ermitteln Sie häufige Fehler und Inkonsistenzen in Ihren Daten durch Schutzmaßnahmen, und korrigieren Sie sie automatisch.

Unterstützung für verschiedene Aufgaben des maschinellen Lernens

Erstellen und Bereitstellen von Modellen basierend auf Tabellen-, Text- oder Bildtrainingsdaten. Erhalten Sie Unterstützung für gängige Machine Learning-Anwendungen, einschließlich Klassifizierung, Regression, Zeitreihenvorhersage, Textklassifizierung, Multilabel-Textklassifizierung, Erkennung benannter Entitäten, Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung. Operationalisieren Sie Modelle im großen Stil mithilfe von MLOps (Machine Learning Operations).

Produktivität für alle Qualifikationsstufen verbessern

Verwenden Sie integrierte Funktionen wie einfache Datenerkundung, automatische Vorverarbeitung und intelligente Featuretechnik, die tiefe neuronale Netzwerke verwendet, um große Datasets zu verarbeiten und Modellbewertungen zu verbessern, um Zeit zu sparen und hochgenaue Modelle zu erstellen. Hiermit erhalten Sie Textdaten-Featurisierung in 100 Sprachen mit der enthaltenen BERT-Deep-Learning-Architektur. Verwenden Sie automatisiertes maschinelles Lernen mit mehreren Microsoft-Produkten, um unabhängig vom Skilllevel des maschinellen Lernens schneller Erkenntnisse zu erhalten.

Modelle besser verstehen

Verstehen Sie Modelle besser, und vergleichen Sie die Modellleistung mithilfe der integrierten Unterstützung für Zusammenfassungen von Experimentausführungen und detaillierten Metrikvisualisierungen. Verwenden Sie die Modellinterpretierbarkeit, um die Eignung des ML-Modells für rohe und entwickelte Features auszuwerten und Einblicke in die Featurerelevanz zu erhalten. Entdecken Sie Muster, führen Sie Was-wäre-wenn-Analysen durch, und entwickeln Sie ein tieferes Verständnis von Modellen, um Transparenz und Vertrauen in Ihr Unternehmen zu unterstützen. Erhalten Sie Zugriff auf den Trainingscode der generierten Modelle.

Umfassende Sicherheit und Compliance, integriert

  • Microsoft investiert jedes Jahr mehr als USD 1 Mrd. in die Forschung und Entwicklung der Cybersecurity.

  • Wir beschäftigen mehr als 3,500 Sicherheitsexperten, die ausschließlich den Schutz und die Sicherheit Ihrer Daten im Blick haben.

  • Azure verfügt über mehr Zertifizierungen als jeder andere Cloudanbieter. Sehen Sie sich die vollständige Liste an.

Erste Schritte mit einem kostenlosen Azure-Konto

Starten Sie kostenlos. Sie erhalten eine Gutschrift in Höhe von $200für die ersten 30 Tage. Während Sie über Ihre Gutschrift verfügen, können Sie viele unserer beliebtesten Dienste kostenlos nutzen – zusätzlich zu den über 40 weiteren Diensten, die immer kostenlos sind.

Gehen Sie, nachdem Ihre Gutschrift aufgebraucht ist, zur nutzungsbasierten Bezahlung über, um weiterhin dieselben kostenlosen Dienste zu verwenden. Zahlen Sie nur, wenn Sie mehr als Ihre kostenlosen monatlichen Kontingente verwenden.

Nach 12 Monaten erhalten Sie weiterhin mehr als 40 kostenlose Dienste und zahlen weiterhin nur für das, was Sie über Ihre kostenlosen monatlichen Beträge hinaus nutzen.

Kunden, die automatisiertes maschinelles Lernen verwenden

Unterstützen Sie Streamingdienste dabei, das Marktwachstum anzutreiben

Das Erstellen einer neuen Plattform basierend auf Azure Machine Learning und seinen Automatisierungsfunktionen hat nicht nur dazu beigetragen, dass Kantar schnell genaue kritische Analysen liefern und seine Clients zufrieden stellen kann, sondern es hat auch komplexen, manuell geschriebenen Python-Code ersetzt.

Kantar

Oriflame

"For us, each percentage increase in accuracy of the forecast might save [1] million euros. Thanks to... Azure Machine Learning, we can evaluate not 100 or 1,000 catalogs, but hundreds of thousands of options in parallel."

Jakub Orsag, IT Recherche- und Development Manager, Oriflame
Oriflame

Schneider Electric

"With automated machine learning in Azure Machine Learning, we can focus our testing on the most accurate models and avoid testing a large range of less valuable models, because it retains only the ones we want. That saves months of time for us."

Matthieu Boujonnier, Analytics Application Architect und wissenschaftliche Fachkraft für Daten, Schneider Electric
Schneider Electric

Verbessern des Gesundheitswesens mit maschinellem Lernen

Stryker hat automatisiertes maschinelles Lernen verwendet, um Empfehlungen zur vorausschauenden Wartung für seine Kunden bereitzustellen. Das medizinische Technologieunternehmen kann erkennen, wann bestimmte Geräte in einem suboptimalen Zustand ausgeführt werden, noch bevor Probleme auftreten.

Stryker

Werden Sie mit Azure zum Experten für Machine Learning

Arbeiten Sie sich mit einem 30-tägigen Lernpfad weiter in das Thema Machine Learning in Azure ein, und wenden Sie Ihr Wissen in praxisorientierten Tutorials an. Am Ende dieses Kurses sind Sie für die Zertifizierung als Azure Data Scientist Associate vorbereitet.

Sind Sie bereit? Dann richten Sie Ihr kostenloses Azure-Konto ein.

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