Automatisiertes maschinelles Lernen

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

Extrem genaue Machine Learning-Modelle ganz einfach erstellen

Bieten Sie Data Scientists – professionellen und nicht professionellen – die Möglichkeit, Machine Learning-Modelle schnell zu erstellen. Automatisieren Sie zeitraubende und iterative Aufgaben der Modellentwicklung mithilfe bahnbrechender Forschungsergebnisse, und verkürzen Sie die Time-to-Market.

Sie können Vorhersagemodellen mithilfe einer Benutzeroberfläche ohne Code oder mithilfe des SDK automatisch erstellen und bereitstellen.

Erstellen Sie ganz einfach auf Ihre Daten abgestimmte und mit einer Vielzahl von Algorithmen und Hyperparametern optimierte genaue Modelle.

Erhöhen Sie die Produktivität mit einfachen Funktionen für die Datenerkundung sowie smartem Feature Engineering mithilfe von Deep Neural Networks.

Entwickeln Sie verantwortungsvolle KI-Lösungen mit Modellinterpretierbarkeit, und verfeinern Sie Ihre Modelle immer weiter, um die Genauigkeit zu verbessern.

Treffen Sie exakte Vorhersagen für zukünftige Unternehmensergebnisse mit bewährten Zeitreihenmodellen und Deep Learning.

Modelle ganz nach Wunsch erstellen

Beschleunigen Sie die Modellerstellung mit der Benutzeroberfläche ohne Code beim automatisierten maschinellen Lernen oder mit dem SDK. Passen Sie Ihre Modelle im Handumdrehen an, und wenden Sie Steuerungseinstellungen auf Iterationen, Schwellenwerte, Validierungen, blockierte Algorithmen und andere Experimentkriterien an. Verwenden Sie integrierte Funktionen für gängige Aufgaben beim maschinellen Lernen, z. B. Klassifizierung, Regression und Zeitreihenprognosen, um umfangreiche Datasets zu verarbeiten und Modellbewertungen zu verbessern.

Steuern des Modellerstellprozesses

Die Funktionen des automatisierten maschinellen Lernens treffen die richtige Auswahl aus einer Vielzahl von Algorithmen und Hyperparametern, um Sie bei der Erstellung extrem genauer Modelle zu unterstützen. Ermitteln Sie mithilfe von Leitlinien allgemeine Fehler und Inkonsistenzen in Ihren Daten, erfahren Sie mehr über empfohlene Aktionen, und wenden Sie diese automatisch an. Verwenden Sie smartes Anhalten, um Computezeit einzusparen, die primäre Metrik zu priorisieren und damit die Ergebnisse zu beschleunigen.

Verbessern Sie die Produktivität mit automatischem Feature Engineering

Verwenden Sie integrierte Funktionen für gängige Aufgaben beim maschinellen Lernen, wie z. B. Klassifizierung, Regression und Zeitreihenprognosen, sowie die Unterstützung für Deep Neural Networks, um umfangreiche Datasets zu verarbeiten und Modellbewertungen zu verbessern. Nutzen Sie die automatisierten Funktionen zur Featureauswahl und Generierung neuer Features, um Zeit zu sparen und extrem genaue Modelle zu erstellen. Das automatisierte maschinelle Lernen umfasst nun die BERT-Deep-Learning-Architektur für die Textdatenfeaturisierung in 100 Sprachen. Diese steht sowohl über die Benutzeroberfläche als auch über Notebooks zur Verfügung.

Modelle besser verstehen

Die integrierte Unterstützung für Zusammenfassungen der Experimentausführung sowie detaillierte Metrikvisualisierungen sorgt dafür, dass Sie Ihre Modelle besser einschätzen und die Leistung verschiedener Modelle miteinander vergleichen können. Dank der Modellinterpretierbarkeit können Sie bewerten, inwieweit sich ein Modell für Rohdaten und entwickelte Features eignet, und erhalten Erkenntnisse zur Featurerelevanz. Entdecken Sie Muster, führen Sie Was-wäre-wenn-Analysen durch, und bieten Sie detaillierte Informationen zu Ihren Modellen, um Transparenz und Vertrauen im Business zu fördern.

Unterstützung für verschiedene Aufgaben des maschinellen Lernens

Profitieren Sie von der Unterstützung für wichtige Anwendungen des maschinellen Lernens wie Klassifizierung, Regression und Zeitreihenvorhersagen einschließlich spezieller integrierter Featuretools zum Konfigurieren der einzelnen Aufgaben. Verwenden Sie Klassifizierungsmethoden für überwachtes Lernen, bei dem gängige Anwendungen Funktionen z. B. zur Betrugserkennung und Handschrifterkennung enthalten. Erstellen Sie Regressionsmodelle, mit denen Sie numerische Werte vorhersagen können, beispielsweise Preisvorhersagen. Alternativ können Sie Zeitreihenvorhersagen verwenden, um Modelle zu erstellen, die Trends und Saisonalität berücksichtigen. Bewerten Sie einfach Modelle aus einer Vielzahl beliebter Zeitreihenmodelle, einschließlich ARIMA und Prophet sowie weitere Deep-Learning-Modelle.

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