YA DISPONIBLE

Disponibilidad general de la experiencia web de Azure Machine Learning Studio

Fecha de publicación: 08 julio, 2020

La experiencia web de Azure Machine Learning Studio ya está disponible con carácter general y aporta nuevas características:

  • Notebooks: IntelliSense, puntos de control, pestañas, edición sin proceso, operaciones de archivo actualizadas, mayor confiabilidad del kernel, etc. 

  • Experimentación:   

    • Gráficos: permite editar y agregar gráficos nuevos, mostrar gráficos de dispersión o de líneas, etc.  

    • Visualización con formato tabular de los valores de métrica de ejecuciones mínimo, máximo y último registrados.  

  • Proceso: mejoras en la latencia del aprovisionamiento, la experiencia del usuario y los mensajes de error y advertencia que sugieren medidas.  

  • Etiquetado de los datos:  permite crear, administrar y supervisar proyectos de etiquetado directamente dentro de la experiencia web de Studio. Con la característica de etiquetado asistido por aprendizaje automático (en versión preliminar), se pueden desencadenar modelos de aprendizaje automático para acelerar la tarea de etiquetado. 

    • Clasificación de imágenes de varias clases y clasificación de imágenes de varias etiquetas para proyectos.  

    • Identificación de objetos (rectángulo de selección).  

  • Fairlearn (en versión preliminar):  integrado en Azure Machine Learning para almacenar y mantener un seguimiento de la información de imparcialidad (disparidad) de los modelos en Azure Machine Learning Studio y compartir fácilmente el aprendizaje de imparcialidad de los modelos con las distintas partes interesadas.  

  • Diseñador (en versión preliminar):  

    • motor de grafos que incluye módulos con un nuevo estilo, una biblioteca de recursos y opciones de configuración de la salida. 

    • Módulos:  

      • Computer Vision: permite el preprocesamiento de conjuntos de datos de imágenes, el entrenamiento de modelos de PyTorch (ResNet/DenseNet) y la puntuación para la clasificación de imágenes  

      • Recomendaciones: permite el uso de modelos de recomendaciones Wide and Deep. 

Como resultado de estas actualizaciones, algunos recursos se quitarán de la interfaz de usuario de Azure Portal y solo estarán disponibles en Azure Machine Learning Studio, como Experimentos, Canalizaciones, Modelos o Implementaciones (conocidas ahora como "Puntos de conexión en tiempo real").

Para obtener más información, consulte la documentación de Azure Machine Learning.

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