Machine Learning automatisé

Créer automatiquement des modèles Machine Learning rapidement et à l’échelle

Créer facilement des modèles Machine Learning extrêmement précis

Aidez les scientifiques de données professionnels et non professionnels à créer rapidement des modèles Machine Learning. Automatisez les tâches fastidieuses et itératives du développement de modèles à l’aide d’une recherche révolutionnaire, et accélérez le délai de mise sur le marché.

Exemple de modèle Machine Learning précis

Créer et déployer automatiquement des modèles prédictifs à l’aide de l’interface utilisateur sans code ou du Kit de développement logiciel (SDK)

Créer rapidement des modèles précis adaptés à vos données et affinés par un vaste éventail d’algorithmes et d’hyperparamètres

Améliorer la productivité avec l’exploration de données et une ingénierie des fonctionnalités intelligentes utilisant des réseaux neuronaux profonds

Générer des solutions Machine Learning responsables avec l’interprétabilité des modèles et ajustez vos modèles pour améliorer la précision

Prévoir avec précision des résultats opérationnels avec des modèles de série chronologique populaires et un apprentissage profond

Créer des modèles à votre façon

Accélérez la création de modèles avec l’interface utilisateur sans code d’apprentissage automatique automatisé ou le Kit de développement logiciel (SDK). Personnalisez rapidement vos modèles et appliquez des paramètres de contrôle aux itérations, aux seuils, aux validations, aux algorithmes bloqués et à d’autres critères d’expérimentation. Utilisez les fonctionnalités intégrées pour les tâches d’apprentissage automatique courantes telles que la classification, la régression et les prévisions de séries chronologiques, pour gérer les jeux de données volumineux et améliorer les scores du modèle.

Contrôler le processus de génération de modèle

Le Machine Learning automatisé sélectionne de manière intelligente un large éventail d’algorithmes et d’hyperparamètres pour vous aider à créer des modèles extrêmement précis. Découvrez les erreurs courantes et les incohérences dans vos données grâce aux garde-fous, comprenez mieux les actions recommandées et appliquez-les automatiquement. Utilisez l’arrêt intelligent pour gagner du temps lors de calculs et donnez la priorité à la métrique principale pour obtenir des résultats plus rapidement.

Améliorez la productivité grâce à la caractérisation automatique

Utilisez les fonctionnalités intégrées pour les tâches de Machine Learning courantes telles que la classification, la régression et les prévisions de séries chronologiques, notamment la prise en charge du réseau neuronal profond, pour gérer les jeux de données volumineux et améliorer les scores du modèle. Utilisez les diverses fonctionnalités automatiques et les capacités de génération des nouvelles fonctionnalités pour gagner du temps et créer des modèles extrêmement précis. L’apprentissage automatique automatisé inclut désormais l’architecture d’apprentissage profond BERT pour la caractérisation des données de texte dans 100 langues, qui est disponible via l’interface utilisateur, ainsi que les blocs-notes.

Mieux comprendre les modèles

La prise en charge intégrée des fonctionnalités d’expérimentation-résumés et des visualisations de métriques détaillées vous permet de comprendre les modèles et de comparer les performances des modèles. L’interprétabilité du modèle permet d’évaluer l’adéquation du modèle pour les fonctionnalités brutes et conçues, et fournit des informations sur l’importance des caractéristiques. Découvrez des schémas, effectuez des analyses de simulation et développez une compréhension plus approfondie des modèles pour plus de transparence et de confiance dans votre entreprise.

Prendre en charge une variété de tâches d’apprentissage automatique

Bénéficiez d’un support pour les applications d’apprentissage automatique essentielles, telles que la classification, la régression et les prévisions de série chronologique, y compris des caractériseurs intégrés spéciaux pour configurer chaque tâche. Utilisez des techniques de classification pour l’apprentissage supervisé, où des applications courantes sont la détection des fraudes, la reconnaissance de l’écriture manuscrite, etc. Créez des modèles de régression pour prédire des valeurs numériques, telle la prédiction de prix. Ou utilisez une prévision de série chronologique pour créer des modèles qui prennent en compte les tendances et le caractère saisonnier. Évaluez un éventail de modèles de série chronologique populaires, dont ARIMA et Prophet, ainsi que d’autres modèles d’apprentissage profond.

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