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L’expérience web studio d’Azure Machine Learning est mise à la disposition générale

Date de publication : 08 juillet, 2020

L’expérience web studio Azure Machine Learning est désormais mise à la disposition générale avec de nouvelles fonctionnalités :

  • Notebooks : IntelliSense, points de contrôle, onglets, modifications sans calcul, opérations de fichiers mises à jour, fiabilité améliorée du noyau et bien plus encore. 

  • Expérimentation :   

    • Graphiques : Modifiez et ajoutez de nouveaux graphiques, affichez le nuage de points ou les diagrammes linéaires, etc.  

    • Affichage, sous la forme d’un tableau, des valeurs de métriques Minimum, Maximum et Dernière connexion.  

  • Calcul : Améliorations de la latence d’approvisionnement, de l’expérience utilisateur et des messages d’erreur/d’avertissement exploitables.  

  • Étiquetage des données :  Créez, gérez et surveillez des projets d’étiquetage directement à l’intérieur de l’expérience web studio.La fonctionnalité d’étiquetage assistée par le Machine Learning (préversion) vous permet de déclencher de manière automatique des modèles de Machine Learning dans le but d’accélérer l’étiquetage de la tâche 

    • Classification d’images multiclasse et classification d’images multiétiquette pour des projets  

    • Identification d'objet (rectangle englobant)  

  • Fairlearn (préversion) :  Intégré dans Azure Machine Learning pour stocker et suivre les informations d’impartialité (disparité) des modèles dans Azure Machine Learning Studio ainsi que pour partager facilement leurs connaissances d’impartialité des modèles parmi les différentes parties prenantes.  

  • Concepteur (préversion) :  

    • Graph Engine, avec des modules de nouveau style, une bibliothèque de ressources et des paramètres de sortie. 

    • Modules :  

      • Vision par ordinateur : Prise en charge du prétraitement des jeux de données d’images et entraînement des modèles PyTorch (ResNet/DenseNet) ainsi que du score pour la classification des images  

      • Recommandation : Prise en charge du générateur de recommandations Train Wide and Deep 

Suite à ces mises à jour, certaines ressources seront supprimées de l’interface utilisateur du portail Azure et seront uniquement disponibles dans Azure Machine Learning Studio, ainsi que Expériences, Pipelines, Modèles, Déploiements (désormais appelé « Points de terminaison en temps réel »).

Pour plus d’informations, veuillez consulter la documentation Azure Machine Learning.

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