Egyszerű, skálázható és modern
Teljes körűen felügyelt felhőszolgáltatás, amellyel egyszerűen készíthet, helyezhet üzembe és oszthat meg prediktív elemzési megoldásokat.
Új még a gépi tanulás világában?
Ha még csak most ismerkedik ezzel a területtel, olvassa el David Chappell műszaki szakembereknek szánt bevezetőjét.
Öt rövid videóban megtekinthet egy gyors bevezetőt az adatelemzésbe, az gépi tanulási adatlap miniwebhelyén pedig megtudhatja, hogyan válassza ki a legjobb algoritmust.
Most ismerkedik a termékkel?
Ha már rendelkezik adattudományos előismeretekkel, de most kezdi el használni az Azure Machine Learninget, tekintse meg oktatóanyagainkat, vagy próbálja ki a Galériából elérhető mintakísérleteket. Kérdése van? Tegye fel a mérnökeinknek a fórumban.
Jelenleg is R- vagy Python-felhasználó?
Az Azure Machine Learning Studio több száz beépített csomagot tartalmaz, és az egyéni programkódok használatát is támogatja.
A blogunkon részletesebben tájékozódhat arról, hogyan teheti meg az első lépéseket a Machine Learninggel R és Python használata esetén.
Adattudományos szakemberként vagy fejlesztőként dolgozik?
Az Azure Machine Learninget alkalmazott gépi tanulásra tervezték. Az élvonalbeli algoritmusok és az egyszerű egérműveletekkel kezelhető felület révén pár kattintással eljuthat az ötlettől a megvalósításig. Próbálja ki, semmibe nem kerül.
Ha fejlesztőként beépített adattudományos képességekre van szüksége, próbálja ki az API-jainkat és látogasson el az Azure Piactérre.
Üzembe helyezés percek alatt
A Machine Learning használatával modelljét pár perc alatt üzembe helyezheti webszolgáltatásként, amely bármilyen eszközről, bárhol meghívható, és bármilyen adatforrás használatára alkalmas. További információ a webszolgáltatásokról.
Közzététel, megosztás, értékesítés
Ossza meg megoldását a világgal a Galériában vagy az Azure Piactéren.
kísérlet 
Távközlési cégek ügyfeleinek lemorzsolódása
Az ügyfelek lemorzsolódása különböző formákban jelenhet meg. Ilyen például a versenytárs szolgáltatására való váltás, a használt szolgáltatások számának csökkentése, vagy egy alacsonyabb költségű szolgáltatásra való váltás...
kísérlet 
Anomáliadetektálás: hitelkockázatok
Próbálja meg megjósolni a hitelkockázatokat az adatokban megtalálható rendellenességek formájában.
kísérlet 
Adatbányászat – A 2016-os elnökválasztási kampány finanszírozási adatai
A kampányfinanszírozási adatok szórakoztató használata során megtudhatja, hogyan kell előkészíteni egy nagy méretű adathalmazt a gépi tanuláshoz a jellemzőinek feldolgozásával és megtervezésével
Galéria
A mérnökeink és az Önhöz hasonló felhasználók által összeállított Galéria olyan tanulási platformot kínál, amellyel megoszthatók az ajánlott eljárások az adattudományos közösséggel. Ossza meg Ön is saját tapasztalatait.
Ügyfélbeszámolók
Ismerje meg, hogy az American Eagle hogyan használja az Cortana Intelligence részét képező Azure Machine Learninget a szárazföldi sebességrekord megdöntésére tett kísérletéhez.
Ügyfeleink visszajelzései
„Az Azure Machine Learning hatalmas előnye, hogy úgy integrálható nyílt forráskódú technológiákkal, hogy közben egymástól függetlenek maradnak. Legyen szó bármilyen infrastruktúráról, az Azure Machine Learning mindenütt értéket képvisel.”
Fernando Fanton, Sr. Termékfejlesztésért felelős alelnök, Mendeley
Részletek
„Olyan mértékű együttműködésről és átláthatóságról beszélünk, amelyre az olaj- és gáziparban korábban még nem volt példa.”
Doug Weber, Távoli alkalmazások monitorozása, Rockwell Automation
Részletek
„Ez kiválóan bemutatja, milyen értéket képvisel a SLAC számára az eszközök internetes hálózata és a gépi tanulás. Az intelligens rendszerek már az előtt figyelmeztetnek a problémákra, mielőtt a rendszeradatok használatával manuálisan is feltárnánk azokat.”
James Williams, Informatikai igazgató, Stanford's SLAC National Accelerator Laboratory
RészletekKapcsolódó termékek és szolgáltatások
HDInsight
Felhőalapú Hadoop-, Spark-, R Server-, HBase- és Storm-fürtök kiépítése
SQL Data Warehouse
Szolgáltatásként elérhető rugalmas adattárház nagyvállalati szintű funkciókkal
Data Factory
Adatátalakítás és -mozgatás irányítása és felügyelete