Automatizált gépi tanulás (AutoML)

Gyorsan hozhat létre gépi tanulási modelleket nagy méretekben az Azure Machine Learning AutoML funkciójának használatával a feladatok automatizálásához

Az Azure Machine Learning ingyenes kipróbálása Kezdés a stúdióban

ÁTTEKINTÉS

Automatizált gépi tanulási modellek egyszerű létrehozása

Gyorsan hozhat létre gépi tanulási modelleket kód nélküli felhasználói felülettel és SDK-kkal, vagy testre szabhatja a modelleket a nagyobb szabályozás érdekében.

Első lépések
Tudja meg, hogyan találhatja meg a legjobb osztályozási modellt automatizált gépi tanulással.

További információ
Alkalmazzon automatizált jellemzőkre bontási technikákat adatfeltárásra és előfeldolgozásra a pontos modellek létrehozása érdekében.

További információ
A felelősen alkalmazott mesterséges intelligencia irányítópult használatával megalapozott, adatvezérelt döntéseket hozhat, és felmérheti a modell teljesítményét.

További információ

ÜGYFELEINK SIKERTÖRTÉNETEI

Automatizált gépi tanulást használó ügyfelek

Egy hosszú hajú, sötét ruhát és zoknit viselő személy egy kanapén fekszik, és egy fehér billentyűzetű laptopot használ.

„Az Azure Machine Learning segítségével teljesen új perspektívákat teszünk elérhetővé az ügyfeleink számára. Így pontos, torzítatlan elemzéseket készíthetnek, és megalapozottabb döntéseket hozhatnak a korábbi ügyfélviselkedések alapján.”

Jennifer Chan, az Észak-Amerika ügyfélszolgáltatás vezetője, igény szerinti szórakoztatási részleg, Worldpanel osztály, Kantar Group

Egy személy táblagépet tartva leltárt készít egy áruházban, a háttérben a polcokon különböző termékek láthatók.

„Mostanra a képfelismerés átlagos felismerési sebessége képenként nyolc másodperc, a fényképek feldolgozási ideje pedig nem haladja meg a 10 másodpercet – ezzel 33%-kal túlszárnyalja a 15 másodperces célkitűzést.”

Oksana Koba, igazgatóhelyettes, IPLAND

Egy fehér inget és szürke nadrágot viselő személy egy nagy drónon dolgozik, egy csomagot rögzítve alá

„Az Azure használata megváltoztatta a nézőpontunkat, és nemcsak a mesterséges intelligencia terén, hanem a szervezetként végzett munkánkról is.

Brandon Mabey, stratégiai igazgató, Drone Express

Gázvágó használó, sisakot és biztonsági mellényt viselő férfi

„Mivel egyre több csoportunk támaszkodik az Azure Machine Learning megoldásra, a pénzügyi szakértőink jobban összpontosíthatnak a magasabb szintű feladatokra, és kevesebb időt kell a manuális adatgyűjtésre és -bevitelre fordítaniuk.”

Jeff Neilson, adatelemzési vezető, 3M