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Analisi di flusso di Azure - Assegnazione di punteggio in tempo reale con modelli di Machine Learning personalizzati

Data di pubblicazione: 11 novembre, 2019

Analisi di flusso di Azure supporta ora l'assegnazione di punteggio in tempo reale a prestazioni elevate sfruttando i vantaggi dei modelli di Machine Learning con training preliminare personalizzati che vengono gestiti dal servizio Azure Machine Learning e vengono ospitati nel servizio Azure Kubernetes o in Istanze di Azure Container, mediante un flusso di lavoro che non richiede la scrittura di codice da parte degli utenti. Crea modelli personalizzati usando una delle librerie Python più diffuse, tra cui Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e altre ancora, per eseguire il training dei modelli ovunque, ad esempio in Azure Databricks, nell'ambiente di calcolo di Azure Machine Learning e in HD Insight. Dopo la distribuzione in cluster del servizio Azure Kubernetes o di Istanze di Container, puoi usare Analisi di flusso per esporre tutti gli endpoint entro il processo stesso.

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