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Azure Machine Learning Studio の Web エクスペリエンスの一般提供が開始されました

公開日: 7月 08, 2020

Azure Machine Learning Studio の Web エクスペリエンスの一般提供が開始され、新機能が導入されました。

  • ノートブック:  Intellisense、チェックポイント、タブ、コンピューティングなしでの編集、ファイル操作の更新、カーネルの信頼性の向上など。 

  • 実験:    

    • グラフ: 新しいグラフの編集や追加、散布図や折れ線グラフの表示など。  

    • 実行の最小値、最大値、最後にログに記録されたメトリック値を表形式で表示。  

  • コンピューティング:  プロビジョニングの待機時間、ユーザー エクスペリエンス、実用的なエラー/警告メッセージの改善。  

  • データのラベル付け:   ラベル付けプロジェクトの作成、管理、モニタリングを Studio Web エクスペリエンス内で直接行うことができます。機械学習支援のラベル付け機能 (プレビュー) では、自動機械学習モデルをトリガーしてラベル付けタスクを高速化できます 

    • プロジェクト用の画像分類複数クラスおよび画像分類複数ラベル  

    • オブジェクト ID (四角形領域)  

  • Fairlearn (プレビュー):   Azure Machine Learning に統合され、Azure Machine Learning Studio でのモデルの公平性 (不一致) 分析情報を格納および追跡し、モデルの公平性に関する学習内容をさまざまな関係者間で簡単に共有することができます。  

  • デザイナー (プレビュー):   

    • グラフ エンジン。新しいスタイルのモジュール、アセット ライブラリ、出力設定が含まれています。 

    • モジュール:   

      • Computer Vision: イメージ データセットのプリプロセスがサポートされており、PyTorch モデル (ResNet/DenseNet) をトレーニングして、画像分類のスコアを付けることができます  

      • レコメンデーション: ワイドかつディープなレコメンダーのサポート 

これらの更新の結果、一部のアセットは Azure portal UI から削除され、実験、パイプライン、モデル、デプロイ (現在は「リアルタイム エンドポイント」と呼ばれています) などの Azure Machine Learning Studio 内でのみ利用できるようになります。

詳細については、Azure Machine Learning のドキュメントをご覧ください。

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