Pomiń nawigację
TERAZ DOSTĘPNE

Środowisko internetowe usługi Azure Machine Learning Studio jest ogólnie dostępne

Data opublikowania: 08 lipca, 2020

Środowisko internetowe usługi Azure Machine Learning Studio jest teraz ogólnie dostępne i zapewnia nowe funkcje:

  • Notesy: Funkcja IntelliSense, punkty kontrolne, karty, edytowanie bez obliczeń, zaktualizowane operacje na plikach, większa niezawodność jądra i wiele więcej. 

  • Eksperymentowanie:   

    • Wykresy: Edytuj i dodawaj nowe wykresy, wyświetlaj wykresy punktowe lub liniowe itp.  

    • Wyświetlanie minimalnej, maksymalnej i ostatniej zarejestrowanej wartości metryki przebiegów w postaci tabeli.  

  • Obliczanie: Zmniejszenie opóźnienia aprowizacji oraz ulepszenia środowiska użytkownika i komunikatów ostrzeżeń/błędów umożliwiających wykonanie akcji.  

  • Etykietowanie danych:  Twórz i monitoruj projekty etykietowania oraz zarządzaj nimi bezpośrednio w środowisku internetowym usługi Studio. Funkcja etykietowania wspomaganego przez uczenie maszynowe (wersja zapoznawcza) pozwala wyzwalać modele zautomatyzowanego uczenia maszynowego w celu przyspieszania zadań etykietowania 

    • Klasyfikacja obrazów z użyciem wielu klas i wielu etykiet dla projektów  

    • Identyfikacja obiektów (pole ograniczenia)  

  • Fairlearn (wersja zapoznawcza):  Integracja z usługą Azure Machine Learning w celu przechowywania i śledzenia analiz uczciwości (rozbieżności) modeli w usłudze Azure Machine Learning Studio i łatwego udostępniania poznanych informacji o uczciwości modeli różnym osobom biorącym udział w projekcie.  

  • Projektant (wersja zapoznawcza):  

    • Aparat grafów z modułami w nowym stylu, biblioteką zasobów i ustawieniami danych wyjściowych. 

    • Moduły:  

      • Przetwarzanie obrazów: Obsługuj przetwarzanie wstępne zestawów danych obrazów i trenuj modele PyTorch (ResNet/DenseNet) oraz oceniaj na potrzeby klasyfikacji obrazów  

      • Zalecenie: Obsługuj moduł poleceń Wide and Deep 

W wyniku tych aktualizacji niektóre zasoby zostaną usunięte z interfejsu użytkownika witryny Azure Portal i będą dostępne tylko w usłudze Azure Machine Learning Studio, takie jak Eksperymenty, Potoki, Modele i Wdrożenia (teraz nazywane „punktami końcowymi w czasie rzeczywistym”).

Aby dowiedzieć się więcej, zapoznaj się z dokumentacją usługi Azure Machine Learning.

Dowiedz się więcej

Już dziś wypróbuj usługę Azure Machine Learning

Zobacz dokumentację

  • Azure Machine Learning
  • Features

Powiązane produkty