A experiência Web no estúdio do Azure Machine Learning está em disponibilidade geral

A experiência Web no estúdio do Azure Machine Learning já está em disponibilidade geral e traz novos recursos:

• Notebooks: IntelliSense, pontos de verificação, guias, edição sem computação, operações de arquivo atualizadas, confiabilidade aprimorada do kernel e muito mais. 

• Experimentação:   

  • Gráficos: Editar e adicionar novos gráficos, exibir gráficos de dispersão ou de linhas etc.  

  • A exibição do valor de métrica mínimo, máximo e último registrado de execuções de maneira tabular.  

• Computação: Aprimoramentos na latência de provisionamento, na experiência do usuário e nas mensagens de erro/aviso acionáveis.  

• Rotulagem de dados:  Crie, gerencie e monitore a rotulagem de projetos diretamente dentro da experiência Web do estúdio. O recurso de rotulagem assistida do machine learning (versão prévia) permite que você acione modelos automáticos de machine learning para acelerar a tarefa de rotulagem 

  • Várias classes de classificação de imagem e vários rótulos de classificação de imagem para projetos  

  • Identificação do Objeto (Caixa Delimitadora)  

• Fairlearn (versão prévia):  Integrado no Azure Machine Learning para armazenar e rastrear insights de imparcialidade (disparidade) dos modelos no estúdio do Azure Machine Learning e compartilhar com facilidade os aprendizados de imparcialidade de seus modelos entre diversos stakeholders.  

• Designer (versão prévia):  

  • Mecanismo do Graph, com módulos de novo estilo, biblioteca de ativos, configurações de saída. 

  • Módulos:  

    • Pesquisa Visual Computacional: Suporte ao pré-processamento de conjunto de dados de imagem, treino de modelos de PyTorch (ResNet/DenseNet) e pontuação para classificação de imagem  

    • Recomendação: Suporte ao sistema de recomendação grande e profundo 

Em decorrência dessas atualizações, alguns ativos serão removidos da interface do usuário do portal do Azure e estarão disponíveis apenas no estúdio do Azure Machine Learning, como Experimentos, Pipelines, Modelos, Implantações (agora chamadas de "pontos de extremidade em tempo real").

Para saber mais, consulte a documentação do Azure Machine Learning.

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