A experiência de estúdio Web do Azure Machine Learning está em disponibilidade geral

A experiência de estúdio Web do Azure Machine Learning está agora em disponibilidade geral com novas funcionalidades:

• Notebooks: Intellisense, pontos de verificação, separadores, edição sem computação, operações de ficheiros atualizadas, melhor fiabilidade do kernel e muito mais. 

• Experimentação:   

  • Gráficos: Edite e adicione novos gráficos, apresente gráficos de dispersão ou de linhas, etc.  

  • Apresente o valor métrico mínimo, máximo e último registado das execuções de forma tabular.  

• Computação: Melhoramentos no aprovisionamento de latência, experiência do utilizador e mensagens de erro/aviso acionáveis.  

• Etiquetagem de Dados:  Crie, faça a gestão e monitorize projetos de etiquetagem diretamente na experiência de estúdio Web. A funcionalidade de etiquetagem assistida por machine learning (pré-visualização) permite-lhe acionar modelos automáticos de machine learning para acelerar a tarefa de etiquetagem 

  • Classificação de Imagem com Várias Classes e Classificação de Imagem com Várias Etiquetas para projetos  

  • Identificação de Objetos (Caixa Delimitadora)  

• Fairlearn (pré-visualização):  Integrado no Azure Machine Learning para armazenar e controlar informações de equidade (disparidade) dos modelos no estúdio do Azure Machine Learning e partilhar facilmente as conclusões sobre equidade dos seus modelos com os diferentes intervenientes.  

• Estruturador (pré-visualização):  

  • Motor de gráficos com módulos de estilo novo, biblioteca de recursos e definições de saída. 

  • Módulos:  

    • Imagem Digitalizada: Suporte para pré-processamento de conjuntos de dados de imagens, preparação de modelos PyTorch (ResNet/DenseNet) e pontuação para classificação de imagens  

    • Recomendação: Suporte para Recomendador Simples e Detalhado 

Como resultado destas atualizações, alguns recursos serão removidos da IU do portal do Azure e só estarão disponíveis no estúdio do Azure Machine Learning, como Experimentações, Pipelines, Modelos, Implementações (agora chamadas "Pontos finais em tempo real").

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

Saiba mais

Experimentar o Azure Machine Learning hoje mesmo

Consultar a documentação