Автоматическое машинное обучение

Быстрое автоматическое создание моделей машинного обучения в нужном масштабе

Легко создавайте высокоточные модели машинного обучения

Предоставьте профессионалам по обработке и анализу данных и специалистам из других областей возможность быстро создавать модели машинного обучения. Автоматизируйте времязатратные и повторяющиеся задачи разработки моделей с помощью результатов революционного исследования и сократите время выхода на рынок.

Реализуйте автоматическое создание и развертывание моделей прогнозирования с помощью пользовательского интерфейса без написания кода или с помощью пакета SDK.

Оперативно создавайте точные модели, настроенные в соответствии с данными и уточненные с помощью широкого набора алгоритмов и гиперпараметров.

Повысьте производительность благодаря удобному способу анализа данных и интеллектуальному конструированию признаков с помощью глубоких нейронных сетей.

Создавайте надежные решения на основе ИИ благодаря интерпретируемости моделей и настраивайте модели для повышения точности.

Точно прогнозируйте будущие бизнес-результаты с использованием популярных моделей временных рядов и глубокого обучения.

Удобное создание моделей

Ускорьте создание моделей с помощью автоматизированного пользовательского интерфейса машинного обучения без кода или с помощью пакета SDK. Быстро настраивайте модели и применяйте параметры управления к итерациям, порогам, проверкам, заблокированным алгоритмам и другим критериям экспериментов. Для обработки больших наборов данных и получения более точных оценок моделей используйте встроенные возможности для распространенных задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия и прогнозирование временных рядов.

Управление созданием моделей

В процессе автоматизированного машинного обучения выполняется интеллектуальный выбор из широкого набора алгоритмов и гиперпараметров, что помогает создавать высокоточные модели. Обнаруживайте распространенные ошибки и несоответствия в данных с помощью ограничений, а также получайте больше информации о рекомендуемых действиях и применяйте их автоматически. Используйте интеллектуальную остановку, чтобы сократить время на вычисление и выявление основной метрики для ускоренного получения результатов.

Повышение производительности благодаря автоматическому конструированию признаков

Для обработки больших наборов данных и получения более точных оценок моделей используйте встроенные возможности для распространенных задач машинного обучения, таких ка классификация, регрессия и прогнозирование временных рядов, включая поддержку глубокой нейронной сети. Используйте автоматический выбор признаков и новые возможности их создания, чтобы экономить время и создавать высокоточные модели. Автоматизированное машинное обучение теперь включает архитектуру глубокого обучения BERT для конструирования признаков текстовых данных на 100 языках, которое доступно через пользовательский интерфейс, а также в записных книжках.

Более полное представление о моделях

Благодаря встроенной поддержке сводок запуска экспериментов и подробных визуализаций метрик вы можете больше узнать о моделях и сравнить их производительность. Интерпретируемость модели помогает оценивать модель в отношении необработанных и сконструированных признаков, а также позволяет получить ценные сведения о важности признаков. Выявляйте закономерности, анализируйте возможные варианты и получайте более глубокое представление о моделях для поддержания прозрачности и доверия в бизнесе.

Поддержка различных задач машинного обучения

Получите поддержку для основных областей применения машинного обучения, таких как классификация, регрессия и прогнозирование временных рядов, включая специальные встроенные функции для настройки каждой задачи. Используйте методы классификации для контролируемого обучения, где к распространенным областям применения относятся обнаружение мошенничества, распознавание рукописного текста и т. д. Создавайте модели регрессии для прогнозирования числовых значений, например при прогнозировании цен. Или используйте прогнозирование временных рядов для создания моделей, в которых учитываются тенденции и сезонность. Оцените различные популярные модели временных рядов, включая ARIMA и Prophet, а также другие модели глубокого обучения.

Бесплатная учетная запись Azure готова к настройке в любой момент