Веб-интерфейс Студии машинного обучения Azure общедоступен

Теперь веб-интерфейс Студии машинного обучения Azure общедоступен и в нем реализованы новые функции:

• Записные книжки. IntelliSense, контрольные точки, вкладки, редактирование без вычислений, обновленные операции с файлами, повышенная надежность ядра и многое другое. 

• Экспериментирование:   

  • Диаграммы. Редактирование и добавление новых диаграмм, отображение точечных диаграмм или линейных графиков и т. д.  

  • Отображение минимального, максимального и последнего записанного в журнал значения метрик выполнения в табличном виде.  

• Вычисления. Сокращение задержки подготовки, улучшение взаимодействия с пользователем, а также сообщения об ошибках и предупреждения с практическими сведениями.  

• Маркировка данных.  Создание, контроль и отслеживание проектов маркировки непосредственно в веб-интерфейсе Студии. Функция меток (предварительная версия) с использованием машинного обучения позволяет запускать автоматические модели машинного обучения для ускорения выполнения задач маркировки. 

  • Классификация изображений. Многоклассовая классификация и классификация изображений. Добавление нескольких меток в проектах.  

  • Идентификация объекта (ограничивающий прямоугольник).  

• Fairlearn (предварительная версия).  Пакет интегрирован в службу "Машинное обучение Azure" для хранения и отслеживания сведений об объективности (несоответствии) моделей в Студии машинного обучения Azure и простого обмена сведениями об объективности моделей между различными заинтересованными сторонами.  

• Конструктор (предварительная версия).  

  • Подсистема Graph с новыми модулями, библиотекой ресурсов и параметрами вывода. 

  • Модули:  

    • Компьютерное зрение. Поддержка предварительной обработки наборов данных изображений, обучение моделей PyTorch (ResNet/DenseNet) и оценка для классификации изображений.  

    • Рекомендация. Поддержка Wide and Deep Recommender. 

В результате этих обновлений некоторые ресурсы будут удалены из пользовательского интерфейса портала Azure и останутся доступными только в Студии машинного обучения Azure, например ресурсы экспериментов, конвейеров, моделей и развертываний (теперь называются конечными точками для прогнозирования в реальном времени).

Дополнительные сведения см. в документации по службе "Машинное обучение Azure".

Подробнее

Опробуйте Машинное обучение Azure прямо сегодня

Просмотреть документацию