Azure Machine Learning tasarımcısı
Makine öğrenmesi modellerini görsel olarak oluşturun, test edin ve dağıtın
Üretkenliği artırmak için görsel makine öğrenmesi
Yeni başlayanlar ve uzmanlar dahil olmak üzere veri bilimi ekibindeki herkesin kullanabileceği, model oluşturma ve dağıtım süreçlerini hızlandırmak için sürükle bırak yöntemiyle çalışan arabirim.

Çeşitli yerleşik modülleri kullanarak herhangi bir veri kaynağına bağlanın ve verileri hazırlayıp önceden işleyin
En son makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak modelleri görsel olarak oluşturun ve eğitin
Modelleri doğrulamak ve değerlendirmek için sürükleyip bırakma modüllerini kullanın
Birkaç tıklamayla gerçek zamanlı veya toplu çıkarım uç noktalarını dağıtın ve yayımlayın
Verileri kolayca bağlayın ve hazırlayın
Kayıtlı bir veri kümesini sürükleyip bırakın, Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage, Azure SQL gibi çeşitli veri kaynaklarına bağlanın veya yerel bir dosyadan veri yükleyin. Tek bir tıklamayla veri profilinin önizlemesini görüntüleyin ve görselleştirin. Veri dönüşümü ve özellik mühendisliği için yerleşik modüllerden oluşan zengin seçenekleri kullanarak verileri önceden işleyin.


Kod yazmadan modeller oluşturup eğitin
Son teknoloji ürünü makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarından faydalanarak görüntü işleme, metin analizi, öneriler ve anomali algılamaya yönelik olanlar dahil olmak üzere makine öğrenmesi modelleri oluşturup eğitin. Kod içermeyen modeller için modülleri sürükleyip bırakın veya Python ve R kodunu kullanarak özelleştirin.
Model performansını doğrulayın ve değerlendirin
Makine öğrenmesi işlem hatlarını etkileşimli olarak çalıştırın. Modellerde ve veri kümelerinde doğruluk açısından çapraz doğrulama yapın. Birkaç tıklamayla modelleri değerlendirmek için veri görselleştirmelerine erişin. Grafikler, önizleme günlükleri, hata ayıklama ve sorun giderme çıktılarını kullanarak hızlı kök neden analizi gerçekleştirin.


Birkaç tıklamayla model dağıtın ve uç nokta yayımlayın
Birkaç tıklamayla ortamınıza gerçek zamanlı ve toplu çıkarım için REST uç noktası olarak modeller dağıtın. Puanlama dosyalarını ve dağıtım görüntüsünü otomatik olarak oluşturun. Modeller ve diğer varlıklar, makine öğrenimi operasyonlarının (MLOps) izlenmesi ve veri kökeni için merkezi kayıt defterinde depolanır.
Azure Machine Learning tasarımcı kaynakları ve belgeleri
Azure Machine Learning tasarımcısını kullanmaya başlayın
Makine öğrenmesi yeteneklerinizi Azure ile oluşturun
Bu 30 günlük öğrenim yolculuğuyla Azure’da makine öğrenmesi hakkında daha fazla bilgi edinin ve uygulamalı öğreticilere katılın. Tamamladığınızda, Azure Veri Bilimci Ortağı Sertifikasyonuna hazır olacaksınız.