Trace Id is missing
Ana içeriğe atla

Azure Machine Learning

Uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsü için kurumsal düzeyde bir yapay zeka hizmeti kullanın.

Geniş ölçekte iş açısından kritik makine öğrenimi modelleri oluşturun

Azure Machine Learning, veri bilimcilerinin ve geliştiricilerin yüksek kaliteli modelleri daha hızlı ve güvenle oluşturmasına, dağıtmasına ve yönetmesine olanak sağlar. Sektör lideri makine öğrenimi operasyonlarıyla değer elde etme süresini hızlandırır (MLOps), açık kaynak birlikte çalışabilirlik ve entegre araçlar. Bu güvenilir yapay zeka öğrenme platformu, sorumlu yapay zeka uygulamaları için tasarlanmıştır.

Video container

Değer elde etme süresini hızlandırın

İş birliği yapın ve MLOps'u kolaylaştırın

Çalışma alanları arası işbirliği ve MLOps. için hızlı ML modeli dağıtımı, yönetimi ve paylaşımı.

Güvenle geliştirin

Makine öğrenmesi iş yüklerini her yerde çalıştırabilmek için yerleşik yönetim, güvenlik ve uyumluluk.

Sorumlu tasarım

Şeffaflık ve hesap verebilirlik için veriye dayalı kararlar kullanarak açıklanabilir modeller oluşturmak için sorumlu yapay zeka.

Analytics + AI ile Tahmine Dayalı İçgörüleri Ortaya Çıkarın web seminerini izleyin

Uçtan uca makine öğrenmesi yaşam döngüsü desteği

Veri etiketleme

Eğitim verilerini etiketleyin ve etiketleme projelerini yönetin.

Veri hazırlama

Veri keşfi ve hazırlama için analiz altyapılarıyla kullanın.

Veri kümeleri

Verilere erişin, veri kümeleri oluşturun ve paylaşın.

Sekmelere geri dön

Üretici AI için Azure Machine Learning

Yapay zeka iş akışı düzenlemesi

İstem akışıyla büyük dil modeli tabanlı uygulamaların tasarımını, değerlendirmesini ve dağıtımını basitleştirin. Çeşitli araç ve kaynaklardaki istemleri ve akışları kolayca izleyin, yeniden üretin, görselleştirin ve iyileştirin; Makine Öğreniminde Üretken Yapay Zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.

Yönetilen uçtan uca platform

Tüm derin öğrenme yaşam döngüsünü ve model yönetimini yerel MLOps yetenekleriyle kolaylaştırın. Kurumsal düzeyde güvenlikle makine öğrenimini her yerde güvenle çalıştırın. Sorumlu AI panosuyla model sapmalarını azaltın ve modelleri değerlendirin.

Diğer araçlar ve çerçeveler

PyTorch veya TensorFlow gibi esnek çerçeveleri kullanarak Visual Studio Code ve Jupyter Notebooks gibi araçlarda derin öğrenme modelleri oluşturun. Azure Machine Learning, eğitimi ve çıkarımı optimize etmek için ONNX Çalışma Zamanı ve DeepSpeed ile uyumludur.

Birinci sınıf performans

En yeni NVIDIA GPU'ları ve InfiniBand ağ çözümlerini 400 Gbps'ye kadar birleştirmek için tasarlanmış, amaca yönelik olarak oluşturulmuş yapay zeka altyapısını kullanın. Benzersiz bir ölçekle tek bir küme içinde binlerce GPU'ya kadar ölçeği artırın.

Hızlı model geliştirme ile değer elde etme süresini hızlandırın

Birleşik stüdyo deneyimiyle üretkenliği artırın. Popüler açık kaynaklı çerçeveler ve kitaplıklar için yerleşik desteği kullanarak Jupyter Not Defterleri ile modeller oluşturun, eğitin ve devreye alın. Tablo, metin ve resim verileri için otomatik makine öğrenmesi ile hızlı bir şekilde doğru modeller oluşturun. Yerel eğitimden bulut eğitimine sorunsuz bir şekilde geçmek için Visual Studio Code'u kullanın ve NVIDIA Quantum-2 InfiniBand platformu tarafından desteklenen Azure AI altyapısıyla otomatik ölçeklendirme yapın. İstem akışıyla büyük dil modeli tabanlı uygulamaların tasarımını, değerlendirmesini ve dağıtımını basitleştirin.

MLOps ile işbirliği yapın ve model yönetimini kolaylaştırın

MLOps kullanarak birden çok ortamda binlerce modelin dağıtımını ve yönetimini kolaylaştırın. Toplu ve gerçek zamanlı tahminler için tam olarak yönetilen uç noktalarla makine öğrenimi modellerini daha hızlı dağıtın ve puanlayın. Sürekli tümleştirme ve sürekli teslim (CI/CD) için iş akışlarını otomatikleştirmek amacıyla tekrarlanabilir işlem hatlarını kullanın. Kayıtları ve yönetilen özellik deposunu kullanarak çalışma alanları arası işbirliği için birden çok ekipte makine öğrenimi yapıtlarını paylaşın ve keşfedin. Model performansı ölçümlerini sürekli olarak izleyin, veri kaymasını tespit edin ve model performansını iyileştirmek için yeniden eğitimi tetikleyin.

Hibrit bir platformda kurumsal düzeyde çözümler oluşturun

Microsoft Purview'deki yerleşik veri yönetişimini kullanarak makine öğrenimi yaşam döngüsü genelinde güvenliği ilk sıraya koyun. Tamamı Microsoft tarafından test edilmiş ve onaylanmış kimlik, veri, ağ iletişimi, izleme ve uyumluluğu kapsayan kapsamlı güvenlik özelliklerinden yararlanın. Özel rol tabanlı erişim denetimi, sanal ağlar, veri şifreleme, özel uç noktalar ve özel IP adreslerini kullanarak çözümlerin güvenliğini sağlayın. Veri egemenliği gereksinimlerini karşılamak için modelleri şirket içinden çoklu buluta kadar her yerde eğitin ve devreye alın. Yerleşik ilkelerle yönetin ve FedRAMP Yüksek ve HIPAA dahil 60 sertifikayla uyumluluğu kolaylaştırın.

Yaşam döngüsü boyunca sorumlu AI uygulamalarını kullanın

Model adaletini, açıklanabilirliğini, hata analizini, nedensel analizi, model performansını ve keşif amaçlı veri analizini değerlendirmek için makine öğrenimi modellerini yeniden üretilebilir ve otomatikleştirilmiş iş akışlarıyla değerlendirin. Responsible AI panosunda nedensel analiz ile gerçek hayattaki müdahaleleri yapın ve dağıtım zamanında bir karne oluşturun. Paydaşları dahil etmek ve uyumluluk incelemesini kolaylaştırmak için hem teknik hem de teknik olmayan hedef kitlelere yönelik sorumlu AI ölçümlerini bağlama yerleştirin.

Azure’la makine öğrenmesi yeteneklerinizi derleyin

30 günlük öğrenim yolculuğuyla Azure’da makine öğrenmesi hakkında daha fazla bilgi edinin ve uygulamalı öğreticilere katılın. Tamamladığınızda, Azure Veri Bilimci Ortağı Sertifikasyonunu almaya hazır olacaksınız.

Konferans salonunda dizüstü bilgisayarda çalışan bir kişi

Tam makine öğrenmesi yaşam döngüsü için anahtar hizmet özellikleri

  • İşbirliğine dayalı not defterleri

    Hata ayıklama ve Git kaynak denetimi desteği de dahil olmak üzere zengin bir geliştirme deneyimi için not defterinizi Jupyter Notebook veya Visual Studio Code'da başlatın.

  • Otomatik makine öğrenmesi

    Otomatik makine öğrenimi ile sınıflandırma, gerileme, zaman serisi tahmini, doğal dil işleme görevleri ve bilgisayarla görme görevleri için hızla doğru modeller oluşturun.

  • Sürükle bırak makine öğrenmesi

    Veri dönüştürme, model eğitimi ve değerlendirme için tasarımcı gibi makine öğrenimi araçlarını kullanın veya makine öğrenimi ardışık düzenlerini kolayca oluşturup yayımlayın.

  • Sorumlu AI

    Yorumlanabilirlik özelliklerine sahip sorumlu yapay zeka çözümleri oluşturun. Fark ölçümleri aracılığıyla model eşitliğini değerlendirin ve eşitsizliği azaltın.

  • Kayıt defterleri

    Modelleri, işlem hatlarını, bileşenleri ve veri kümelerini birden çok çalışma alanında depolamak ve paylaşmak için organizasyon çapındaki depoları kullanın. Denetim izi özelliğini kullanarak kökeni yakalayın ve verileri yönetin.

  • Yönetilen uç noktalar

    Model dağıtımını ve puanlamayı işlemselleştirmek, ölçümleri günlüğe kaydetmek ve güvenli model dağıtımları gerçekleştirmek için yönetilen uç noktaları kullanın.

Yerleşik, kapsamlı güvenlik ve uyumluluk

Ücretsiz Azure hesabını kullanmaya başlayın

1

Ücretsiz kullanmaya başlayın. 30 gün içinde kullanmak üzere USD200 kredi alın. Krediniz varken, en popüler hizmetlerimizin birçoğundan ve her zaman ücretsiz olan 55’ten fazla diğer hizmetten ücretsiz olarak yararlanın.

2

Krediniz sona erdiğinde aynı ücretsiz hizmetlerle oluşturmaya devam etmek için kullandıkça öde yöntemine geçin. Yalnızca ücretsiz aylık tutarlarınızdan daha fazlasını kullanırsanız ödeme yapın.

3

12 aydan sonra55'ten fazla her zaman ücretsiz hizmeti almaya devam edersiniz ve yine yalnızca aylık ücretsiz tutarınızın ötesindeki kullanımlarınız kadar ödeme yaparsınız.

Müşterilerin yapay zeka ile yenilik yapmak için Azure Machine Learning'i nasıl kullandığını öğrenin

"PyTorch ve Azure Machine Learning, araştırma ekibimizin hedefleriyle mükemmel bir uyum sergiliyor ve yıkıcı yenilikler yaratmak için zamandan tasarruf sağlıyor."

Orlando Ribas Fernandes

Kurucu Ortak ve CEO, Fashable

"Ekiplerimiz genellikle [verileri] test eder, sonuçlar alır ve ardından bunları, daha sonra yazılım ürünlerine yerleştirdiğimiz modeller ve algoritmalar geliştirmek için kullanır. Bu platform, tüm süreci daha basit, daha hızlı ve daha düzenli hale getiriyor.”

Mogens Mikkelsen

Kurumsal Mimar, SEGES Innovation

“Gruplarımızın daha çoğu Azure Machine Learning çözümüne güvendikçe, finans uzmanlarımız daha üst düzey görevlere daha fazla odaklanabiliyor el ile veri toplama ve girişe daha az zaman harcıyor.”

Jeff Neilson

Veri Bilimi Yöneticisi, 3M

Çalışan bir kaynakçı

i

“Azure Machine Learning’le hastaya yüksek oranda kendi bireysel durumuna uyarlanmış bir risk puanı gösterebiliyoruz. …Sonuç olarak riski ve belirsizliği azaltmayı, tıbbi sonuçları iyileştirmeyi hedefliyoruz.”

Profesör Mike Reed

Klinik Direktör, Travma & Ortopedisi, Northumbria Healthcare NHS Foundation Trust

Hastayla konuşan bir tıp uzmanı

1

"Bilgi işlem kaynaklarını yukarı ve aşağı ölçeklendirme yeteneği, yenilik hızı ve maliyet verimliliği için kritik öneme sahiptir.... Azure Machine Learning ve yerleşik makine öğrenimi işlemleri yetenekleri, çevikliği ve maliyet verimliliğini basitleştiriyor.”

Kate Puech

Yapay Zeka Mühendisliği Direktörü, Axon

.

“Makine öğrenimi modeli oluşturma için Azure Machine Learning'in otomatik makine öğrenimi özelliklerini kullanmak, çeşitli modelleri birden çok perspektiften oluşturup bunlarla deney yapabileceğimiz bir ortam gerçekleştirmemizi sağladı.”

Keiichi Sawada

Kurumsal Dönüşüm Bölümü, Seven Bank

Bir Seven Bank konumu
Sekmelere geri dön

IDC MarketScape: MLOps 2022 Satıcı Değerlendirmesi

Sektörlerdeki kurumsal kuruluşların yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini uygulamadaki zorlukların üstesinden gelmek için MLOps'u nasıl kullandığını öğrenin.

Mühendislik makine öğrenimi operasyonları teknik incelemesi

MLOps ile makine öğrenmesi çözümleri oluşturmaya, dağıtmaya ve izlemeye yönelik sistematik bir yaklaşımı keşfedin. Üretime hazır makine öğrenimi yaşam döngülerini uygun ölçekte hızla oluşturun, test edin ve yönetin.

Forrester Toplam Ekonomik Etki çalışması

Microsoft tarafından yaptırılan Forrester Consulting Total Economic Impact TM çalışması, işletmelerin Azure Machine Learning ile gerçekleştirebilecekleri potansiyel yatırım getirisini inceliyor.

Machine Learning çözümleri teknik incelemesi

Daha güvenli, ölçeklenebilir ve eşitlikçi makine öğrenimi çözümleri oluşturmayı öğrenin.

Sorumlu AI teknik incelemesi

Daha güvenli, ölçeklenebilir ve eşitlikçi makine öğrenimi çözümleri oluşturmayı öğrenin.

MLOps teknik incelemesi

Büyük ölçekte modelleri oluşturma, eğitme ve dağıtma sürecini hızlandırın.

Azure Arc özellikli makine öğrenmesi teknik incelemesi

Herhangi bir altyapıda model oluşturma, eğitme ve dağıtma hakkında bilgi edinin.

Azure Machine Learning hakkında sık sorulan sorular

  • Hizmet, çeşitli ülkelerde/bölgelerde genel kullanıma sunulmakta ve daha fazla ülke/bölge eklenecek.

  • Azure Machine Learning içinhizmet düzeyi sözleşmesi (SLA) çalışma süresi %99,9’dur.

  • Azure Machine Learning stüdyosu, Makine Öğrenmesi için en üst düzey kaynaktır. Bu özellik, veri mühendislerinin ve geliştiricilerin makine öğrenmesi modellerini oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için tüm yapıtlarla tek bir merkezi konumdan çalışabilmelerini sağlar.

Hazırsanız başlayabiliriz. Ücretsiz Azure hesabınızı ayarlayalım

Azure Machine Learning’i ücretsiz deneyin