Gezintiyi Atla

Azure Machine Learning hizmeti

Buluttan uca makine öğrenmesini hızlandırın

Neden Azure Machine Learning hizmetini tercih etmeliyim?

Üretken

Otomatik makine öğrenmesi ve yönetilen işlem ile deneme hızınızı artırın ve daha hızlı model oluşturun.

Açık

Zaten bildiğiniz makine öğrenmesi kitaplıklarını ve IDE’leri kullanın.

Güvenilir

Azure’ın güvenlik ve uyumluluk özelliklerinin yanı sıra sanal ağ desteği ile kurumsal kullanıma hazırlık avantajından yararlanın.

Hibrit

Makine öğrenmesi modelleri oluşturup bunları eğitin, yönetin ve buluttan uca dağıtın.

Azure Machine Learning hizmeti ile birlikte kullanıma sunulan özellikler

Otomatik makine öğrenmesi ve hiper parametre ayarlama

Otomatik makine öğrenimiyle en iyi algoritmaları daha hızlı bir şekilde belirleyin ve akıllı hiper parametre ayarlarıyla verimli bir şekilde en iyi modeli bulun.

Sürüm denetimi ve yeniden üretilebilirlik

Yeniden üretilebilirlik ve kolay değişiklik için denemelerinizi izleyip günlüğe kaydederek deneme hızınızı artırın.

Açık kaynak kitaplıklar ve IDE’ler için destek

Tensorflow, PyTorch ve scikit-learn gibi makine öğrenmesi kitaplıklarını kullanın. Azure Machine Learning hizmetini Visual Studio Code, Visual Studio, Azure Databricks not defterleri veya Jupyter not defterleri dahil olmak üzere tercih ettiğiniz Python IDE ile tümleştirebilirsiniz.

Model yönetimi

Görüntü ve model kayıt defterini kullanarak modellerinizi proaktif bir şekilde yönetip izleyin ve tümleşik CI/CD aracılığıyla yükseltin.

Hibrit dağıtım

Buluta ve uca yönetilen dağıtımlarla modelleri en çok ihtiyaç duyduğunuz yere dağıtın.

Dağıtılmış derin öğrenme

Çok büyük boyutlu, yönetilen GPU kümeleriyle daha hızlı bir biçimde daha iyi modeller oluşturun. Dağıtılmış derin öğrenme ile modelleri hızlıca eğitin ve FPGA’lara dağıtın.

Azure Machine Learning hizmeti nasıl kullanılır?

1. Adım: Çalışma alanı oluşturma

SDK’yı yükleyip bulutta işlem kaynaklarınızı, modellerinizi, dağıtımlarınızı ve çalıştırma geçmişlerinizi depolayabileceğiniz çalışma alanınızı oluşturun.

2. Adım: Model eğitme

Açık kaynak makine öğrenimi kitaplıklarını kullanarak bir modeli yerel olarak veya bulutta eğitin. Denemelerinizi izleyin ve buluttaki yönetilen işlem kaynaklarıyla eğitiminizin ölçeğini kolayca büyütün veya genişletin.

3. Adım: Dağıtma ve yönetme

Modelinizi tahmin oluşturmak üzere test veya üretim ortamına dağıtın. Buluta veya uca dağıtın ya da son derece hızlı çıkarım için FPGA’da donanım hızlandırmalı modellerden yararlanın. Modeliniz üretimdeyken performansı ve veri kaymasını izleyerek gerektiği gibi yeniden eğitin.

İlgili ürün ve hizmetler

Azure Databricks

Hızlı, kolay ve işbirliğine dayalı Apache Spark temelli analiz platformu

Machine Learning Studio

Kolayca tahmine dayalı analiz çözümleri oluşturun, dağıtın ve yönetin

Veri Bilimi Sanal Makineleri

Yapay zeka geliştirmeye yönelik zengin, önceden yapılandırılmış ortam

Azure Machine Learning hizmetini kullanarak daha iyi kararlar almaya başlayın