Azure Machine Learning

Modelleri daha hızlı bir şekilde oluşturup dağıtmak için kurumsal sınıf makine öğrenmesi

Uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsünü hızlandırın

Empower data scientists and developers with a wide range of productive experiences to build, train, and deploy machine learning models and foster team collaboration. Accelerate time to market with industry-leading MLOps—machine learning operations, or DevOps for machine learning. Innovate on a secure, trusted platform, designed for responsible machine learning.

Tüm beceri düzeyleri için Makine Öğrenmesi

Productivity for all skill levels, with Jupyter Notebooks, drag-and-drop designer, and automated machine learning

Uçtan uca MLOps

Robust MLOps capabilities that enable creation and deployments of models at scale using automated and reproducible machine learning workflows

Sorumlu makine öğrenmesi yeniliği

Rich set of built-in responsible capabilities to understand, protect, and control data, models, and processes

Açık ve birlikte çalışabilir

Best-in-class support for open-source frameworks and languages including MLflow, Kubeflow, ONNX, PyTorch, TensorFlow, Python, and R

Boost productivity with machine learning for all skill levels

Beceri düzeyi fark etmeksizin tüm ihtiyaçlarınızı karşılayan araçları kullanarak makine öğrenmesi modellerinizi hızla oluşturun ve dağıtın. Intellisense ile yerleşik Jupyter Not Defterlerini veya sürükle ve bırak özellikli tasarımcıyı kullanın. Otomatik makine öğrenmesi ile model oluşturmayı hızlandırın, güçlü özellik mühendisliğine, algoritma seçimine ve hiperparametre temizleme özelliklerine erişin. Makine öğrenmesi sürecinin tüm yönlerini izleyen paylaşılan veri kümeleri, not defterleri, modeller ve özelleştirilebilir panolarla ekip verimliliğini artırın.

MLOps ile ölçeğe uygun olacak şekilde kullanıma hazır hale getirme

Take advantage of MLOps to streamline the machine learning lifecycle, from building models to deployment and management. Create reproducible workflows with machine learning pipelines, and train, validate, and deploy thousands of models at scale, from the cloud to the edge. Use managed online and batch endpoints to seamlessly deploy and score models without managing the underlying infrastructure. Use Azure DevOps or GitHub Actions to schedule, manage, and automate the machine learning pipelines, and use advanced data-drift analysis to improve model performance over time.

Sorumlu makine öğrenmesi çözümleri derleyin

Access state-of-the-art responsible machine learning capabilities to understand, control, and help protect your data, models, and processes. Explain model behavior during training and inferencing, and build for fairness by detecting and mitigating model bias. Preserve data privacy throughout the machine learning lifecycle with differential privacy techniques and use confidential computing to secure machine learning assets. Automatically maintain audit trails, track lineage, and use model datasheets to enable accountability.

Açık ve esnek bir platformda yenilik yapın

Get built-in support for open-source tools and frameworks for machine learning model training and inferencing. Use familiar frameworks like PyTorch, TensorFlow, or scikit-learn, or the open and interoperable ONNX format. Choose the development tools that best meet your needs, including popular IDEs, Visual Studio Code, Jupyter Notebooks, and CLIs, or languages such as Python and R. Use ONNX Runtime to optimize and accelerate inferencing across cloud and edge devices. Track all aspects of your training experiments using MLflow.

Makine öğrenmesi yeteneklerinizi Azure ile oluşturun

Bu 30 günlük öğrenim yolculuğuyla Azure’da makine öğrenmesi hakkında daha fazla bilgi edinin ve uygulamalı öğreticilere katılın. Bu öğrenme yolculuğunun sonunda, Azure Veri Bilimci Ortak Sertifikası’ın almaya hazır olacaksınız.

Gelişmiş güvenlik, idare ve hibrit altyapı

  • Azure Arc birlikte çalışabilirliği ile şirket içindeki, çoklu bulut ortamlarındaki ve uçtaki Kubernetes kümelerini kullanarak hibrit altyapınızda modelleri eğitin.
  • Rol tabanlı erişim, özel makine öğrenmesi rolleri, sanal ağlar ve özel bağlantılar gibi güvenlik özelliklerine erişin. İlkeler, denetim kayıtları, kotalar ve maliyet yönetimiyle idareyi gerçekleştirin.
  • FedRAMP High ile DISA IL5’i de içeren 60 sertifikasyona yayılmış kapsamlı bir portföyle uyumluluğu düzenleyin.

Önemli hizmet özellikleri

İşbirliğine dayalı not defterleri

Maximize productivity with IntelliSense, easy compute and kernel switching, and offline notebook editing. Launch your notebook in Visual Studio Code for a rich development experience, including secure debugging and support for Git source control.

Otomatik makine öğrenmesi

Sınıflandırma, regresyon ve zaman serisi tahmini için doğru modelleri hızla oluşturun. Modelin nasıl oluşturulduğunu anlamak için model yorumlanabilirliğini kullanın.

Sürükle bırak makinesi öğrenmesi

Veri dönüştürme, model eğitimi ve değerlendirme modüllerine sahip tasarımcı gibi makine öğrenmesi araçlarını kullanın veya makine öğrenmesi işlem hatlarını kolayca oluşturun ve yayınlayın.

Veri etiketleme

Makine öğrenmesi destekli etiketleme sayesinde verileri hızla hazırlayın, etiketleme projelerini yönetip izleyin ve yinelemeli görevleri otomatikleştirin.

MLOps

Use the central registry to store and track data, models, and metadata. Automatically capture lineage and governance data. Use Git to track work and GitHub Actions to implement workflows. Manage and monitor runs, or compare multiple runs for training and experimentation. Use managed endpoints to operationalize model deployment and scoring, log metrics, and perform safe model rollouts.

İşlemi otomatik ölçeklendirme

Eğitim sunmak ve modelleri hızlı bir şekilde test etmek, doğrulamak ve dağıtmak için yönetilen işlem kullanın. Bir çalışma alanında CPU ve GPU kümelerini paylaşın ve makine öğrenmesi ihtiyaçlarınızı karşılayacak şekilde otomatik olarak ölçeklendirin.

Diğer Azure hizmetleriyle derin tümleştirme

Azure Synapse Analytics, Azure Bilişsel Arama, Azure Data Factory, Azure Data Lake, Azure Arc ve Azure Databricks gibi Microsoft Power BI ve Azure hizmetleriyle yerleşik tümleştirme ile üretkenliği hızlandırın.

Hibrit ve çoklu bulut desteği

Run machine learning on existing Kubernetes clusters on-premises, in multicloud environments, and at the edge with Azure Arc. Use the one-click machine learning agent to start training models more securely, wherever your data lives.

Pekiştirmeye dayalı öğrenme

Pekiştirmeye dayalı öğrenmeyi güçlü işlem kümelerine ölçeklendirin, çok aracılı senaryoları destekleyin ve açık kaynaklı pekiştirmeli öğrenme algoritmalarına, çerçevelere ve ortamlara erişin.

Sorumlu makine öğrenmesi

Get model transparency at training and inferencing with interpretability capabilities. Assess model fairness through disparity metrics and mitigate unfairness. Help protect data with differential privacy and confidential machine learning pipelines.

Kurumsal düzeyde güvenlik

Ağ yalıtımı ve özel bağlantı özellikleri, kaynaklar ve eylemlere yönelik rol tabanlı erişim denetimi, özel roller ve işlem kaynakları için yönetilen kimlik sayesinde modelleri daha güvenli bir şekilde oluşturun ve dağıtın.

Maliyet yönetimi

Çalışma alanı ve kaynak düzeyinde kota sınırlarıyla Azure Machine Learning işlem örnekleri için kaynak ayırmalarını daha iyi bir şekilde yönetin.

Ön maliyet olmadan yalnızca ihtiyacınıza göre ödeme yapın

Azure Machine Learning fiyatlandırmasına bakın

Azure Machine Learning’de uzmanlaşma

TensorFlow, Spark ve Kubernetes kullanarak Azure’da otomatik ve yüksek oranda ölçeklenebilir uçtan uça makine öğrenmesi modelleri ve işlem hatları oluşturmaya yönelik uzman tekniklerinde uzmanlaşın.

Veri Bilimi İlkeleri

Verilerle çalışan birçok kişi matematik, programlama veya etki alanı uzmanlığı alanlarında beceriler geliştirmiştir, ancak veri bilimi için üçü de şarttır. Bu kapsamlı e-kitap, açığı kapatmanıza yardımcı olur.

Forrester Wave Lideri 2020

Forrester, Microsoft Azure Machine Learning’i şurada lider olarak tanımladı: Forrester Wave™: Not Defteri Temelli Tahmine Dayalı Analiz ve Makine Öğrenmesi, 2020, Ç3 2020.

Azure Machine Learning nasıl kullanılır?

Stüdyo web deneyiminize gidin

Oluşturma ve eğitme

Dağıtma ve yönetme

Adım 1/1

Yeni modeller yazıp işlem hedeflerinizi, modellerinizi, dağıtımlarınızı, ölçümlerinizi depolayın ve geçmişleri bulutta çalıştırın.

Adım 1/1

Algoritmaları ve hiper parametreleri belirleyip buluttaki denemeleri izlemek için otomatikleştirilmiş makine öğrenimini kullanın. Not defterlerinden veya sürükle bırak tasarımcıdan faydalanarak model yazın.

Adım 1/1

Makine öğrenmesi modelinizi bulutta veya uçta dağıtın, performansı izleyin ve gerektiği zaman tekrar eğitin.

Azure Machine Learning’i kullanmaya bugün başlayın.

Ücretsiz bir Azure hesabına kaydolarak anında erişim ve $200 değerinde kredi elde edin.

Azure portalında oturum açın.

Azure Machine Learning kullanan müşteriler

"The model we deployed on Azure Machine Learning helped us choose three new retail locations. Those stores exceeded their revenue plans by over 200 percent [that] December, the height of our season, and within months of opening were among the best-performing stores in their districts."

Jolie Vitale, İş Zekası ve Analiz Direktörü, Carhartt
Carhartt

"MLOps is at the core of our product. Because of its reproducible ML pipelines, ... registered models, and automatic model scoring, we're definitely detecting things that we missed before. Which, in terms of risk management, is really, really important."

Ignasi Paredes-Oliva, Baş Veri Mühendisi, Nestlé Küresel Güvenlik Operasyonları Merkezi
Nestle Italia

"Azure Machine Learning allows us to manage the entire lifecycle, from experimentation and development to production and enhancements."

Joey Chua, Makine Öğrenmesi Mühendisliği Kıdemli Yöneticisi, AGL
AGL

"With model interpretability in Azure Machine Learning, we have a high degree of confidence that our machine learning model is generating meaningful and fair results."

Daniel Engberg, Veri Analizi ve Yapay Zeka Direktörü, Scandinavian Airlines
Scandinavian Airlines

"We've used the MLOps capabilities in Azure Machine Learning to simplify the whole machine learning process. That allows us to focus more on data science and let Azure Machine Learning take care of end-to-end operationalization."

Michael Cleavinger, Senior Director of Shopper Insights Data Science and Advanced Analytics, PepsiCo
PepsiCo

"We see Azure Machine Learning and our partnership with Microsoft as critical to driving increased adoption and acceptance of AI from the regulators."

Alex Mohelsky,İş Ortağı ve Danışmanlık Verileri, Analiz ve Yapay Zeka Lideri, EY Kanada
EY

Azure Machine Learning güncelleştirmeleri, blogları ve duyuruları

Azure Machine Learning hakkında sık sorulan sorular

  • Birkaç ülkede/bölgede genel kullanıma sunulan hizmet için daha fazla ülke/bölge eklenecek.
  • Azure Machine Learning için hizmet 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 hemen ayarlayalım.