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.
Değer elde etme süresini hızlandırın
Güçlü yapay zeka altyapısından yararlanarak makine öğrenimi modelleri oluşturun ve yapay zeka iş akışlarını hızlı akışla düzenleyin.
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.
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.
Not defterleri
Ekli işlemle işbirliğine dayalı Jupyter not defterlerini kullanın.
Otomatik makine öğrenmesi
Doğru AI modellerini otomatik olarak eğitin ve ayarlayın.
Sürükle bırak tasarımcı
Sürükle bırak geliştirme arabirimiyle tasarlayın.
Denemeler
Denemeleri çalıştırın, özel panolar oluşturun ve paylaşın.
CLI ve Python SDK’sı
Azure İşlem’in ölçeğini artırıp ve genişletirken model eğitimi sürecini hızlandırın.
Visual Studio Code ve GitHub
Tanıdık makine öğrenimi araçlarını kullanın ve yerel eğitimden bulut eğitimine kolayca geçiş yapın.
İşlem örneği
Dinamik olarak ölçeklenebilir CPU'lar, GPU'lar ve süper bilgi işlem kümeleri ile yönetilen ve güvenli bir ortamda geliştirin.
Açık kaynak kitaplıklar ve çerçeveler
Scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Keras, Ray RLLib ve daha fazlası için yerleşik destek alın.
Yönetilen uç noktalar
Toplu ve gerçek zamanlı çıkarım için yapay zeka öğrenme modellerini hızlı ve kolay bir şekilde dağıtın.
İşlem hatları ve CI/CD
Makine öğrenmesi iş akışlarını otomatikleştirin.
Önceden oluşturulmuş görüntüler
Çıkarıma yönelik çerçeveler ve kitaplıklarla kapsayıcı görüntülerine erişin.
Model deposu
Makine öğrenimi modellerini ve verilerini paylaşın ve izleyin.
Hibrit ve çoklu bulut
Modelleri şirket içinde ve çoklu bulut ortamlarında eğitin ve dağıtın.
Optimize edilmiş modeller
ONNX Çalışma zamanı ile eğitimi ve çıkarımı hızlandırarak maliyetleri düşürün.
Kayıt defterleri
Modelleri ve işlem hatlarını kuruluşunuzdaki ekipler arasında paylaşın ve keşfedin.
İzleme ve analiz
Verileri, modelleri ve kaynakları izleyin, günlüğe kaydedin ve analiz edin.
Veri kayması
Kaymayı algılayın ve model doğruluğunu sürdürün.
Hata analizi
Modellerin hatalarını ayıklayın ve modelin doğruluğunu iyileştirin.
Denetim
Uyumluluk için makine öğrenmesi yapıtlarını izleyin.
İlkeler
Uyumluluk yönetimi için yerleşik ve özel ilkeler kullanın.
Güvenlik
Azure Güvenlik Merkezi ile sürekli izlemenin keyfini çıkarın.
Maliyet denetimi
Kota yönetimi ve otomatik kapatma uygulayın.
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
Hibrit bir platformda kurumsal düzeyde çözümler oluşturun
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.
Tam makine öğrenmesi yaşam döngüsü için anahtar hizmet özellikleri
-
Veri hazırlama
Azure Databricks ile birlikte çalışabilen Azure Machine Learning içindeki Apache Spark kümeleri, ölçekte veri hazırlığını hızla yineleyin.
-
Özellik deposu
Yönetilen özellik deposuyla özelliklerin birden çok çalışma alanında keşfedilebilir ve yeniden kullanılabilir olmasını sağlayarak modellerinizi gönderme çevikliğini artırın.
-
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
-
Microsoft, siber güvenlik araştırma ve geliştirme çalışmalarına her yıl USD1 milyar aşan yatırımlar yapıyor.
-
Yalnızca veri güvenliği ve gizliliği için çalışan 3.500 güvenlik uzmanımız bulunuyor.
-
Ön maliyet olmadan yalnızca ihtiyacınıza göre ödeme yapın
Ücretsiz Azure hesabını kullanmaya başlayın
1
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
Azure Machine Learning kaynakları
Gelişmiş öğreticiler
- Makine öğrenmesi modellerini eğitin
- Bir modeli ayarlayan hiperparametre
- Python SDK ile makine öğrenmesi ardışık düzenleri
- Kodsuz sınıflandırma modellerini eğitin
- Tasarımcıyı kullanarak kodsuz regresyon modellerini eğitin
- İşleri stüdyoda izleyin ve analiz edin
- Model yönetimi, dağıtım ve izleme
- Makine öğrenimi çözümleri oluşturun ve çalıştırın
- Uçtan uca makine öğrenimi operasyonları
- Bilgi işlem açısından yoğun modeller eğitin
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.