Azure Machine Learning

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

Uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsünü hızlandırın

Makine öğrenmesi modellerinin daha hızlı bir şekilde oluşturulması, eğitilmesi ve dağıtılması için geliştiricileri ve veri mühendislerini çeşitli verimli deneyimlerle güçlendirin. Sektör lideri MLOps olan makine öğrenmesi için DevOps ile pazarlama süresini kısaltıp takımlar arasında işbirliği yapılmasına olanak tanıyın Sorumlu ML için tasarlanan güvenli ve güvenilir bir platformda yenilik yapın.

Code First ve sürükle bırak yöntemiyle kullanılan tasarımcının yanı sıra ve otomatik makine öğrenmesi ile tüm beceri düzeyleri için üretkenlik

Mevcut DevOps işlemleriyle tümleştirilebilen ve ML yaşam döngüsünün tamamlanmasını yönetmenize yardımcı olan güçlü MLOps işlevleri

Sorumlu ML özellikleri: Modelleri yorumlanabilirlik ve eşitlik kavramları açısından anlayın, değişiklik gizliliği ve gizli bilgi işlem ile verileri koruyun, denetim kayıtları ve veri sayfaları ile ML yaşam döngüsünü denetleyin

MLflow, Kubeflow, ONNX, PyTorch, TensorFlow, Python ve R dahil olmak üzere açık kaynaklı çerçeve ve programlama dilleri için sınıfının en iyisi düzeyde destek

Üretkenliği artırıp tüm beceriler için ML’ye erişin

Beceri düzeyi fark etmeksizin tüm ihtiyaçlarınızı karşılayan araçları kullanarak makine öğrenmesi modellerinizi hızla oluşturun ve dağıtın. Kullanmaya başlamak için kodsuz tasarımcıyı kullanın veya bir Code First deneyim için yerleşik Jupyter Notebook’ları kullanın. Otomatik makine öğrenmesi ile model oluşturma sürecini hızlandırıp yüksek oranda doğru modeller oluşturmak için yerleşik özellik mühendisliği, algoritma seçimi ve hiper parametre temizleme özelliklerine erişin.

Güçlü MLOps ile ölçeğe uygun olacak şekilde kullanıma hazır hale getirme

MLOps (veya makine öğrenmesine yönelik DevOps), model oluşturma, dağıtım ve yönetim gibi süreçlere etki ederek makine öğrenmesi yaşam döngüsünü kolaylaştırır. Tekrarlanabilir iş akışları oluşturmak için ML işlem hatlarını, varlıklarınızı izlemek için de zengin bir model kayıt defterini kullanın. Gelişmiş uyarıları ve otomatik makine öğrenmesi özelliklerini kullanarak üretim iş akışlarını uygun ölçekte yönetin. Yönetim ML iş akışlarını kurumsal kullanıma hazır bir şekilde yönetmek için makine öğrenmesi modellerinin profilini oluşturun, bunları doğrulayın ve buluttan uca kadar istediğiniz yere dağıtın.

Sorumlu ML çözümleri oluşturun

Verilerinizi, modellerinizi ve süreçlerinizi korumak ve denetlemek için en gelişmiş sorumlu ML özelliklerine erişin. Eğitim ve çıkarım sırasında model davranışını açıklayın; model sapmasını algılayıp ortadan kaldırarak eşitliğe uygun oluşturun. Değişiklik gizliliği teknikleriyle makine öğrenmesinin yaşam döngüsü boyunca veri gizliliğini sürdürün ve ML varlıklarının güvenliğini sağlamak için gizli bilgi işlemden yararlanın. Yasal yönetmelik standartlarını karşılamak için ilkeler uygulayın, veri kökeni kullanın, kaynakları yönetin ve denetleyin.

Açık ve esnek bir platformda yenilik yapın

Makine öğrenmesi modeli eğitimi ve çıkarıma yönelik açık kaynak araçlar ve çerçeveler için yerleşik destek edinin. PyTorch, TensorFlow ve scikit-learn gibi alışık olduğunuz çerçeveleri veya açık ve birlikte çalışma özelliği sunan ONNX biçimini kullanın. Popüler IDE’ler, Jupyter Notebook’lar ve CLI’ların yanı sıra Python ve R gibi programlama dillerini de içeren ve ihtiyaçlarınızı en iyi şekilde karşılayacak geliştirme araçlarını seçin. Bulutta ve uç cihazlarda çıkarımı iyileştirmek ve hızlandırmak için ONNX’i kullanın.

Gelişmiş güvenlik ve idare

  • Azure’la baştan sona güvenlik elde edin ve güvenilir bir bulutta oluşturun.
  • Ayrıntılı rol tabanlı erişimle, özel rollerle ve yerleşik kimlik doğrulaması mekanizmalarıyla kaynaklarınıza erişimi koruyun.
  • Ağınızı sanal ağlar ve özel bağlantılarla yalıtarak modelleri güvenle oluşturun, eğitin ve dağıtın.
  • 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.

Ön maliyet olmadan yalnızca ihtiyacınıza göre ödeme yapın

Ayrıntılar için Azure Machine Learning fiyatlandırma sayfasına gidin.

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 depolayabilir ve geçmişleri bulutta çalıştırabilirsiniz.

Adım 1/1

Algoritmaları ve hiper parametreleri belirleyip buluttaki denemeleri izlemek için otomatikleştirilmiş makine öğrenimini kullanın. Not defterlerinden veya sürükleyip bırakma yöntemiyle kullanılan tasarımcıdan faydalanarak model de yazabilirsiniz.

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

"If I have 200 models to train—I can just do this all at once. It can be farmed out to a huge compute cluster, and it can be done in minutes. So I'm not waiting for days."

Dean Riddlesden, Kıdemli Veri Mühendisi, Genel Analiz, Walgreens Boots Alliance

Hikayeyi okuyun

Walgreens Boots Alliance

"With Azure Machine Learning, we can focus our testing on the most accurate models and avoid testing a large range of less valuable models. That saves months of time."

Matt Boujonnier, Analiz Uygulaması Mimarı ve Veri Mühendisi, Schneider Electric

Hikayeyi okuyun

Schneider Electric

"A key part of our transformation has been to embrace the cloud and the digital solutions and services that come with it. This includes a deep dive into AI and machine learning."

Diana Kennedy, BT Stratejisi Başkan Yardımcısı, Mimari ve Planlama, BP

Hikayeyi okuyun

BP

"By unifying our tech stack and bringing our engineers in Big Data and online software together with data scientists, we got our development time down from months to just a few weeks."

Naeem Khedarun, Baş Yazılım Mühendisi (Yapay Zeka), ASOS

Hikayeyi okuyun

Asos

"The [Large Hadron Collider in Europe] pushes technology on many fronts...and produces data rates that are the largest in the world. We are an example of how to do analysis of large datasets."

Phil Harris, Fizik bölümünde yardımcı doçent MIT

Hikayeyi okuyun

Fermilab

Borrowell, yapay zekayı kullanarak müşterilerinin krediyi geliştirmesine yardımcı olur

Borrowell'in yenilikçi yapay zeka teknolojisi, Kanadalı müşterilerin kredisini ve finansal durumunu iyileştiren öneriler sunmak için kredi puanlarını kullanır.

Hikayeyi okuyun

Borrowell

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) yüzde 99,9’dur.
  • Azure Machine Learning Studio, makine öğrenmesi hizmetine yönelik en üst düzey kaynaktır. Veri mühendisi ve geliştiricilere makine öğrenmesi modeli oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için tüm yapıtlarla çalışabilecekleri merkezi hale getirilmiş bir yer sunar.

Hazırsanız başlayabiliriz. Ücretsiz Azure hesabınızı hemen ayarlayalım.