Gezintiyi Atla

Azure Machine Learning

Uçtan uca makine öğrenmesi yaşam döngüsüne yönelik kurumsal sınıf hizmet

Azure Machine Learning

Uçtan uca makine öğrenmesi yaşam döngüsüne yönelik kurumsal sınıf hizmet

Büyük ölçekte, iş açısından kritik özel makine öğrenmesi modelleri oluşturun

Veri bilimcilerinin ve geliştiricilerin yüksek kaliteli modelleri daha hızlı ve güvenle oluşturmalarına, dağıtmasına ve yönetmesine olanak sağlayın. Sektör lideri MLOps (makine öğrenmesi işlemleri), açık kaynaklı birlikte çalışabilirlik ve tümleşik araçlarla değer elde etme süresini hızlandırın. Sorumlu makine öğrenmesi (ML) için tasarlanan güvenli ve güvenilir bir platformda yenilik yapın.

Modelleri hızla oluşturun ve eğitin

Açık kaynaklı çerçeveler ve kitaplıklar için tümleşik araçlara ve sınıfının en iyisi desteğe erişmek için stüdyo geliştirme deneyimini kullanın.

Büyük ölçekte kullanıma hazır hale getirin

Modelleri tek bir tıklamayla dağıtın ve MLOps ile verimli bir şekilde yönetin ve idare edin.

Sorumlu çözümleri sunun

Verileri ve modelleri anlayın ve koruyun, eşitlik için derleyin ve model kalitesini iyileştirin.

Daha güvenli bir hibrit platformda yenilik yapın

Yerleşik yönetim, güvenlik ve uyumluluk ile makine öğrenmesi iş yüklerini her yerde çalıştırın.

ML projelerinde 3 kata kadar yatırım getirisi

Eğitim modelleri için %70 daha az adım

İşlem hatları için %90 daha az kod satırı

60 uyumluluk sertifikasyonu

PyTorch Enterprise’a sahip tek platform

Uçtan uca makine öğrenimi (ML) yaşam döngüsü desteği

Veri etiketleme

Eğitim verilerini etiketleyin ve etiketleme projelerini yönetin.

Veri hazırlığı

Veri keşfi ve hazırlığı için analiz altyapısıyla tümleştirin.

Veri Kümeleri

Verilere erişin ve veri kümeleri oluşturup paylaşın.

Not defterleri

Ekli işlem ile işbirliğine dayalı Jupyter not defterlerini kullanın.

Otomatik ML

Doğru modelleri otomatik olarak eğitip ayarlayın.

Sürükle ve bırak tasarımcısı

Sürükle ve bırak geliştirme arabirimiyle tasarlayın.

Denemeler

Denemeleri çalıştırın ve özel panolar oluşturup paylaşın.

Visual Studio Code ve GitHub

Tanıdık araçları kullanın ve yerel eğitimden bulut eğitimine kolayca geçiş yapın.

İşlem örneği

Bulut CPU'ları, GPU'ları ve süper işleme kümeleri ile yönetilen ve güvenli bir ortamda geliştirin.

Açık kaynaklı 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 tek tıklamayla dağıtım kullanın.

İşlem hatları ve CI/CD

Makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirin.

Önceden oluşturulmuş görüntüler

Çıkarım için çerçeveler ve kitaplıklar içeren kapsayıcı görüntülerine erişin.

Model deposu

Modelleri ve verileri paylaşıp izleyin.

Hibrit + çoklu bulut

Modelleri şirket içinde ve çoklu bulutta eğitin ve dağıtın.

Modelleri iyileştirin

ONNX Runtime ile eğitimi ve çıkarımı hızlandırın ve maliyetleri düşürün.

İzleyin ve analiz edin

Verileri, modelleri ve kaynakları izleyin, günlüğe kaydedin ve analiz edin.

Veri kayması

Kaymayı algılayın ve model doğruluğunu sürdürün.

Hata analizi

Modellerin hatalarını ayıklayın ve model doğruluğunu iyileştirin.

Denetim

Uyumluluk için ML yapılarını izleyin.

İlkeler

Uyumluluk yönetimi için yerleşik ve özel ilkeler kullanın.

Güvenlik

Azure Güvenlik Merkezi ile sürekli izlemenin keyfini çıkarın.

Maliyetleri denetleyin

Kota yönetimini ve otomatik kapatmayı uygulayın.

Hızlı ve doğru model geliştirme ile değer elde etme süresini hızlandırın

Modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için tüm ML görevlerini destekleyen geliştirme deneyimi olan Studio ile üretkenliği artırın. Popüler açık kaynaklı çerçeveler ve kitaplıklar için yerleşik desteği kullanarak Jupyter not defterleriyle işbirliği yapın. Özellik mühendisliği ve hiper parametre kullanımı özelliklerini kullanarak otomatikleştirilmiş ML ile hızlı bir şekilde doğru modeller oluşturun. Eğitim sırasında model performansını iyileştirmek için hata ayıklayıcı, profil oluşturucu ve açıklamalara erişin. Yerelden bulut eğitimine sorunsuz bir şekilde geçmek için derin Visual Studio Code tümleştirmesi kullanın ve güçlü bulut tabanlı CPU ve GPU kümeleriyle otomatik ölçeklendirme yapın.

Makine öğrenimi işlemleri (MLOps) ile büyük ölçekte kullanıma hazır hale getirin

MLOps kullanarak şirket içinde, uçta ve çoklu bulut ortamlarında binlerce modelin dağıtımını ve yönetimini kolaylaştırın. Toplu ve gerçek zamanlı tahminler için tam olarak yönetilen uç noktalarla modelleri daha hızlı dağıtın ve puanlayın. Sürekli tümleştirme ve sürekli teslim (CI/CD) için iş akışlarını otomatikleştirmek için tekrarlanabilir işlem hatlarını kullanın. Model performansı ölçümlerini sürekli olarak izleyin, veri kaymasını tespit edin ve model performansını iyileştirmek için yeniden eğitimi tetikleyin. Ve yaşam döngüsü boyunca, tüm ML yapıtları için kullanıma hazır izleme ve köken ile denetlenebilirlik ve idare sağlayın.

Sorumlu makine öğrenmesi çözümleri sunun

Model şeffaflığını ve güvenilirliği artırmak için sektör lideri sorumlu yapay zeka yeteneklerine erişin. Kullanıma hazır görselleştirmeleri kullanarak modelleri anlayın ve tahminler üzerindeki özelliğin etkisini belirlemek için etki değerlendirmesini kullanın. Uyumluluk sağlamak için model açıklama grafiklerini ekibinizle paylaşın. Modelleri eşitlik sorunları açısından test etmek, farklı modelleri karşılaştırmak ve sorunları azaltmak üzere gerekli adımları atmak için son teknoloji algoritmaları kullanın. Model doğruluğunu iyileştirmek için hata analizi araç seti ile model hatalarını belirleyin ve ayıklayın.

Daha güvenli ve uyumlu bir hibrit platformda yenilik yapın

Kimliği, kimlik doğrulamasını, verileri, ağı, izleme, idare ve uyumluluğu kapsayan kapsamlı yetenekler sayesinde ML yaşam döngüsü genelinde güvenliği artırın. Özel rol tabanlı erişim denetimi, sanal ağlar, veri şifreleme, özel uç noktalar ve uçtan uca özel IP adreslerini kullanarak daha güvenli ML çözümleri oluşturun. Veri egemenlik gereksinimlerini karşılamak için şirket içinde modelleri eğitin ve dağıtın. FedRAMP High ve HIPAA dahil olmak üzere 60 sertifikayı kapsayan kapsamlı bir portföyle yerleşik ilkelerle idareyi yönetin ve uyumluluğu kolaylaştırın.

Makine öğrenmesi yeteneklerinizi Azure ile oluşturun

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

Tam ML yaşam döngüsü için anahtar hizmet özellikleri

Veri etiketleme

Makine öğrenmesi destekli etiketleme sayesinde, etiketleme projeleri oluşturun, yönetin, izleyin ve yinelemeli görevleri otomatikleştirin.

Veri hazırlama

Azure Synapse Analytics ile yerleşik tümleştirmeyi kullanarak PySpark ile etkileşimli veri hazırlama işlemi gerçekleştirin.

İşbirliğine dayalı not defterleri

IntelliSense, kolay işlem ve çekirdek değiştirme ile çevrimdışı not defteri düzenleme sayesinde üretkenliği en üst düzeye çıkarın. Güvenli hata ayıklama ve Git kaynak denetimi desteği de dahil olmak üzere zengin bi geliştirme deneyimi için not defterinizi Visual Studio Code’da başlatın.

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 için tasarımcı gibi makine öğrenmesi araçlarını kullanın veya makine öğrenmesi işlem hatlarını kolayca oluşturup yayınlayın.

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

Yorumlanabilirlik özellikleriyle eğitim ve çıkarımda model şeffaflığı edinin. Farklılık ölçümleri aracılığıyla model eşitliğini değerlendirin ve eşitsizliği azaltın. Hata analizi araç seti ile model güvenilirliğini artırın ve model hatalarını tanımlayıp tanılayın. Değişiklik gizliliği ile verilerin korunmasına yardımcı olun.

Deneme

Çalıştırmaları yönetip izleyin veya eğitim ve deneme için birden çok çalıştırmayı karşılaştırın. Özel panolar oluşturun ve ekibinizle paylaşın.

Model kayıt defteri ve denetim günlüğü oluşturma

Veri, model ve meta verileri depolayıp izlemek için merkezi kayıt defterini kullanın. Denetim günlüğü ile veri kökenini ve idare verilerini otomatik olarak yakalayın.

Git ve GitHub

ML iş akışlarını uygulamak üzere iş ve GitHub Actions desteğini izlemek için git tümleştirmesini kullanın.

Yönetilen uç noktalar

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

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

Power BI’ın yanı sıra Azure Synapse Analytics, Azure Bilişsel Arama, Azure Data Factory, Azure Data Lake, Azure Arc, Azure Güvenlik Merkezi ve Azure Databricks gibi hizmetlerle yerleşik tümleştirme ile üretkenliği hızlandırın.

Hibrit ve çoklu bulut desteği

Azure Arc ile şirket içindeki, çoklu bulut ortamlarındaki ve uçtaki mevcut Kubernetes kümelerinde makine öğrenmesi çalıştırın. Verileriniz nerede olursa olsun, modelleri güvenli bir şekilde eğitmeye başlamak için tek tıklamayla kullanılan makine öğrenmesi aracısından faydalanın.

Kurumsal düzeyde güvenlik

Ağ yalıtımı ve uçtan uca özel IP 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 sınırları ve otomatik kapatma ile BT’nin maliyeti düşürmesini ve bilgi işlem örnekleri için kaynak tahsislerini daha iyi yönetmesini sağlayın.

Ön maliyet olmadan yalnızca ihtiyacınıza göre ödeme yapın

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.

MLOps Mühendisliği

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

The Forrester WaveTM 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.

3 kata kadar daha yüksek öngörülen yatırım getirisi aralığı—Forrester Total Economic ImpactTM (TEI)

Forrester Consulting tarafından yürütülen bir çalışma olan Forrester Total Economic Impact™ (TEI), Azure Machine Learning'in, kuruluşları üzerindeki olası finansal etkisini değerlendirmek için bir çerçeve sağlar.

Kurumsal ölçekte teknik inceleme ile Makine Öğrenmesi çözümleri

Kurumsal ölçekte teknik inceleme ile Makine Öğrenmesi çözümleri

Sorumlu yapay zeka teknik incelemesi

Modellerinizi anlamak, korumak ve denetlemek için araçlar ve yöntemler.

Makine öğrenmesi işlemleri (MLOps) teknik incelemesi

Geniş ölçekte modelleri oluşturma, eğitim ve dağıtım sürecini hızlandırma.

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 ve ölçümlerinizi depolayın, 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

"Customers expect timely and accurate information on their packages and a data-based delivery experience. We're helping FedEx stay on the leading edge with Azure Machine Learning, and we're building expertise for future projects."

Bikram Virk, Ürün Müdürü, Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi, FedEx
Fedex

"The end-to-end pipeline (built with Azure Machine Learning) has all the features needed to develop and maintain machine learning models throughout their lifecycles."

Dr. Deepa Kasinathan, Ürün Müdürü ve Grup Lideri, Robotron Datenbank-Software GmbH
BMW Group

"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

"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, Alıcı İçgörüleri Veri Bilimi ve Gelişmiş Analiz Kıdemli Yöneticisi, PepsiCo
PepsiCo

Demiryolu yolcuları için hayatı kolaylaştırma

Alman demiryolu şirketi Deutsche Bahn’ın dijital ortağı DB Systel, yolculara yardımcı olmak için Dijital Kılavuz Köpek adlı bir çözüm geliştirdi. Microsoft Azure Machine Learning ile nöral ağları kullanarak yeni bir modeli eğitmek yalnızca birkaç saat sürer.

DB Systel GmbH

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.

Machine Learning’i ücretsiz deneyin

Kullandıkça öde fiyatlandırması ile kullanmaya başlayın