Azure Machine Learning

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

Uçtan uca makine öğrenimi yaşam döngüsünü hızlandırın

Azure Machine Learning hizmeti makine öğrenmesi, daha hızlı modeller oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya yönelik olarak sunduğu çok çeşitli verimli deneyimler ile geliştiricileri ve veri uzmanlarını destekler. Sektör lideri MLOps olan makine öğrenmesi için DevOps ile pazarlama süresini kısaltıp takımlar arasında işbirliği yapılmasına olanak tanıyın Sorumlu makine öğrenmesi için tasarlanan güvenli ve güvenilir bir platformda yenilik yapın.

Tüm yetenekler için makine öğrenmesi

Kod öncelikli yaklaşımla ve sürükle bırak yöntemiyle kullanılan tasarımcının yanı sıra ve otomatik makine öğrenmesi ile tüm beceri düzeyleri için üretkenlik.

Uçtan uca MLOps

Mevcut DevOps işlemleriyle tümleştirilebilen ve makine öğrenmesi yaşam döngüsünün tamamlanmasını yönetmenize yardımcı olan güçlü MLOps işlevleri.

Son teknoloji sorumlu makine öğrenmesi

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

Açık ve birlikte çalışabilir

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

Tüm beceriler için makine öğrenmesi ile üretkenliği artırın

Beceri düzeyi fark etmeksizin tüm ihtiyaçlarınızı karşılayan araçları kullanarak makine öğrenmesi modellerinizi hızla oluşturun ve dağıtın. Görsel makine öğrenmesini kullanmaya başlamak için kodsuz tasarımcıyı veya önce kod yaklaşımına sahip bir deneyim için işbirliğine yönelik 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.

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 makine öğrenmesi işlem hatlarını, varlıklarınızı izlemek için de zengin bir model kayıt defteri kullanın. Gelişmiş uyarıları ve otomatik makine öğrenmesi özelliklerini kullanarak üretim iş akışlarını uygun ölçekte yönetin. Yönetim makine öğrenmesi iş akışlarını kurumsal kullanıma hazır bir şekilde yönetmek için makine öğrenmesi modellerinin profilini oluşturun, bunları doğrulayın ve buluttan uca kadar istediğiniz yere dağıtın.

Sorumlu makine öğrenmesi çözümleri derleyin

Verilerinizi, modellerinizi ve süreçlerinizi korumak ve denetlemek için en gelişmiş sorumlu makine öğrenmesi 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 makine öğrenmesi varlıklarının güvenliğini sağlamak için gizli bilgi işlemden yararlanın. Sorumluluğa olanak tanımak için otomatik olarak denetim izlerini sürdürün, veri kökenini izleyin ve model veri sayfalarını kullanın.

Açık ve esnek bir platformda yenilik yapın

Makine öğrenmesi modeli eğitimine ve çıkarıma yönelik açık kaynak araçlar ve çerçeveler için yerleşik destekten yararlanın. PyTorch, TensorFlow veya scikit-learn gibi alışık olduğunuz çerçeveleri veya açık ve birlikte çalışma özelliği sunan ONNX biçimini kullanın. Popüler IDE’ler, Jupyter Notebook’larve CLI’lar gibi ihtiyaçlarınızı en iyi karşılayan geliştirme araçlarını veya Python ve R gibi dilleri seçin. Bulut ve uç cihazlarda çıkarımı iyileştirmek ve hızlandırmak için ONNX Runtime kullanın.

Gelişmiş güvenlik ve idare

  • Azure’la uçtan uca güvenlik elde edin ve güvenilir bir bulutta derleyin.
  • Ayrıntılı rol tabanlı erişimle, özel roller ve yerleşik kimlik doğrulaması mekanizmalarıyla kaynaklarınızı koruyun.
  • Ağınızı sanal ağlar ve özel bağlantılarla yalıtarak modelleri güvenle oluşturun, eğitin, dağıtın ve daha fazlasını yapın.
  • 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

IntelliSense, kolay işlem ve çekirdek değiştirme ile çevrimdışı not defteri düzenleme sayesinde üretkenliği en üst düzeye çıkarın.

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

Veri, model ve meta verileri depolayıp izlemek için merkezi kayıt defterini kullanın. Veri kökenini ve idare verilerini otomatik olarak yakalayın. İş akışlarını uygulamak amacıyla işleri ve GitHub Actions’ı izlemek için Git’i kullanın. Çalışmaları yönetin ve izleyin veya eğitim ve deneme için birden çok çalışmayı karşılaştırın.

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.

RStudio desteği

Yerleşik R desteği ve RStudio Server (açık kaynak sürümü) ile modeller oluşturun, dağıtın ve çalıştırmaları izleyin.

Diğer Azure hizmetleriyle derin tümleştirme

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

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. Değişiklik gizliliği ile verileri koruyun.

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.

Packt: 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, Forrester Wave™ kılavuzunda Microsoft ve Azure Machine Learning’i lider olarak tanımladı: Dizüstü Bilgisayar temelli Tahmine Dayalı Analiz ve Makine Öğrenmesi, 2020 3. Çeyrek.

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 the three new retail locations we opened in 2019. Those stores exceeded their revenue plans by over 200 percent in 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

İskandinav Havayolları (SAS), Azure Machine Learning’i kullanarak el ile uygulanan yöntemler aracılığıyla mümkün olmayan bir doğrulukla sahtekarlığı tanımlıyor. EuroBonus milleri karşılığında geçmişe dönük olarak bir uçuşa kaydolma vakasında (yaygın bir sahtekarlık kaynağı) yeni sistem, sahtekarlığı %99 doğrulukla tahmin ediyor.

Scandinavian Airlines

"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
Walgreens Boots Alliance

"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

"The automated machine learning capabilities in Azure Machine Learning save our data scientists from doing a lot of time-consuming work, which reduces our time to build models from several weeks to a few hours."

Xiaodong Wang, CEO, TalentCloud
TalentCloud

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.