Veri bilimcileri için makine öğrenmesi

Veri bilimcileri ve makine öğrenmesi mühendisleri için makine öğrenmesi araçlarını keşfedin ve Azure’da bulut ölçeğinde makine öğrenmesi çözümleri oluşturmayı öğrenin.

Azure’da makine öğrenmesini keşfedin

Azure araçları ve hizmetleriyle ilgili olarak, iş açısından kritik süreçler için makine öğrenmesi modelleri oluşturun ve dağıtın.

Kendi koşullarınızda makine öğrenmesi modelleri geliştirin

Tercih ettiğiniz araçları kullanarak tercih ettiğiniz geliştirme dili, ortamı ve makine öğrenmesi çerçevelerinde makine öğrenmesi modelleri oluşturun ve modellerinizi Azure Yapay Zeka ile bulutta, şirket içinde veya uçta dağıtın.

Makine öğrenmesi çözümlerini sorumlu bir şekilde oluşturun

Makine öğrenmesi modellerinizi anlayın, verileri değişiklik gizliliği ve gizli bilgi işlemle koruyun, denetim kayıtları ve veri sayfaları ile makine öğrenmesi yaşam döngüsünü denetleyin.

İş açısından kritik süreçler için makine öğrenmesi modellerini güvenle dağıtın

Yüksek düzeyde ölçeklenebilir, hataya dayanıklı ve tekrarlanabilir makine öğrenmesi çözümleri dağıtın ve yönetin.

Yapay zekayı sorumlu bir şekilde geliştirmeye yönelik 10 yönergeyi keşfedin. Azure Sorumlu Yapay Zeka dijital etkinliğinde Microsoft ve BCG'den yapay zeka uzmanlarına katılın. Şimdi kaydolun.

Diğer veri bilimcilerinin Azure Machine Learning’i nasıl kullandığını görün

Görev açısından kritik Kendi koşullarınızda

Kuruluşların görev açısından kritik iş yüklerini desteklemek için Azure'ı nasıl kullandığını öğrenin.

Humana

Humana’nın yapay zeka özellikli, görev açısından kritik sağlık hizmetleri deneyimlerini nasıl sunduğuna bakın.

AGL

AGL’nin Azure Machine Learning ile MLOps uygulaması hakkında bilgi edinin.

UCLA

UCLA’nın doktorlarına yardımcı olmak için yapay zekayı kullanma konusunda nasıl öncülük ettiğini keşfedin.

Makine öğrenmesini videolar aracılığıyla keşfedin

Görev açısından kritik Kendi koşullarınızda En son yapay zeka yeniliklerine bakın

Görev açısından kritik uygulamaları desteklemek için makine öğrenmesi çözümlerini nasıl kullanacağınızı keşfedin.

Makine öğrenmesi modellerini büyük ölçekte eğitme

Eğitim işlerinizi ölçeklendirmek için Azure’da doğru işlemi nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Model dağıtımı ve çıkarım

Büyük ölçekte model çıkarımına yönelik çeşitli dağıtım seçenekleri ve iyileştirmeler hakkında bilgi edinin.

MLOps hakkında açıklamalar

MLOps’un önemi ve bununla alakalı süreçler hakkında bilgi edinin.

Makine öğrenmesi ortamlarınızın güvenliğini sağlama

Kurumsal düzeyde güvenlik ve idare olanaklarına erişmek için Azure’ı nasıl kullanacağınıza bakın.

Hibrit ve çok bulutlu makine öğrenmesi

Hibrit ve çok bulutlu makine öğrenmesi ortamlarının nasıl sağlandığına bakın.

Açık ve birlikte çalışabilen makine öğrenmesi

Azure Machine Learning’in açık kaynak teknolojilerle birlikte nasıl çalıştığına ve diğer Azure hizmetleriyle nasıl tümleştiğine bakın.

Azure Machine Learning ile MLOps

Geniş ölçekte makine öğrenmesi modelleri oluşturma, eğitim ve dağıtım sürecini hızlandırın.

Kurumsal güvenlik ve ölçeğe sahip Makine Öğrenmesi çözümleri

Azure Machine Learning ile güvenli, ölçeklenebilir ve adil makine öğrenimi çözümleri oluşturmayı öğrenin.

Azure Machine Learning ile sorumlu AI

Makine öğrenmesi modellerinizi anlamanıza, korumanıza ve denetlemenize yardımcı olacak araçlar ve yöntemler hakkında bilgi edinin.

Örnek çözüm mimarileri ile daha fazlasını öğrenin

Azure Machine Learning kullanmaya yönelik farklı senaryolar bulun.

Makine öğrenmesi

Model eğitim sürecini hiper parametreler adı verilen ayarlanabilir parametrelerle kontrol edin. Python modellerinin hiper parametrelerini ayarlamak için önerilen uygulamaları keşfedin ve hiper parametreleri verimli bir şekilde optimize etmek için hiper parametre ayarlamayı nasıl otomatikleştirmeyi ve deneyleri paralel olarak çalıştırmayı öğrenin.

Derin öğrenme

GPU etkin sanal makine kümeleri arasında derin makine öğrenmesi modellerinin dağıtılmış eğitiminin nasıl yürütüleceğini görün. Bu senaryo, görüntü sınıflandırması içindir, ancak çözüm, segmentasyon veya nesne algılama gibi diğer derin öğrenme senaryolarına genelleştirilebilir.

MLOps

Azure DevOps ve Azure Machine Learning kullanarak bir AI uygulaması için sürekli tümleştirme (CI), sürekli teslim (CD) ve yeniden eğitim işlem hattı uygulamayı öğrenin. Çözüm, scikit-learn diyabet veri kümesi üzerine kuruludur ancak herhangi bir yapay zeka senaryosu ve diğer popüler yapı sistemleri için kolayca uyarlanabilir.

Edge dağıtımı

Buluttan şirket içi veya uç senaryolara hızlı makine öğrenimi çıkarımını genişletmek için Azure Stack Edge’in nasıl kullanılacağını görün. Herhangi bir uç konumu için bilgi işlem, depolama, ağ oluşturma ve donanım hızlandırmalı makine öğrenimi gibi Azure özelliklerinden yararlanmak için Azure Stack Edge’i kullanın.

Toplu Puanlama

Mevcut bir görüntüyü başka bir görüntünün tarzında oluşturan bir derin öğrenme tekniği olan nöral stil aktarımını bir videoya uygulamak için Azure Machine Learning’i kullanmayı öğrenin.

Gerçek zamanlı puanlama

Azure Kubernetes Service (AKS) kullanarak gerçek zamanlı tahminler yapmak için Python modellerini web hizmetleri olarak dağıtmayı keşfedin. AKS’de dağıtılan makine öğrenmesi modelleri, yüksek ölçekli üretim dağıtımları için uygundur.