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.
Makine öğrenmesini videolar aracılığıyla keşfedin
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.
Kendi koşullarınıza uygun makine öğrenmesi modelleri oluşturmak için Azure makine öğrenmesi ürün ve hizmetlerini nasıl kullanacağınıza bakın.
Bulutta makine öğrenmesinin temelleri
Makine öğrenmesine bir giriş yapın ve makine öğrenmesi yaşam döngüsünün temel aşamalarını keşfedin.
Azure’da makine öğrenmesi araçları
Veri bilimciler için makine öğrenmesi araçlarını keşfedin ve Azure’da nasıl çalıştıklarını görün.
PyTorch ile derin öğrenmenin temelleri
Basit bir görüntü sınıflandırma sorununu çözmek için PyTorch’u nasıl kullanacağınızı görün.
Her yerde makine öğrenmesi çalıştırın
Mevcut Kubernetes altyapısını kullanarak şirket içinde veya çoklu bulutta makine öğrenmesi çalıştırın.
PyTorch hakkında temel bilgileri öğrenin
PyTorch Geliştirici Danışmanı Suraj Subramanian’ın yürüttüğü bir öğreticiyi izleyin.
Hata Analiz araç setini kullanarak sorumlu AI derleyin
Model hatalarını tespit etmeyi ve kök nedenleri tanılamayı öğrenin.
Derin öğrenmeyi kullanarak sesleri etiketleme
Sesleri kullanmayı ve görüntüye dönüştürmeyi, ayrıca şarkılara ruh haline göre etiket eklemek için sınıflandırıcı modeli oluşturmayı öğrenin.
Makine öğrenmesi ile yeniden üretilebilen veri bilimi
Tekrarlanabilir bir iş akışını nasıl düzenleyebileceğinizi öğrenin.
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.
Yapay zeka güncelleştirmeleri, bloglar ve duyurular
30 EYLÜL 2020