加速生產力的視覺化機器學習
不論是新手或專業人員，整個資料科學小組的模型建置和部署速度都可以藉由拖放介面加快。
連線至任何資料來源，並使用各種內建模組來準備和前置處理資料
使用最新的機器學習和深度學習演算法，以視覺化方式建置及訓練模型
使用拖放模組來驗證和評估模型
按幾下即可部署和發佈即時或批次推斷端點
輕鬆連線及準備資料
拖放已註冊的資料集、連線到各種資料來源 (包括 Azure Blob 儲存體、Azure Data Lake Storage、Azure SQL) 或從本機檔案上傳資料。按一下即可預覽資料設定檔並加以視覺化。使用一組豐富的內建模組來預先處理資料，以進行資料轉換和特徵工程。
不需要撰寫程式碼即可建置及訓練模型
使用最先進的機器學習和深度學習演算法建置及訓練機器學習模型，包括適用於電腦視覺、文字分析、建議和異常偵測的演算法。拖放模組以建立無程式碼的模型，或使用 Python 和 R 程式碼進行自訂。
驗證和評估模型效能
以互動方式執行機器學習管線。交叉驗證模型和資料集以確保正確性。只要按幾下，就能存取資料視覺效果以評估模型。使用圖表、預覽記錄和輸出來執行快速的根本原因分析，以進行偵錯和疑難排解。
按幾下即可部署模型及發佈端點
按幾下就能在環境中將用於即時和批次推斷的模型部署為 REST 端點。自動產生評分檔案和部署映像。模型和其他資產會儲存在中央登錄中，以進行機器學習作業 (MLOps) 追蹤及取得譜系。
Azure Machine Learning 設計工具資源和文件
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教學課程
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