Fonctionnalités de Azure Machine Learning
Quelles sont les fonctionnalités de Azure Machine Learning?
Développement de modèles
- Prise en charge linguistique
- Glissez et déposez
- Algorithmes prédéfinis
- Formation sur modèle
- Algorithmes prédéfinis
Services d’apprentissage automatique/profond
- Vision par ordinateur
- Traitement du langage naturel
- Génération de langage naturel
- Réseaux de neurones artificiels
- Vision par ordinateur
déploiement
- Service géré
- Application
- Évolutivité
Système
- Ingestion de données et querelles
- Glissez et déposez
Meilleures alternatives à Azure Machine Learning les mieux notées
Azure Machine Learning Studio Catégories sur G2
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Développement de modèles
Prise en charge linguistique | Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 50 avis. Azure Machine Learning | 86% (Basé sur 50 avis) | |
Glissez et déposez | Basé sur 53 Azure Machine Learning avis. Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles | 89% (Basé sur 53 avis) | |
Algorithmes prédéfinis | Tel que rapporté dans 52 Azure Machine Learning avis. Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles | 83% (Basé sur 52 avis) | |
Formation sur modèle | Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels Les 51 évaluateurs de Azure Machine Learning ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 87% (Basé sur 51 avis) | |
Algorithmes prédéfinis | Basé sur 20 Azure Machine Learning avis. Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles | 82% (Basé sur 20 avis) | |
Formation sur modèle | Tel que rapporté dans 20 Azure Machine Learning avis. Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels | 88% (Basé sur 20 avis) | |
Ingénierie des fonctionnalités | Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs Les 20 évaluateurs de Azure Machine Learning ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 85% (Basé sur 20 avis) |
Services d’apprentissage automatique/profond
Vision par ordinateur | Tel que rapporté dans 44 Azure Machine Learning avis. Offre des services de reconnaissance d’images | 81% (Basé sur 44 avis) | |
Traitement du langage naturel | Offre des services de traitement du langage naturel Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 44 avis. Azure Machine Learning | 79% (Basé sur 44 avis) | |
Génération de langage naturel | Basé sur 37 Azure Machine Learning avis. Offre des services de génération de langage naturel | 77% (Basé sur 37 avis) | |
Réseaux de neurones artificiels | Tel que rapporté dans 41 Azure Machine Learning avis. Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs | 82% (Basé sur 41 avis) | |
Vision par ordinateur | Offre des services de reconnaissance d’images Les 20 évaluateurs de Azure Machine Learning ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 83% (Basé sur 20 avis) | |
Compréhension du langage naturel | Offre des services de compréhension du langage naturel Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 20 avis. Azure Machine Learning | 87% (Basé sur 20 avis) | |
Génération de langage naturel | Offre des services de génération de langage naturel Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 19 avis. Azure Machine Learning | 86% (Basé sur 19 avis) | |
Apprentissage profond | Basé sur 20 Azure Machine Learning avis. Fournit des capacités d’apprentissage profond | 85% (Basé sur 20 avis) |
déploiement
Service géré | Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure Les 49 évaluateurs de Azure Machine Learning ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 88% (Basé sur 49 avis) | |
Application | Basé sur 50 Azure Machine Learning avis. Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation | 87% (Basé sur 50 avis) | |
Évolutivité | Tel que rapporté dans 50 Azure Machine Learning avis. Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives | 89% (Basé sur 50 avis) | |
Flexibilité linguistique | Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues. | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité du cadre | Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix. | Pas assez de données disponibles | |
Gestion des versions | Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré. | Pas assez de données disponibles | |
Facilité de déploiement | Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning. | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Service géré | Basé sur 20 Azure Machine Learning avis. Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure | 88% (Basé sur 20 avis) | |
Application | Basé sur 20 Azure Machine Learning avis. Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation | 88% (Basé sur 20 avis) | |
Évolutivité | Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 20 avis. Azure Machine Learning | 92% (Basé sur 20 avis) | |
Flexibilité linguistique | Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues. | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité du cadre | Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix. | Pas assez de données disponibles | |
Gestion des versions | Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré. | Pas assez de données disponibles | |
Facilité de déploiement | Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning. | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise. | Pas assez de données disponibles |
management
Catalogage | Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Surveillance | Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique. | Pas assez de données disponibles | |
Gouvernant | Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning. | Pas assez de données disponibles | |
Registre des modèles | Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production. | Pas assez de données disponibles | |
Catalogage | Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Surveillance | Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique. | Pas assez de données disponibles | |
Gouvernant | Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning. | Pas assez de données disponibles |
Système
Ingestion de données et querelles | Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 21 avis. Azure Machine Learning | 87% (Basé sur 21 avis) | |
Prise en charge linguistique | Tel que rapporté dans 20 Azure Machine Learning avis. Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript | 89% (Basé sur 20 avis) | |
Glissez et déposez | Tel que rapporté dans 21 Azure Machine Learning avis. Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles | 87% (Basé sur 21 avis) |
Opérations
Métriques | Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production | Pas assez de données disponibles | |
Gestion de l’infrastructure | Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin | Pas assez de données disponibles | |
Collaboration | Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle. | Pas assez de données disponibles |
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Outils d'optimisation de l'invite | Les utilisateurs ont la possibilité de tester et d'optimiser les invites pour améliorer la qualité et l'efficacité des sorties de LLM. | Pas assez de données disponibles | |
Bibliothèque de modèles | Les utilisateurs disposent d'une collection de modèles de prompts réutilisables pour diverses tâches de LLM afin d'accélérer le développement et de standardiser les résultats. | Pas assez de données disponibles |
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Tableau de comparaison des modèles | Offre des outils aux utilisateurs pour comparer plusieurs LLM côte à côte en fonction des métriques de performance, de vitesse et de précision. | Pas assez de données disponibles |
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Interface de réglage fin | fournit aux utilisateurs une interface conviviale pour le réglage fin des LLMs sur leurs ensembles de données spécifiques, permettant une meilleure adéquation avec les besoins commerciaux. | Pas assez de données disponibles |
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Intégrations SDK et API | Les utilisateurs disposent d'outils pour intégrer la fonctionnalité LLM dans leurs applications existantes via des SDK et des API, simplifiant ainsi le développement. | Pas assez de données disponibles |
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Déploiement en un clic | Offre aux utilisateurs la capacité de déployer des modèles rapidement dans des environnements de production avec un minimum d'effort et de configuration. | Pas assez de données disponibles | |
Gestion de l'évolutivité | Les utilisateurs disposent d'outils pour ajuster automatiquement les ressources LLM en fonction de la demande, garantissant une utilisation efficace et rentable. | Pas assez de données disponibles |
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Règles de modération de contenu | Les utilisateurs ont la possibilité de définir des limites et des filtres pour empêcher les sorties inappropriées ou sensibles du LLM. | Pas assez de données disponibles | |
Vérificateur de Conformité des Politiques | Offre aux utilisateurs des outils pour garantir que leurs LLM respectent les normes de conformité telles que le RGPD, la HIPAA et d'autres réglementations, réduisant ainsi les risques et la responsabilité. | Pas assez de données disponibles |
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Alertes de détection de dérive | Les utilisateurs reçoivent des notifications lorsque la performance du LLM s'écarte de manière significative des normes attendues, indiquant un potentiel dérive du modèle ou des problèmes de données. | Pas assez de données disponibles | |
Mesures de performance en temps réel | Les utilisateurs bénéficient d'informations en temps réel sur la précision du modèle, la latence et l'interaction utilisateur, les aidant à identifier et à résoudre les problèmes rapidement. | Pas assez de données disponibles |
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Outils de chiffrement des données | Les utilisateurs disposent de capacités de chiffrement pour les données en transit et au repos, garantissant une communication et un stockage sécurisés lors de l'utilisation des LLM. | Pas assez de données disponibles | |
Gestion du contrôle d'accès | Offre aux utilisateurs des outils pour définir des autorisations d'accès pour différents rôles, garantissant que seul le personnel autorisé peut interagir avec ou modifier les ressources LLM. | Pas assez de données disponibles |
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Optimisation du routage des demandes | Les utilisateurs disposent d'un middleware pour acheminer efficacement les requêtes vers le LLM approprié en fonction de critères tels que le coût, la performance ou des cas d'utilisation spécifiques. | Pas assez de données disponibles |
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Support de traitement par lots | Les utilisateurs disposent d'outils pour traiter plusieurs entrées en parallèle, améliorant ainsi la vitesse d'inférence et la rentabilité pour les scénarios à forte demande. | Pas assez de données disponibles |
