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Azure Machine Learning
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Azure Machine Learning Funktionen
Welche Funktionen hat Azure Machine Learning?
Modellentwicklung
- Unterstützte Sprachen
- Drag-and-Drop
- Vorgefertigte Algorithmen
- Modell-Training
- Vorgefertigte Algorithmen
Machine-/Deep-Learning-Dienste
- Maschinelles Sehen
- Verarbeitung natürlicher Sprache
- Generierung natürlicher Sprache
- Künstliche neuronale Netze
- Maschinelles Sehen
Einsatz
- Managed Service
- Anwendung
- Skalierbarkeit
system
- Datenerfassung und -aufbereitung
- Drag-and-Drop
Azure Machine Learning Studio Kategorien auf G2
Filter für Funktionen
Modellentwicklung
Unterstützte Sprachen | Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript Diese Funktion wurde in 51 Azure Machine Learning Bewertungen erwähnt. | 86% (Basierend auf 51 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Wie in 54 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben | 89% (Basierend auf 54 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Basierend auf 53 Azure Machine Learning Bewertungen. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 83% (Basierend auf 53 Bewertungen) | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle 52 Rezensenten von Azure Machine Learning haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 87% (Basierend auf 52 Bewertungen) | |
Vorgefertigte Algorithmen | Basierend auf 21 Azure Machine Learning Bewertungen. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung | 81% (Basierend auf 21 Bewertungen) | |
Modell-Training | Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle Diese Funktion wurde in 21 Azure Machine Learning Bewertungen erwähnt. | 87% (Basierend auf 21 Bewertungen) | |
Feature-Entwicklung | Wie in 21 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen | 84% (Basierend auf 21 Bewertungen) |
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Maschinelles Sehen | Bietet Bilderkennungsdienste an Diese Funktion wurde in 45 Azure Machine Learning Bewertungen erwähnt. | 81% (Basierend auf 45 Bewertungen) | |
Verarbeitung natürlicher Sprache | Wie in 45 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an | 79% (Basierend auf 45 Bewertungen) | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an 38 Rezensenten von Azure Machine Learning haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 78% (Basierend auf 38 Bewertungen) | |
Künstliche neuronale Netze | Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer Diese Funktion wurde in 42 Azure Machine Learning Bewertungen erwähnt. | 82% (Basierend auf 42 Bewertungen) | |
Maschinelles Sehen | Basierend auf 21 Azure Machine Learning Bewertungen. Bietet Bilderkennungsdienste an | 83% (Basierend auf 21 Bewertungen) | |
Verstehen natürlicher Sprache | Basierend auf 21 Azure Machine Learning Bewertungen. Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache | 87% (Basierend auf 21 Bewertungen) | |
Generierung natürlicher Sprache | Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an Diese Funktion wurde in 20 Azure Machine Learning Bewertungen erwähnt. | 86% (Basierend auf 20 Bewertungen) | |
Deep Learning | Wie in 21 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Bietet Deep-Learning-Funktionen | 85% (Basierend auf 21 Bewertungen) |
Einsatz
Managed Service | Wie in 50 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur | 88% (Basierend auf 50 Bewertungen) | |
Anwendung | Wie in 51 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden | 87% (Basierend auf 51 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Wie in 51 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen | 89% (Basierend auf 51 Bewertungen) | |
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Managed Service | Wie in 21 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur | 89% (Basierend auf 21 Bewertungen) | |
Anwendung | Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden 21 Rezensenten von Azure Machine Learning haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 88% (Basierend auf 21 Bewertungen) | |
Skalierbarkeit | Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen 21 Rezensenten von Azure Machine Learning haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 91% (Basierend auf 21 Bewertungen) | |
Sprachliche Flexibilität | Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität des Rahmens | Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Versionsverwaltung | Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Einfache Bereitstellung | Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit | Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Management
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Modell-Registry | Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Katalogisierung | Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Überwachung | Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Regierend | Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
system
Datenerfassung und -aufbereitung | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren Diese Funktion wurde in 22 Azure Machine Learning Bewertungen erwähnt. | 86% (Basierend auf 22 Bewertungen) | |
Unterstützte Sprachen | Wie in 21 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript | 89% (Basierend auf 21 Bewertungen) | |
Drag-and-Drop | Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben Diese Funktion wurde in 22 Azure Machine Learning Bewertungen erwähnt. | 87% (Basierend auf 22 Bewertungen) |
Transaktionen
Metriken | Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Infrastruktur-Management | Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Zusammenarbeit | Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Generative KI
Textgenerierung | Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Textzusammenfassung | Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
KI-Textgenerierung | Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung. 10 Rezensenten von Azure Machine Learning haben Feedback zu dieser Funktion gegeben. | 85% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Textzusammenfassung | Basierend auf 10 Azure Machine Learning Bewertungen. Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen. | 82% (Basierend auf 10 Bewertungen) | |
Text-zu-Bild | Wie in 10 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren. | 75% (Basierend auf 10 Bewertungen) |
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Hohe Verfügbarkeit | Stellt sicher, dass der Service zuverlässig und bei Bedarf verfügbar ist, wodurch Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen minimiert werden. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeit des Modelltrainings | Ermöglicht es dem Benutzer, das Training von Modellen effizient zu skalieren, was den Umgang mit größeren Datensätzen und komplexeren Modellen erleichtert. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Inferenz-Geschwindigkeit | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, während der Inferenzphase schnelle Antworten mit geringer Latenz zu erhalten, was für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Kosten pro API-Aufruf | Bietet dem Benutzer ein transparentes Preismodell für API-Aufrufe, das eine bessere Budgetplanung und Kostenkontrolle ermöglicht. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Flexibilität bei der Ressourcenzuweisung | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, Rechenressourcen bedarfsgerecht zuzuweisen, wodurch es kostengünstig wird. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Energieeffizienz | Ermöglicht es dem Benutzer, den Energieverbrauch sowohl während des Trainings als auch während der Inferenz zu minimieren, was für einen nachhaltigen Betrieb immer wichtiger wird. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Multi-Cloud-Unterstützung | Bietet dem Benutzer die Flexibilität, über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und so das Risiko einer Anbieterbindung zu verringern. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Integration von Datenpipelines | Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Pipelines zu verbinden und so die Datenerfassung und -vorverarbeitung zu vereinfachen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
API-Unterstützung und Flexibilität | Ermöglicht es dem Benutzer, die generativen KI-Modelle über APIs einfach in bestehende Workflows und Systeme zu integrieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
DSGVO und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften | Hilft dem Benutzer, die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen aufrechtzuerhalten, was für weltweit tätige Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Rollenbasierte Zugriffskontrolle | Ermöglicht es dem Benutzer, Zugriffssteuerungen basierend auf Rollen innerhalb der Organisation einzurichten und so die Sicherheit zu erhöhen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Datenverschlüsselung | Stellt sicher, dass Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden, und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Qualität der Dokumentation | Bietet dem Benutzer eine umfassende und übersichtliche Dokumentation, die eine schnellere Einführung und Fehlerbehebung ermöglicht. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Community-Aktivitäten | Ermöglicht es dem Benutzer, den Grad der Community-Unterstützung und der verfügbaren Erweiterungen von Drittanbietern zu messen, was für die Problemlösung und die Erweiterung der Funktionalität nützlich sein kann. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Prompt-Optimierungstools | Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Eingabeaufforderungen zu testen und zu optimieren, um die Qualität und Effizienz der LLM-Ausgabe zu verbessern. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Vorlagenbibliothek | Bietet den Benutzern eine Sammlung wiederverwendbarer Vorlagen für verschiedene LLM-Aufgaben, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Ausgabe zu standardisieren. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Modellvergleichs-Dashboard | Bietet Werkzeuge für Benutzer, um mehrere LLMs nebeneinander basierend auf Leistungs-, Geschwindigkeits- und Genauigkeitsmetriken zu vergleichen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Feinabstimmungsoberfläche | Bietet den Benutzern eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Feinabstimmung von LLMs auf ihre spezifischen Datensätze, was eine bessere Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen ermöglicht. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
SDK- und API-Integrationen | Gibt den Benutzern Werkzeuge, um LLM-Funktionalität in ihre bestehenden Anwendungen über SDKs und APIs zu integrieren, was die Entwicklung vereinfacht. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Ein-Klick-Bereitstellung | Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Modelle schnell in Produktionsumgebungen mit minimalem Aufwand und Konfiguration bereitzustellen. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Skalierbarkeitsmanagement | Bietet Benutzern Werkzeuge, um LLM-Ressourcen basierend auf der Nachfrage automatisch zu skalieren, was eine effiziente Nutzung und Kosteneffektivität gewährleistet. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Inhaltsmoderationsregeln | Benutzern die Möglichkeit geben, Grenzen und Filter festzulegen, um unangemessene oder sensible Ausgaben des LLM zu verhindern. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Richtlinienkonformitätsprüfer | Bietet den Nutzern Werkzeuge, um sicherzustellen, dass ihre LLMs den Compliance-Standards wie GDPR, HIPAA und anderen Vorschriften entsprechen, wodurch Risiko und Haftung reduziert werden. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Drift-Erkennungswarnungen | Benachrichtigt Benutzer, wenn die LLM-Leistung erheblich von den erwarteten Normen abweicht, was auf potenzielles Modell-Drift oder Datenprobleme hinweist. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Echtzeit-Leistungskennzahlen | Bietet den Nutzern Live-Einblicke in die Modellgenauigkeit, Latenz und Benutzerinteraktion, was ihnen hilft, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Datenverschlüsselungswerkzeuge | Bietet Benutzern Verschlüsselungsfunktionen für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, um sichere Kommunikation und Speicherung bei der Arbeit mit LLMs zu gewährleisten. | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Zugriffskontrollverwaltung | Bietet den Benutzern Werkzeuge, um Zugriffsberechtigungen für verschiedene Rollen festzulegen, wodurch sichergestellt wird, dass nur autorisiertes Personal mit LLM-Ressourcen interagieren oder diese ändern kann. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Anforderungsweiterleitungsoptimierung | Bietet Benutzern Middleware, um Anfragen effizient an das geeignete LLM basierend auf Kriterien wie Kosten, Leistung oder spezifischen Anwendungsfällen zu leiten. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Stapelverarbeitungsunterstützung | Benutzern Werkzeuge zur Verfügung stellen, um mehrere Eingaben parallel zu verarbeiten, was die Inferenzgeschwindigkeit und Kosteneffizienz für Szenarien mit hoher Nachfrage verbessert. | Nicht genügend Daten verfügbar |
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Autonome Aufgabenausführung | Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Mehrstufige Planung | Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Systemübergreifende Integration | Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Adaptives Lernen | Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Natürliche Sprachinteraktion | Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Proaktive Unterstützung | Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an | Nicht genügend Daten verfügbar | |
Entscheidungsfindung | Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen. | Nicht genügend Daten verfügbar |
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