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Características de Azure Machine Learning
¿Cuáles son las funciones de Azure Machine Learning?
Desarrollo de modelos
- Soporte de idiomas
- Arrastra y suelta
- Algoritmos preconstruidos
- Entrenamiento de modelos
- Algoritmos preconstruidos
Servicios de aprendizaje automático/profundo
- Visión computarizada
- Procesamiento del lenguaje natural
- Generación de lenguaje natural
- Redes neuronales artificiales
- Visión computarizada
Despliegue
- Servicio Gestionado
- Aplicación
- Escalabilidad
Sistema
- Ingesta de datos y disputas
- Arrastra y suelta
Alternativas de Azure Machine Learning Mejor Valoradas
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Categorías de Azure Machine Learning Studio en G2
Filtrar por Funciones
Desarrollo de modelos
Soporte de idiomas | Según lo informado en 51 reseñas de Azure Machine Learning. Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript | 86% (Basado en 51 reseñas) | |
Arrastra y suelta | Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos Los revisores de 54 de Azure Machine Learning han proporcionado comentarios sobre esta función. | 89% (Basado en 54 reseñas) | |
Algoritmos preconstruidos | Basado en 53 reseñas de Azure Machine Learning. Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo | 83% (Basado en 53 reseñas) | |
Entrenamiento de modelos | Basado en 52 reseñas de Azure Machine Learning. Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales | 87% (Basado en 52 reseñas) | |
Algoritmos preconstruidos | Basado en 21 reseñas de Azure Machine Learning. Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo | 81% (Basado en 21 reseñas) | |
Entrenamiento de modelos | Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales Esta función fue mencionada en 21 reseñas de Azure Machine Learning. | 87% (Basado en 21 reseñas) | |
Ingeniería de características | Basado en 21 reseñas de Azure Machine Learning. Transforma los datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos | 84% (Basado en 21 reseñas) |
Servicios de aprendizaje automático/profundo
Visión computarizada | Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes Esta función fue mencionada en 45 reseñas de Azure Machine Learning. | 81% (Basado en 45 reseñas) | |
Procesamiento del lenguaje natural | Según lo informado en 45 reseñas de Azure Machine Learning. Ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural | 79% (Basado en 45 reseñas) | |
Generación de lenguaje natural | Ofrece servicios de generación de lenguaje natural Esta función fue mencionada en 38 reseñas de Azure Machine Learning. | 78% (Basado en 38 reseñas) | |
Redes neuronales artificiales | Ofrece redes neuronales artificiales para los usuarios Los revisores de 42 de Azure Machine Learning han proporcionado comentarios sobre esta función. | 82% (Basado en 42 reseñas) | |
Visión computarizada | Según lo informado en 21 reseñas de Azure Machine Learning. Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes | 83% (Basado en 21 reseñas) | |
Comprensión del lenguaje natural | Ofrece servicios de comprensión del lenguaje natural Esta función fue mencionada en 21 reseñas de Azure Machine Learning. | 87% (Basado en 21 reseñas) | |
Generación de lenguaje natural | Ofrece servicios de generación de lenguaje natural Los revisores de 20 de Azure Machine Learning han proporcionado comentarios sobre esta función. | 86% (Basado en 20 reseñas) | |
Aprendizaje profundo | Proporciona capacidades de aprendizaje profundo Los revisores de 21 de Azure Machine Learning han proporcionado comentarios sobre esta función. | 85% (Basado en 21 reseñas) |
Despliegue
Servicio Gestionado | Según lo informado en 50 reseñas de Azure Machine Learning. Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura | 88% (Basado en 50 reseñas) | |
Aplicación | Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas Los revisores de 51 de Azure Machine Learning han proporcionado comentarios sobre esta función. | 87% (Basado en 51 reseñas) | |
Escalabilidad | Basado en 51 reseñas de Azure Machine Learning. Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar | 89% (Basado en 51 reseñas) | |
Flexibilidad lingüística | Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas. | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad del marco | Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia. | No hay suficientes datos disponibles | |
Control de versiones | Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Facilidad de implementación | Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Servicio Gestionado | Basado en 21 reseñas de Azure Machine Learning. Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura | 89% (Basado en 21 reseñas) | |
Aplicación | Según lo informado en 21 reseñas de Azure Machine Learning. Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas | 88% (Basado en 21 reseñas) | |
Escalabilidad | Basado en 21 reseñas de Azure Machine Learning. Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar | 91% (Basado en 21 reseñas) | |
Flexibilidad lingüística | Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas. | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad del marco | Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia. | No hay suficientes datos disponibles | |
Control de versiones | Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Facilidad de implementación | Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad | Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles |
Gestión
Catalogación | Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Monitoreo | Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gobernante | Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Registro de modelos | Permite a los usuarios administrar artefactos de modelos y realizar un seguimiento de los modelos que se implementan en producción. | No hay suficientes datos disponibles | |
Catalogación | Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa. | No hay suficientes datos disponibles | |
Monitoreo | Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gobernante | Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático. | No hay suficientes datos disponibles |
Sistema
Ingesta de datos y disputas | Ofrece al usuario la capacidad de importar una variedad de fuentes de datos para su uso inmediato Esta función fue mencionada en 22 reseñas de Azure Machine Learning. | 86% (Basado en 22 reseñas) | |
Soporte de idiomas | Según lo informado en 21 reseñas de Azure Machine Learning. Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript | 89% (Basado en 21 reseñas) | |
Arrastra y suelta | Según lo informado en 22 reseñas de Azure Machine Learning. Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos | 87% (Basado en 22 reseñas) |
Operaciones
Métricas | Controlar el uso y el rendimiento del modelo en producción | No hay suficientes datos disponibles | |
Gestión de infraestructuras | Implemente aplicaciones de aprendizaje automático de misión crítica donde y cuando las necesite | No hay suficientes datos disponibles | |
Colaboración | Compare fácilmente experimentos (código, hiperparámetros, métricas, predicciones, dependencias, métricas del sistema, etc.) para comprender las diferencias en el rendimiento del modelo. | No hay suficientes datos disponibles |
IA generativa
Generación de texto | Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto. | No hay suficientes datos disponibles | |
Resumen de texto | Condensa documentos largos o texto en un breve resumen. | No hay suficientes datos disponibles | |
Generación de texto por IA | Según lo informado en 10 reseñas de Azure Machine Learning. Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto. | 85% (Basado en 10 reseñas) | |
Resumen de texto | Según lo informado en 10 reseñas de Azure Machine Learning. Condensa documentos largos o texto en un breve resumen. | 82% (Basado en 10 reseñas) | |
Texto a imagen | Según lo informado en 10 reseñas de Azure Machine Learning. Proporciona la capacidad de generar imágenes a partir de un mensaje de texto. | 75% (Basado en 10 reseñas) |
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
Alta disponibilidad | Garantiza que el servicio sea confiable y esté disponible cuando sea necesario, minimizando el tiempo de inactividad y las interrupciones del servicio. | No hay suficientes datos disponibles | |
Escalabilidad del entrenamiento de modelos | Permite al usuario escalar el entrenamiento de modelos de manera eficiente, lo que facilita el manejo de conjuntos de datos más grandes y modelos más complejos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Velocidad de inferencia | Proporciona al usuario la capacidad de obtener respuestas rápidas y de baja latencia durante la etapa de inferencia, que es fundamental para las aplicaciones en tiempo real. | No hay suficientes datos disponibles |
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
Costo por llamada a la API | Ofrece al usuario un modelo de precios transparente para las llamadas a la API, lo que permite una mejor planificación del presupuesto y control de costes. | No hay suficientes datos disponibles | |
Flexibilidad en la asignación de recursos | Proporciona al usuario la capacidad de asignar recursos computacionales en función de la demanda, lo que lo hace rentable. | No hay suficientes datos disponibles | |
Eficiencia Energética | Permite al usuario minimizar el uso de energía tanto durante el entrenamiento como durante la inferencia, lo que es cada vez más importante para las operaciones sostenibles. | No hay suficientes datos disponibles |
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
Compatibilidad con múltiples nubes | Ofrece al usuario la flexibilidad de implementar en múltiples proveedores de nube, lo que reduce el riesgo de dependencia de un proveedor. | No hay suficientes datos disponibles | |
Integración de canalización de datos | Proporciona al usuario la capacidad de conectarse sin problemas con varias fuentes de datos y canalizaciones, lo que simplifica la ingesta de datos y el preprocesamiento. | No hay suficientes datos disponibles | |
Compatibilidad y flexibilidad de la API | Permite al usuario integrar fácilmente los modelos de IA generativa en los flujos de trabajo y sistemas existentes a través de API. | No hay suficientes datos disponibles |
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
GDPR y cumplimiento normativo | Ayuda al usuario a mantener el cumplimiento de GDPR y otras regulaciones de protección de datos, lo cual es crucial para las empresas que operan a nivel mundial. | No hay suficientes datos disponibles | |
Control de acceso basado en roles | Permite al usuario configurar controles de acceso basados en roles dentro de la organización, mejorando la seguridad. | No hay suficientes datos disponibles | |
Cifrado de datos | Garantiza que los datos estén cifrados durante el tránsito y en reposo, lo que proporciona una capa adicional de seguridad. | No hay suficientes datos disponibles |
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
Calidad de la documentación | Proporciona al usuario una documentación completa y clara, lo que ayuda a una adopción y resolución de problemas más rápidas. | No hay suficientes datos disponibles | |
Actividad comunitaria | Permite al usuario medir el nivel de soporte de la comunidad y las extensiones de terceros disponibles, lo que puede ser útil para resolver problemas y ampliar la funcionalidad. | No hay suficientes datos disponibles |
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
Herramientas de Optimización de Prompts | Proporciona a los usuarios la capacidad de probar y optimizar los mensajes para mejorar la calidad y eficiencia del resultado de LLM. | No hay suficientes datos disponibles | |
Biblioteca de Plantillas | Ofrece a los usuarios una colección de plantillas de indicaciones reutilizables para diversas tareas de LLM para acelerar el desarrollo y estandarizar el resultado. | No hay suficientes datos disponibles |
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
Tablero de Comparación de Modelos | Ofrece herramientas para que los usuarios comparen múltiples LLMs lado a lado basándose en métricas de rendimiento, velocidad y precisión. | No hay suficientes datos disponibles |
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
Interfaz de Ajuste Fino | Proporciona a los usuarios una interfaz fácil de usar para ajustar finamente los LLMs en sus conjuntos de datos específicos, permitiendo una mejor alineación con las necesidades empresariales. | No hay suficientes datos disponibles |
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
Integraciones de SDK y API | Los usuarios tienen herramientas para integrar la funcionalidad de LLM en sus aplicaciones existentes a través de SDKs y APIs, simplificando el desarrollo. | No hay suficientes datos disponibles |
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
Despliegue con un solo clic | Ofrece a los usuarios la capacidad de implementar modelos rápidamente en entornos de producción con un esfuerzo y configuración mínimos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gestión de Escalabilidad | Proporciona a los usuarios herramientas para escalar automáticamente los recursos de LLM según la demanda, asegurando un uso eficiente y rentabilidad. | No hay suficientes datos disponibles |
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
Reglas de Moderación de Contenidos | Los usuarios tienen la capacidad de establecer límites y filtros para prevenir salidas inapropiadas o sensibles del LLM. | No hay suficientes datos disponibles | |
Verificador de Cumplimiento de Políticas | Ofrece a los usuarios herramientas para garantizar que sus LLM cumplan con estándares de cumplimiento como GDPR, HIPAA y otras regulaciones, reduciendo el riesgo y la responsabilidad. | No hay suficientes datos disponibles |
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
Alertas de Detección de Deriva | Los usuarios reciben notificaciones cuando el rendimiento del LLM se desvía significativamente de las normas esperadas, lo que indica un posible desvío del modelo o problemas de datos. | No hay suficientes datos disponibles | |
Métricas de Rendimiento en Tiempo Real | Proporciona a los usuarios información en tiempo real sobre la precisión del modelo, la latencia y la interacción del usuario, ayudándoles a identificar y abordar problemas de manera oportuna. | No hay suficientes datos disponibles |
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
Herramientas de Cifrado de Datos | Proporciona a los usuarios capacidades de cifrado para datos en tránsito y en reposo, asegurando comunicación y almacenamiento seguros al trabajar con LLMs. | No hay suficientes datos disponibles | |
Gestión de Control de Acceso | Ofrece a los usuarios herramientas para establecer permisos de acceso para diferentes roles, asegurando que solo el personal autorizado pueda interactuar con o modificar los recursos de LLM. | No hay suficientes datos disponibles |
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
Optimización de Enrutamiento de Solicitudes | Proporciona a los usuarios middleware para enrutar solicitudes de manera eficiente al LLM apropiado según criterios como costo, rendimiento o casos de uso específicos. | No hay suficientes datos disponibles |
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
Soporte de procesamiento por lotes | Los usuarios tienen herramientas para procesar múltiples entradas en paralelo, mejorando la velocidad de inferencia y la rentabilidad para escenarios de alta demanda. | No hay suficientes datos disponibles |
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Ejecución Autónoma de Tareas | Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante | No hay suficientes datos disponibles | |
Planificación en varios pasos | Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos | No hay suficientes datos disponibles | |
Integración entre sistemas | Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos | No hay suficientes datos disponibles | |
Aprendizaje adaptativo | Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia | No hay suficientes datos disponibles | |
Interacción en Lenguaje Natural | Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas | No hay suficientes datos disponibles | |
Asistencia proactiva | Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan | No hay suficientes datos disponibles | |
Toma de decisiones | Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos. | No hay suficientes datos disponibles |
