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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
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Azure Machine Learning Studio Catégories sur G2
Filtrer par fonctionnalités
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 51 avis. Azure Machine Learning | 86% (Basé sur 51 avis) | |
Glissez et déposez | Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 54 avis. Azure Machine Learning | 89% (Basé sur 54 avis) | |
Algorithmes prédéfinis | Basé sur 53 Azure Machine Learning avis. Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles | 83% (Basé sur 53 avis) | |
Formation sur modèle | Tel que rapporté dans 52 Azure Machine Learning avis. Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels | 87% (Basé sur 52 avis) | |
Algorithmes prédéfinis | Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles Les 21 évaluateurs de Azure Machine Learning ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 81% (Basé sur 21 avis) | |
Formation sur modèle | Tel que rapporté dans 21 Azure Machine Learning avis. Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels | 87% (Basé sur 21 avis) | |
Ingénierie des fonctionnalités | Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 21 avis. Azure Machine Learning | 84% (Basé sur 21 avis) |
Services d’apprentissage automatique/profond
Vision par ordinateur | Offre des services de reconnaissance d’images Les 45 évaluateurs de Azure Machine Learning ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 81% (Basé sur 45 avis) | |
Traitement du langage naturel | Tel que rapporté dans 45 Azure Machine Learning avis. Offre des services de traitement du langage naturel | 79% (Basé sur 45 avis) | |
Génération de langage naturel | Tel que rapporté dans 38 Azure Machine Learning avis. Offre des services de génération de langage naturel | 78% (Basé sur 38 avis) | |
Réseaux de neurones artificiels | Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs Les 42 évaluateurs de Azure Machine Learning ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 82% (Basé sur 42 avis) | |
Vision par ordinateur | Offre des services de reconnaissance d’images Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 21 avis. Azure Machine Learning | 83% (Basé sur 21 avis) | |
Compréhension du langage naturel | Basé sur 21 Azure Machine Learning avis. Offre des services de compréhension du langage naturel | 87% (Basé sur 21 avis) | |
Génération de langage naturel | Offre des services de génération de langage naturel Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 20 avis. Azure Machine Learning | 86% (Basé sur 20 avis) | |
Apprentissage profond | Fournit des capacités d’apprentissage profond Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 21 avis. Azure Machine Learning | 85% (Basé sur 21 avis) |
déploiement
Service géré | Basé sur 50 Azure Machine Learning avis. Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure | 88% (Basé sur 50 avis) | |
Application | Basé sur 51 Azure Machine Learning avis. Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation | 87% (Basé sur 51 avis) | |
Évolutivité | Basé sur 51 Azure Machine Learning avis. Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives | 89% (Basé sur 51 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 21 Azure Machine Learning avis. Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure | 89% (Basé sur 21 avis) | |
Application | Tel que rapporté dans 21 Azure Machine Learning avis. Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation | 88% (Basé sur 21 avis) | |
Évolutivité | Basé sur 21 Azure Machine Learning avis. Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives | 91% (Basé sur 21 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 22 avis. Azure Machine Learning | 86% (Basé sur 22 avis) | |
Prise en charge linguistique | Basé sur 21 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 21 avis) | |
Glissez et déposez | Basé sur 22 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 22 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 |
IA générative
Génération de texte | Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte. | Pas assez de données disponibles | |
Résumé du texte | Condense les longs documents ou textes en un bref résumé. | Pas assez de données disponibles | |
Génération de texte | Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte. Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 10 avis. Azure Machine Learning | 85% (Basé sur 10 avis) | |
Résumé du texte | Condense les longs documents ou textes en un bref résumé. Les 10 évaluateurs de Azure Machine Learning ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 82% (Basé sur 10 avis) | |
Synthèse de texte en image | Tel que rapporté dans 10 Azure Machine Learning avis. Permet de générer des images à partir d’une invite texte. | 75% (Basé sur 10 avis) |
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
Haute disponibilité | Garantit que le service est fiable et disponible en cas de besoin, minimisant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions de service. | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité de l’entraînement des modèles | Permet à l’utilisateur de mettre à l’échelle efficacement l’entraînement des modèles, ce qui facilite le traitement de jeux de données plus volumineux et de modèles plus complexes. | Pas assez de données disponibles | |
Vitesse d’inférence | Permet à l’utilisateur d’obtenir des réponses rapides et à faible latence pendant la phase d’inférence, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel. | Pas assez de données disponibles |
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
Coût par appel d’API | Offre à l’utilisateur un modèle de tarification transparent pour les appels d’API, ce qui permet une meilleure planification budgétaire et un meilleur contrôle des coûts. | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité de l’allocation des ressources | Permet à l’utilisateur d’allouer des ressources de calcul en fonction de la demande, ce qui le rend rentable. | Pas assez de données disponibles | |
Efficacité énergétique | Permet à l’utilisateur de minimiser la consommation d’énergie pendant l’entraînement et l’inférence, ce qui devient de plus en plus important pour des opérations durables. | Pas assez de données disponibles |
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
Prise en charge multicloud | Offre à l’utilisateur la possibilité de déployer sur plusieurs fournisseurs de cloud, réduisant ainsi le risque de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur. | Pas assez de données disponibles | |
Intégration du pipeline de données | Permet à l’utilisateur de se connecter de manière transparente à diverses sources de données et pipelines, simplifiant ainsi l’ingestion et le prétraitement des données. | Pas assez de données disponibles | |
Prise en charge et flexibilité de l’API | Permet à l’utilisateur d’intégrer facilement les modèles d’IA générative dans les flux de travail et les systèmes existants via des API. | Pas assez de données disponibles |
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
RGPD et conformité réglementaire | Aide l’utilisateur à maintenir la conformité avec le RGPD et d’autres réglementations en matière de protection des données, ce qui est crucial pour les entreprises opérant à l’échelle mondiale. | Pas assez de données disponibles | |
Contrôle d’accès basé sur les rôles | Permet à l’utilisateur de configurer des contrôles d’accès en fonction des rôles au sein de l’organisation, ce qui renforce la sécurité. | Pas assez de données disponibles | |
Cryptage des données | Garantit que les données sont chiffrées pendant le transit et au repos, offrant ainsi une couche de sécurité supplémentaire. | Pas assez de données disponibles |
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Qualité de la documentation | Fournit à l’utilisateur une documentation complète et claire, ce qui accélère l’adoption et le dépannage. | Pas assez de données disponibles | |
Activité communautaire | Permet à l’utilisateur d’évaluer le niveau de support de la communauté et les extensions tierces disponibles, ce qui peut être utile pour résoudre des problèmes et étendre les fonctionnalités. | 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 |
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Exécution autonome des tâches | Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante | Pas assez de données disponibles | |
Planification en plusieurs étapes | Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes | Pas assez de données disponibles | |
Intégration inter-systèmes | Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données | Pas assez de données disponibles | |
Apprentissage adaptatif | Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience | Pas assez de données disponibles | |
Interaction en Langage Naturel | Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches | Pas assez de données disponibles | |
Assistance proactive | Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité | Pas assez de données disponibles | |
Prise de décision | Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs | Pas assez de données disponibles |
