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Recursos de Azure Machine Learning
Quais são os recursos de Azure Machine Learning?
Desenvolvimento de Modelos
- Suporte a idiomas
- Arrastar e soltar
- Algoritmos pré-construídos
- Treinamento de modelo
- Algoritmos pré-construídos
Serviços de Máquina/Deep Learning
- Visão computacional
- Processamento de Linguagem Natural
- Geração de Linguagem Natural
- Redes Neurais Artificiais
- Visão computacional
Implantação
- Serviço Gerenciado
- Aplicativo
- Escalabilidade
Sistema
- Ingestão de Dados e Disputa
- Arrastar e soltar
Principais Alternativas de Azure Machine Learning Mais Bem Avaliadas
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Categorias Azure Machine Learning Studio no G2
Filtrar por Recursos
Desenvolvimento de Modelos
Suporte a idiomas | Conforme relatado em 51 avaliações de Azure Machine Learning. Suporta linguagens de programação como Java, C ou Python. Suporta linguagens front-end, como HTML, CSS e JavaScript | 86% (Com base em 51 avaliações) | |
Arrastar e soltar | Com base em 54 avaliações de Azure Machine Learning. Oferece a capacidade de os desenvolvedores arrastarem e soltarem partes de código ou algoritmos ao criar modelos | 89% (Com base em 54 avaliações) | |
Algoritmos pré-construídos | Fornece aos usuários algoritmos pré-construídos para um desenvolvimento de modelo mais simples Este recurso foi mencionado em 53 avaliações de Azure Machine Learning. | 83% (Com base em 53 avaliações) | |
Treinamento de modelo | Fornece grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos individuais Este recurso foi mencionado em 52 avaliações de Azure Machine Learning. | 87% (Com base em 52 avaliações) | |
Algoritmos pré-construídos | Conforme relatado em 21 avaliações de Azure Machine Learning. Fornece aos usuários algoritmos pré-construídos para um desenvolvimento de modelo mais simples | 81% (Com base em 21 avaliações) | |
Treinamento de modelo | Fornece grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos individuais Revisores de 21 de Azure Machine Learning forneceram feedback sobre este recurso. | 87% (Com base em 21 avaliações) | |
Engenharia de Recursos | Conforme relatado em 21 avaliações de Azure Machine Learning. Transforma dados brutos em recursos que representam melhor o problema subjacente aos modelos preditivos | 84% (Com base em 21 avaliações) |
Serviços de Máquina/Deep Learning
Visão computacional | Oferece serviços de reconhecimento de imagem Este recurso foi mencionado em 45 avaliações de Azure Machine Learning. | 81% (Com base em 45 avaliações) | |
Processamento de Linguagem Natural | Com base em 45 avaliações de Azure Machine Learning. Oferece serviços de processamento de linguagem natural | 79% (Com base em 45 avaliações) | |
Geração de Linguagem Natural | Com base em 38 avaliações de Azure Machine Learning. Oferece serviços de geração de linguagem natural | 78% (Com base em 38 avaliações) | |
Redes Neurais Artificiais | Com base em 42 avaliações de Azure Machine Learning. Oferece redes neurais artificiais para usuários | 82% (Com base em 42 avaliações) | |
Visão computacional | Oferece serviços de reconhecimento de imagem Revisores de 21 de Azure Machine Learning forneceram feedback sobre este recurso. | 83% (Com base em 21 avaliações) | |
Compreensão de linguagem natural | Conforme relatado em 21 avaliações de Azure Machine Learning. Oferece serviços de compreensão de linguagem natural | 87% (Com base em 21 avaliações) | |
Geração de Linguagem Natural | Oferece serviços de geração de linguagem natural Este recurso foi mencionado em 20 avaliações de Azure Machine Learning. | 86% (Com base em 20 avaliações) | |
Aprendizado Profundo | Com base em 21 avaliações de Azure Machine Learning. Fornece recursos de aprendizado profundo | 85% (Com base em 21 avaliações) |
Implantação
Serviço Gerenciado | Gerencia a aplicação inteligente para o usuário, reduzindo a necessidade de infraestrutura Este recurso foi mencionado em 50 avaliações de Azure Machine Learning. | 88% (Com base em 50 avaliações) | |
Aplicativo | Com base em 51 avaliações de Azure Machine Learning. Permite que os usuários insiram aprendizado de máquina em aplicativos operacionais | 87% (Com base em 51 avaliações) | |
Escalabilidade | Fornece aplicativos e infraestrutura de aprendizado de máquina facilmente dimensionados Este recurso foi mencionado em 51 avaliações de Azure Machine Learning. | 89% (Com base em 51 avaliações) | |
Flexibilidade linguística | Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas. | Dados insuficientes disponíveis | |
Flexibilidade de estrutura | Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência. | Dados insuficientes disponíveis | |
Controle de versão | O controle de versão de registros como modelos é iterado. | Dados insuficientes disponíveis | |
Facilidade de implantação | Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente. | Dados insuficientes disponíveis | |
Escalabilidade | Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis | |
Serviço Gerenciado | Gerencia a aplicação inteligente para o usuário, reduzindo a necessidade de infraestrutura Este recurso foi mencionado em 21 avaliações de Azure Machine Learning. | 89% (Com base em 21 avaliações) | |
Aplicativo | Com base em 21 avaliações de Azure Machine Learning. Permite que os usuários insiram aprendizado de máquina em aplicativos operacionais | 88% (Com base em 21 avaliações) | |
Escalabilidade | Fornece aplicativos e infraestrutura de aprendizado de máquina facilmente dimensionados Este recurso foi mencionado em 21 avaliações de Azure Machine Learning. | 91% (Com base em 21 avaliações) | |
Flexibilidade linguística | Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas. | Dados insuficientes disponíveis | |
Flexibilidade de estrutura | Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência. | Dados insuficientes disponíveis | |
Controle de versão | O controle de versão de registros como modelos é iterado. | Dados insuficientes disponíveis | |
Facilidade de implantação | Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente. | Dados insuficientes disponíveis | |
Escalabilidade | Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis |
Gestão
Catalogação | Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis | |
Monitoramento | Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis | |
Diretor | Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis | |
Modelo de Registro | Permite que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos são implantados na produção. | Dados insuficientes disponíveis | |
Catalogação | Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis | |
Monitoramento | Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis | |
Diretor | Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis |
Sistema
Ingestão de Dados e Disputa | Conforme relatado em 22 avaliações de Azure Machine Learning. Dá ao usuário a capacidade de importar uma variedade de fontes de dados para uso imediato | 86% (Com base em 22 avaliações) | |
Suporte a idiomas | Conforme relatado em 21 avaliações de Azure Machine Learning. Suporta linguagens de programação como Java, C ou Python. Suporta linguagens front-end, como HTML, CSS e JavaScript | 89% (Com base em 21 avaliações) | |
Arrastar e soltar | Oferece a capacidade de os desenvolvedores arrastarem e soltarem partes de código ou algoritmos ao criar modelos Este recurso foi mencionado em 22 avaliações de Azure Machine Learning. | 87% (Com base em 22 avaliações) |
Operações
Métricas | Controle o uso e o desempenho do modelo na produção | Dados insuficientes disponíveis | |
Gerenciamento de Infraestrutura | Implante aplicativos de ML de missão crítica onde e quando precisar deles | Dados insuficientes disponíveis | |
Colaboração | Compare facilmente experimentos — código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências, métricas do sistema e muito mais — para entender as diferenças no desempenho do modelo. | Dados insuficientes disponíveis |
IA generativa
Geração de Texto | Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto. | Dados insuficientes disponíveis | |
Resumo de texto | Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo. | Dados insuficientes disponíveis | |
Geração de Texto por IA | Permite que os usuários gerem texto com base em um prompt de texto. Revisores de 10 de Azure Machine Learning forneceram feedback sobre este recurso. | 85% (Com base em 10 avaliações) | |
Resumo de texto | Conforme relatado em 10 avaliações de Azure Machine Learning. Condensa documentos longos ou texto em um breve resumo. | 82% (Com base em 10 avaliações) | |
Conversão de texto em imagem | Fornece a capacidade de gerar imagens a partir de um prompt de texto. Revisores de 10 de Azure Machine Learning forneceram feedback sobre este recurso. | 75% (Com base em 10 avaliações) |
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Alta Disponibilidade | Garante que o serviço seja confiável e esteja disponível quando necessário, minimizando o tempo de inatividade e as interrupções de serviço. | Dados insuficientes disponíveis | |
Escalabilidade de treinamento de modelo | Permite que o usuário dimensione o treinamento de modelos de forma eficiente, facilitando o tratamento com conjuntos de dados maiores e modelos mais complexos. | Dados insuficientes disponíveis | |
Velocidade de inferência | Fornece ao usuário a capacidade de obter respostas rápidas e de baixa latência durante o estágio de inferência, o que é crítico para aplicativos em tempo real. | Dados insuficientes disponíveis |
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Custo por chamada de API | Oferece ao usuário um modelo de precificação transparente para chamadas de API, possibilitando melhor planejamento orçamentário e controle de custos. | Dados insuficientes disponíveis | |
Flexibilidade de alocação de recursos | Fornece ao usuário a capacidade de alocar recursos computacionais com base na demanda, tornando-o econômico. | Dados insuficientes disponíveis | |
Eficiência Energética | Permite que o usuário minimize o uso de energia durante o treinamento e a inferência, o que está se tornando cada vez mais importante para operações sustentáveis. | Dados insuficientes disponíveis |
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Suporte a várias nuvens | Oferece ao usuário a flexibilidade de implantar em vários provedores de nuvem, reduzindo o risco de bloqueio do fornecedor. | Dados insuficientes disponíveis | |
Integração de pipeline de dados | Fornece ao usuário a capacidade de se conectar perfeitamente com várias fontes de dados e pipelines, simplificando a ingestão e o pré-processamento de dados. | Dados insuficientes disponíveis | |
Suporte e flexibilidade de API | Permite que o usuário integre facilmente os modelos de IA generativa em fluxos de trabalho e sistemas existentes por meio de APIs. | Dados insuficientes disponíveis |
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
GDPR e conformidade regulatória | Ajuda o usuário a manter a conformidade com o GDPR e outros regulamentos de proteção de dados, o que é crucial para empresas que operam globalmente. | Dados insuficientes disponíveis | |
Controle de acesso baseado em função | Permite que o usuário configure controles de acesso com base em funções dentro da organização, aumentando a segurança. | Dados insuficientes disponíveis | |
Criptografia de dados | Garante que os dados sejam criptografados durante o trânsito e em repouso, fornecendo uma camada adicional de segurança. | Dados insuficientes disponíveis |
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Qualidade da Documentação | Fornece ao usuário uma documentação abrangente e clara, auxiliando na adoção e solução de problemas mais rápidas. | Dados insuficientes disponíveis | |
Atividade Comunitária | Permite que o usuário avalie o nível de suporte da comunidade e extensões de terceiros disponíveis, o que pode ser útil para a solução de problemas e extensão da funcionalidade. | Dados insuficientes disponíveis |
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Ferramentas de Otimização de Prompt | Os usuários têm a capacidade de testar e otimizar prompts para melhorar a qualidade e a eficiência da saída do LLM. | Dados insuficientes disponíveis | |
Biblioteca de Modelos | Oferece aos usuários uma coleção de modelos de prompt reutilizáveis para várias tarefas de LLM para acelerar o desenvolvimento e padronizar a saída. | Dados insuficientes disponíveis |
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Painel de Comparação de Modelos | Oferece ferramentas para os usuários compararem múltiplos LLMs lado a lado com base em métricas de desempenho, velocidade e precisão. | Dados insuficientes disponíveis |
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Interface de Ajuste Fino | Oferece aos usuários uma interface amigável para ajuste fino de LLMs em seus conjuntos de dados específicos, permitindo melhor alinhamento com as necessidades empresariais. | Dados insuficientes disponíveis |
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Integrações de SDK e API | Fornece aos usuários ferramentas para integrar a funcionalidade LLM em seus aplicativos existentes por meio de SDKs e APIs, simplificando o desenvolvimento. | Dados insuficientes disponíveis |
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Implantação com um clique | Oferece aos usuários a capacidade de implantar modelos rapidamente em ambientes de produção com esforço e configuração mínimos. | Dados insuficientes disponíveis | |
Gestão de Escalabilidade | Fornece aos usuários ferramentas para escalar automaticamente os recursos de LLM com base na demanda, garantindo uso eficiente e rentabilidade. | Dados insuficientes disponíveis |
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Regras de Moderação de Conteúdo | Os usuários têm a capacidade de definir limites e filtros para evitar saídas inadequadas ou sensíveis do LLM. | Dados insuficientes disponíveis | |
Verificador de Conformidade de Políticas | Oferece aos usuários ferramentas para garantir que seus LLMs estejam em conformidade com padrões como GDPR, HIPAA e outras regulamentações, reduzindo riscos e responsabilidades. | Dados insuficientes disponíveis |
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Alertas de Detecção de Desvio | Os usuários recebem notificações quando o desempenho do LLM se desvia significativamente das normas esperadas, indicando potencial desvio do modelo ou problemas de dados. | Dados insuficientes disponíveis | |
Métricas de Desempenho em Tempo Real | Fornece aos usuários insights ao vivo sobre a precisão do modelo, latência e interação do usuário, ajudando-os a identificar e resolver problemas prontamente. | Dados insuficientes disponíveis |
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Ferramentas de Criptografia de Dados | Fornece aos usuários capacidades de criptografia para dados em trânsito e em repouso, garantindo comunicação e armazenamento seguros ao trabalhar com LLMs. | Dados insuficientes disponíveis | |
Gerenciamento de Controle de Acesso | Oferece aos usuários ferramentas para definir permissões de acesso para diferentes funções, garantindo que apenas o pessoal autorizado possa interagir ou modificar os recursos LLM. | Dados insuficientes disponíveis |
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Otimização de Roteamento de Solicitações | Fornece aos usuários um middleware para encaminhar solicitações de forma eficiente ao LLM apropriado com base em critérios como custo, desempenho ou casos de uso específicos. | Dados insuficientes disponíveis |
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Suporte a Processamento em Lote | Os usuários têm ferramentas para processar múltiplas entradas em paralelo, melhorando a velocidade de inferência e a relação custo-benefício para cenários de alta demanda. | Dados insuficientes disponíveis |
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Execução Autônoma de Tarefas | Capacidade de realizar tarefas complexas sem a necessidade constante de intervenção humana | Dados insuficientes disponíveis | |
Planejamento em várias etapas | Capacidade de decompor e planejar processos em várias etapas | Dados insuficientes disponíveis | |
Integração entre sistemas | Funciona em vários sistemas de software ou bancos de dados | Dados insuficientes disponíveis | |
Aprendizagem Adaptativa | Melhora o desempenho com base no feedback e na experiência | Dados insuficientes disponíveis | |
Interação em Linguagem Natural | Engaja-se em conversas semelhantes às humanas para delegação de tarefas | Dados insuficientes disponíveis | |
Assistência Proativa | Antecipe necessidades e ofereça sugestões sem ser solicitado | Dados insuficientes disponíveis | |
Tomada de Decisão | Tome decisões informadas com base nos dados disponíveis e nos objetivos | Dados insuficientes disponíveis |
