Azure Machine Learning Funktionen

Basierend auf 51 Azure Machine Learning Bewertungen. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Wie in 54 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Wie in 53 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle 52 Rezensenten von Azure Machine Learning haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Wie in 21 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

Bietet Bilderkennungsdienste an Diese Funktion wurde in 45 Azure Machine Learning Bewertungen erwähnt.

Wie in 45 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an

Wie in 38 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an

Basierend auf 42 Azure Machine Learning Bewertungen. Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Basierend auf 21 Azure Machine Learning Bewertungen. Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache

Bietet Deep-Learning-Funktionen Diese Funktion wurde in 21 Azure Machine Learning Bewertungen erwähnt.

Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur 50 Rezensenten von Azure Machine Learning haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden 51 Rezensenten von Azure Machine Learning haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen 51 Rezensenten von Azure Machine Learning haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Basierend auf 22 Azure Machine Learning Bewertungen. Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren

Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion

Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen

Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Basierend auf 10 Azure Machine Learning Bewertungen. Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Basierend auf 10 Azure Machine Learning Bewertungen. Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Wie in 10 Azure Machine Learning Bewertungen berichtet. Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren.

Stellt sicher, dass der Service zuverlässig und bei Bedarf verfügbar ist, wodurch Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen minimiert werden.

Ermöglicht es dem Benutzer, das Training von Modellen effizient zu skalieren, was den Umgang mit größeren Datensätzen und komplexeren Modellen erleichtert.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, während der Inferenzphase schnelle Antworten mit geringer Latenz zu erhalten, was für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist.

Bietet dem Benutzer ein transparentes Preismodell für API-Aufrufe, das eine bessere Budgetplanung und Kostenkontrolle ermöglicht.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, Rechenressourcen bedarfsgerecht zuzuweisen, wodurch es kostengünstig wird.

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.

Bietet dem Benutzer die Flexibilität, über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und so das Risiko einer Anbieterbindung zu verringern.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Pipelines zu verbinden und so die Datenerfassung und -vorverarbeitung zu vereinfachen.

Ermöglicht es dem Benutzer, die generativen KI-Modelle über APIs einfach in bestehende Workflows und Systeme zu integrieren.

Hilft dem Benutzer, die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen aufrechtzuerhalten, was für weltweit tätige Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist.

Ermöglicht es dem Benutzer, Zugriffssteuerungen basierend auf Rollen innerhalb der Organisation einzurichten und so die Sicherheit zu erhöhen.

Stellt sicher, dass Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden, und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene.

Bietet dem Benutzer eine umfassende und übersichtliche Dokumentation, die eine schnellere Einführung und Fehlerbehebung ermöglicht.

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.

Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Eingabeaufforderungen zu testen und zu optimieren, um die Qualität und Effizienz der LLM-Ausgabe zu verbessern.

Bietet den Benutzern eine Sammlung wiederverwendbarer Vorlagen für verschiedene LLM-Aufgaben, um die Entwicklung zu beschleunigen und die Ausgabe zu standardisieren.

Bietet Werkzeuge für Benutzer, um mehrere LLMs nebeneinander basierend auf Leistungs-, Geschwindigkeits- und Genauigkeitsmetriken zu vergleichen.

Bietet den Benutzern eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Feinabstimmung von LLMs auf ihre spezifischen Datensätze, was eine bessere Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen ermöglicht.

Gibt den Benutzern Werkzeuge, um LLM-Funktionalität in ihre bestehenden Anwendungen über SDKs und APIs zu integrieren, was die Entwicklung vereinfacht.

Bietet den Benutzern die Möglichkeit, Modelle schnell in Produktionsumgebungen mit minimalem Aufwand und Konfiguration bereitzustellen.

Bietet Benutzern Werkzeuge, um LLM-Ressourcen basierend auf der Nachfrage automatisch zu skalieren, was eine effiziente Nutzung und Kosteneffektivität gewährleistet.

Benutzern die Möglichkeit geben, Grenzen und Filter festzulegen, um unangemessene oder sensible Ausgaben des LLM zu verhindern.

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.

Benachrichtigt Benutzer, wenn die LLM-Leistung erheblich von den erwarteten Normen abweicht, was auf potenzielles Modell-Drift oder Datenprobleme hinweist.

Bietet den Nutzern Live-Einblicke in die Modellgenauigkeit, Latenz und Benutzerinteraktion, was ihnen hilft, Probleme schnell zu identifizieren und zu beheben.

Bietet Benutzern Verschlüsselungsfunktionen für Daten während der Übertragung und im Ruhezustand, um sichere Kommunikation und Speicherung bei der Arbeit mit LLMs zu gewährleisten.

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.

Bietet Benutzern Middleware, um Anfragen effizient an das geeignete LLM basierend auf Kriterien wie Kosten, Leistung oder spezifischen Anwendungsfällen zu leiten.

Benutzern Werkzeuge zur Verfügung stellen, um mehrere Eingaben parallel zu verarbeiten, was die Inferenzgeschwindigkeit und Kosteneffizienz für Szenarien mit hoher Nachfrage verbessert.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Analysiert eingehende Datensätze, um fehlende Werte, Verteilungen, Ausreißer und Datenqualitätsprobleme automatisch zu erkennen.

Ermöglicht Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, APIs, Cloud-Speicher, Tabellenkalkulationen) ohne benutzerdefinierte Programmierung zu importieren.

Benachrichtigt Benutzer automatisch, wenn das Schema eingehender Daten im Laufe der Zeit von der erwarteten Struktur abweicht.

Schlägt Kandidatenalgorithmen und Hyperparameter basierend auf den Datensatzmerkmalen vor oder wählt sie automatisch aus.

Ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierten Code (z.B. Python, R, SQL) oder benutzerdefinierte Module in Pipeline-Phasen einzufügen, um Flexibilität zu gewährleisten.

Schlägt automatisch abgeleitete Merkmale vor oder wendet sie an, um die Modellleistung zu verbessern.