--- title: Azure Machine Learning Reviews meta_title: 'Azure Machine Learning Bewertungen 2026: Details, Preise & Funktionen | G2' meta_description: Filtern Sie 90 Bewertungen nach Unternehmensgröße, Rolle oder Branche der Nutzer, um herauszufinden, wie Azure Machine Learning für ein Unternehmen wie Ihres funktioniert. aggregate_rating: rating_value: 4.3 review_count: 90 scale: '5' date_modified: '2026-06-17' parent_category: name: Künstliche Intelligenz url: https://www.g2.com/de/categories/artificial-intelligence --- # Azure Machine Learning Reviews **Vendor:** Microsoft **Category:** [Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 90 ## About Azure Machine Learning Azure Machine Learning ist ein unternehmensgerechter Dienst, der den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens erleichtert und es Datenwissenschaftlern und Entwicklern ermöglicht, Modelle effizient zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Hauptmerkmale und Funktionalität: - Datenvorbereitung: Iterieren Sie schnell die Datenvorbereitung auf Apache Spark-Clustern innerhalb von Azure Machine Learning, interoperabel mit Microsoft Fabric. - Feature Store: Erhöhen Sie die Agilität beim Versand Ihrer Modelle, indem Sie Features über Arbeitsbereiche hinweg auffindbar und wiederverwendbar machen. - KI-Infrastruktur: Nutzen Sie die speziell entwickelte KI-Infrastruktur, die einzigartig darauf ausgelegt ist, die neuesten GPUs und InfiniBand-Netzwerke zu kombinieren. - Automatisiertes maschinelles Lernen: Erstellen Sie schnell genaue maschinelle Lernmodelle für Aufgaben wie Klassifikation, Regression, Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache. - Verantwortungsvolle KI: Erstellen Sie verantwortungsvolle KI-Lösungen mit Interpretierbarkeitsfunktionen. Bewerten Sie die Fairness von Modellen durch Disparitätsmetriken und mindern Sie Unfairness. - Modellkatalog: Entdecken, verfeinern und implementieren Sie Grundmodelle von Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere und mehr mit dem Modellkatalog. - Prompt Flow: Entwerfen, konstruieren, bewerten und implementieren Sie Sprachmodell-Workflows mit Prompt Flow. - Verwaltete Endpunkte: Operationalisieren Sie die Modellbereitstellung und -bewertung, protokollieren Sie Metriken und führen Sie sichere Modell-Rollouts durch. Primärer Wert und bereitgestellte Lösungen: Azure Machine Learning beschleunigt die Zeit bis zur Wertschöpfung, indem es das Prompt Engineering und die Workflows für maschinelle Lernmodelle rationalisiert und die schnellere Modellentwicklung mit leistungsstarker KI-Infrastruktur erleichtert. Es rationalisiert die Abläufe, indem es reproduzierbare End-to-End-Pipelines ermöglicht und Workflows mit kontinuierlicher Integration und kontinuierlicher Bereitstellung (CI/CD) automatisiert. Die Plattform gewährleistet Vertrauen in die Entwicklung durch einheitliche Daten- und KI-Governance mit integrierter Sicherheit und Compliance, sodass Berechnungen überall für hybrides maschinelles Lernen ausgeführt werden können. Darüber hinaus fördert es verantwortungsvolle KI, indem es Einblick in Modelle bietet, Sprachmodell-Workflows bewertet und Fairness, Vorurteile und Schäden mit integrierten Sicherheitssystemen mindert. ## Azure Machine Learning Pros & Cons **What users like:** - Benutzer finden Azure Machine Learning **einfach zu bedienen** , mit einer intuitiven Benutzeroberfläche und ausgezeichneten Unterstützungsressourcen. (3 reviews) - Benutzer schätzen die **benutzerfreundliche Oberfläche und leistungsstarken Funktionen** von Azure Machine Learning für effektives Datenmanagement und Mustererkennung. (3 reviews) - Benutzer loben den **fantastischen Kundensupport** von Azure Machine Learning, profitieren von ausführlicher Dokumentation und Unterstützung durch die Community. (2 reviews) - Benutzer schätzen die **benutzerfreundlichen Datenverwaltungsfunktionen** von Azure Machine Learning, die ihre Datenverarbeitungserfahrung verbessern. (2 reviews) - Benutzer finden, dass Azure Machine Learning **Effizienz** beim Starten und Überwachen von Machine-Learning-Jobs mit Leichtigkeit bietet. (2 reviews) - Benutzer schätzen die **einfache Implementierung** von Azure Machine Learning, die eine schnelle Integration und effizientes Modelltraining ermöglicht. (2 reviews) - Benutzer schätzen die **Skalierbarkeit und Integration** von Azure Machine Learning, was die Bereitstellung und Verwaltung von KI über Anwendungen hinweg verbessert. (1 reviews) - Benutzer schätzen die **nahtlose Integration mit Azure-Diensten** , die ihre Fähigkeit zur effektiven Nutzung von KI verbessert. (1 reviews) - Automatisierung (1 reviews) - Cloud-Computing (1 reviews) **What users dislike:** - Benutzer finden die **steile Lernkurve** von Azure Machine Learning herausfordernd, was ihre anfängliche Erfahrung mit der Plattform beeinträchtigt. (3 reviews) - Benutzer finden die **schwierige Navigation** von Azure Machine Learning frustrierend, was es schwierig macht, gewünschte Optionen leicht zu finden. (2 reviews) - Benutzer finden die UX **unordentlich** , da sie viele Klicks erfordert und eine intuitive Navigation für eine optimale Nutzung fehlt. (2 reviews) - Benutzer finden die **komplexe Benutzeroberfläche** von Azure ML herausfordernd aufgrund nicht intuitiver Abläufe und fehlender Funktionen. (1 reviews) - Benutzer stehen vor einer herausfordernden **Lernkurve** , wenn sie sich an Azure Machine Learning anpassen, insbesondere wenn sie neu in der Technologie sind. (1 reviews) - Benutzer finden **unzureichende Lernressourcen** für Azure Machine Learning, was zu frustrierenden Versuchen und Irrtümern führt. (1 reviews) - Fehlende Funktionen (1 reviews) - Mangel an Anleitung (1 reviews) - Begrenzte Anpassung (1 reviews) - Begrenzte Öffnungszeiten (1 reviews) ## Azure Machine Learning Reviews ### 1. Ein Unternehmensgerechter Weg zur Operationalisierung von ML **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vytas J. | Field CTO – Cybersecurity , Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 21, 2026 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es ist am besten, um uns eine unternehmensgerechte Möglichkeit zu bieten, ML zu operationalisieren, ohne alles selbst zusammenfügen zu müssen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Wahrscheinlich ist das Hauptproblem, dass es sich für einige unserer Teams, die noch nicht sehr erfahren mit Azure und DevOps-Praktiken sind, manchmal komplex und schwer anfühlen kann. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es bringt ML von der Experimentierphase in die Produktion auf eine kontrollierte, unternehmensgerechte und für die Hauptsendezeit bereite Weise. Es bedeutet auch, dass unsere Teams nicht in isolierten Notebook-Deployments arbeiten, sondern eine bessere Möglichkeit haben, zu arbeiten und zu experimentieren. ### 2. Kosteneffiziente medizinische Datenintegration unterstützt durch großartigen Support **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Giridharan U. | Technical Architect, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 20, 2026 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Ich habe es verwendet, um unsere medizinischen Daten für die Verarbeitung von Benutzerdaten zu integrieren. Die Lösung war kosteneffizient, und wir erhielten auch gute Unterstützung vom Kundensupport-Team. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Die anfängliche Lernkurve war ziemlich steil, und es war anfangs etwas schwierig. Mit Hilfe des Kundensupports konnten wir es jedoch bewältigen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Die Verarbeitung von Big Data und das Gewinnen von Erkenntnissen aus unseren internen Daten, zusammen mit einer einfachen und effektiven Dashboard-Erstellung für die Stakeholder, gehörten zu den wichtigsten Vorteilen für die Stakeholder. ### 3. Leistungsstarke und einfach zu bedienende maschinelle Lernplattform **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Diego Felipe M. | C# consultant, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 25, 2025 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Der Dienst ist einfach zu bedienen und hat viele interessante Funktionen zum Hochladen von Daten und zum Erkennen von Mustern. Die Benutzeroberfläche könnte besser sein, ergänzt aber meine Bedürfnisse. Wenn Sie Zweifel an der Implementierung haben, gibt es viele Informationen im Internet. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Sobald Sie gelernt haben, wie man mit diesem Dienst arbeitet, ist er einfach zu benutzen, aber die Benutzeroberfläche fühlt sich unordentlich an und Sie müssen viele Klicks machen, um die gewünschte Option zu finden. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich lerne über die Implementierung von KI-Transformermodellen, Azure ist eine der einfachsten Plattformen für Trainingsaufgaben, daher nutze ich sie häufig, um Modelle auszuprobieren und zu sehen, wie man sie in vielen kleinen Szenarien implementieren kann, zum Beispiel bei der Planung besserer Versorgungsrouten für lokale Geschäfte unter Berücksichtigung des aktuellen, in Echtzeit aktualisierten Inventars. ### 4. Übergang zu Azure Machine Learning **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Dallas K. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 31, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Azure Machine Learning verwendet eine geschichtete Form, um Ihre benutzerdefinierte Lernanwendung zu erstellen. Wenn Sie die Struktur sehr vereinfacht halten, können Sie Ihre Datensätze in separate Gruppen aufteilen und sie nur dann referenzieren, wenn Sie sie benötigen, und den Zugriff auf Einzelpersonen zuweisen, wobei Daten für eine weitere menschliche Überprüfung gekennzeichnet werden. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Anpassungsbeschränkungen, zum Beispiel, wenn Azure Machine Learning wie der Bau eines Hauses wäre, helfen Ihnen Ihre vorgefertigten Wände, Türen und Fenster, schnell und einfach "anzufangen", auch wenn Sie kein professioneller Bauherr sind. Aber wenn Sie ein sehr spezifisches Design im Kopf haben oder ungewöhnliche Merkmale berücksichtigen müssen, müssen Sie möglicherweise einige Komponenten selbst anpassen. Da dies eine so spezialisierte Software innerhalb von Azure ist, ist es unwahrscheinlich, dass Sie schnell jemanden finden, der Ihnen dabei hilft oder es auslagern und ihnen die Details erklären können, um Ihnen tatsächlich zu helfen. Dies könnte also lange Stunden bedeuten, in denen Sie nur durch Versuch und Irrtum arbeiten, bis Sie die gewünschten Ergebnisse erzielen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** MSPs wie wir überwachen ständig die Netzwerke ihrer Kunden auf Sicherheitsbedrohungen. Dies kann eine zeitaufwändige und ressourcenintensive Aufgabe sein, insbesondere angesichts der sich ständig weiterentwickelnden Bedrohungslandschaft. Azure Machine Learning kann große Mengen an Netzwerkdaten analysieren, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf potenzielle Sicherheitsbedrohungen hinweisen könnten. Dies ermöglicht es uns, Bedrohungen proaktiv zu identifizieren und darauf zu reagieren, bevor sie dem Kunden Schaden zufügen können. ### 5. Cloud-Dienst von Microsoft **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Jatin s. | IT Engineer L3, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 14, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Azure Machine Learning ist ein leistungsstarker Cloud-Dienst, der den Lebenszyklus von Machine-Learning-Projekten verwaltet. Es ermöglicht uns, mit dem Team über Notebooks, serverloses Computing, Daten und mehr zusammenzuarbeiten. Wir können Machine-Learning-Modelle einfach mit Skalierbarkeit bereitstellen und sie mit MLOps verwalten. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Die kostenlose Version hat begrenzten Speicherplatz, was uns bei größeren Projekten einschränkt. Viele Probleme bei der Integration mit Tensorflow. Die Kosten hätten niedriger sein sollen, da es einige Nachteile bei Azure Machine Learning gibt. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Azure Machine Learning kopiert Daten von einer Quelle und kopiert sie zurück in Azure Data Lake Storage und speichert sie in der Machine Learning-Datenbank. Azure Kubernetes führt Echtzeitbewertungen durch. Azure Machine Learning war hilfreich bei Empfehlungen zu Kundenkäufen, Verkehrsanalyse. Azure Machine Learning hat geringe Einschränkungen bei einigen Tools, was es benutzerfreundlich macht. Die Vorhersagen sind bei Algorithmen genauer. ### 6. Azure Machine Learning wird für nahtlose KI-Entwicklung sehr empfohlen. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** FAHAD A. | Microsoft Support Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 27, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Eines der herausragenden Merkmale von Azure Machine Learning ist seine Skalierbarkeit und Integration mit anderen Azure-Diensten. Es ermöglicht nahtlose Bereitstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Modellen, was es einfacher macht, die Leistungsfähigkeit von KI in verschiedenen Anwendungen zu nutzen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Ein potenzieller Nachteil ist die Lernkurve für Benutzer, die neu bei Azure oder im Bereich des maschinellen Lernens im Allgemeinen sind. Es kann einige Zeit dauern, sich mit den Werkzeugen und Prozessen der Plattform vertraut zu machen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Azure Machine Learning hilft bei der Lösung einer Vielzahl von Problemen im Zusammenhang mit dem Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Machine-Learning-Modellen. Es rationalisiert den Entwicklungsprozess, erleichtert die Zusammenarbeit unter Teammitgliedern, automatisiert die Modellbereitstellung und bietet Skalierbarkeit. Diese Vorteile führen zu schnelleren Entwicklungszyklen, verbesserter Modellleistung und erhöhter Effizienz, was letztendlich dazu beiträgt, bessere KI-Lösungen für Kunden oder Interessengruppen bereitzustellen. ### 7. Azure-Maschinelles Lernen: die Kraft der KI **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Satyam P. | Associate software trainee, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 28, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Azure Machine Learning bietet mehrere überzeugende Funktionen, aber wenn ich eine wählen müsste, wäre es die nahtlose Integration mit anderen Azure-Diensten. Es bietet ein umfassendes Ökosystem für Cloud-Computing, und Azure Machine Learning nutzt dieses Ökosystem, um eine reibungslose Datenvorbereitung, Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung zu ermöglichen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Es ist eine leistungsstarke Plattform mit vielen Vorteilen, aber es gibt Bereiche, in denen sie benutzerfreundlicher, kostengünstiger und leistungsfähiger sein könnte. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mit Azure Machine Learning löse ich viele solcher Aufgaben als Experiment effizient, skaliere mühelos, kollaborativ und setze zuverlässig ein. Insgesamt hilft mir Azure Machine Learning, die Komplexitäten und Herausforderungen beim Erstellen und Bereitstellen von Machine-Learning-Lösungen zu überwinden, sodass ich mich darauf konzentrieren kann, Wert zu liefern und reale Probleme effizienter zu lösen. ### 8. Azure Machine Learning für Cybersicherheit **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Elian Jared G. | Especialista en ciberseguridad, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 17, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Dieses Produkt hilft mir, Modelle für meine Cybersecurity-Projekte zu trainieren, was meine Arbeit besser und einfacher macht. Jetzt ist es Teil meiner täglichen Produkte, da es einfach zu trainieren, implementieren und in meine Werkzeuge und Projekte zu integrieren ist. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Die Kosten können eine Grenze sein, aber dann merkt man, dass es sich völlig lohnt. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mit diesem Produkt kann ich bessere Empfehlungen erhalten, indem ich Cybersicherheitsbewertungen durchführe. ### 9. Azure ML Bewertung **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vishwas D. | Software Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 27, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es gibt viele Dinge, die ich an Azure Machine Learning mag, aber eines der besten Dinge ist seine Skalierbarkeit entsprechend den Anforderungen, was es kosteneffizient macht. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Es gibt nichts, was man nicht mögen könnte, aber wenn ich eines wählen müsste, dann braucht es Zeit, es zu meistern. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es gibt viele andere Optionen auf dem Markt, aber es passt am besten zu unseren Anforderungen wie Skalierbarkeit, Kosten und einfache Implementierung in unsere bestehende Infrastruktur. ### 10. Das großartige Erlebnis mit Azure Machine Learning **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Gaurav P. | Associate Software Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 20, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Das, was ich am meisten an Azure Machine mag, ist die Benutzerfreundlichkeit für normale Benutzer und die Benutzererfahrung. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Das, was ich nicht mag, ist das Limit oder der Service, wenn es mehr wäre, wäre es großartig. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es löst das Problem der Bereitstellung und Verwaltung des Qualitätsmodells und es bringt mir den Vorteil, viel Zeit und Mühe zu sparen. ### 11. Azure ML **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Sreenivasa Rao R. | Sr.Manager Architect, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 01, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Die meisten Dienste sind vordefiniert, um den geschäftlichen Anforderungen gerecht zu werden. Es ist einfach, das Experiment zu erstellen, das Verständnis des Algorithmus ist einfach und wir können das Modell als Webdienst bereitstellen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Nichts Spezifisches zu erklären, jedoch kann Azure kostenmäßig überdenken, um wettbewerbsfähige Preise anzubieten. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir haben zur Identifizierung von AEs in Pharma-Produkten eingesetzt. ### 12. Azure ML **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** AMIT P. | Software Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 26, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es ist einfach zu verwenden und zu starten. Wir können die Modelle sehr effizient als Webdienst mit Azure ML bereitstellen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Es ist etwas schwierig, die Daten zu integrieren, während neue Modelle erstellt werden. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es wäre schwierig, alles von Grund auf neu vorzubereiten, um die Modelle zu trainieren. Mit Azure Machine Learning ist es einfach zu experimentieren. ### 13. Azure ML Studio ist eine effiziente Umgebung für Machine-Learning-Experimente. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Lebensmittel und Getränke | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 05, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Azure Machine Learning Studio ist eine effiziente Umgebung, um Machine-Learning-Jobs und -Experimente zu starten und zu überwachen. Es ist einfach zu bedienen und ermöglicht die Implementierung von Jobs mit integriertem VS Code, Jupyter Lab und Terminal. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv und bietet eine Reihe von Funktionen wie Jobübersicht, Metriken, Docker-Images, Log-Ansicht, Erklärungen, Modellüberwachung und Code-Dateien, die die Modelleinstellungen enthalten. Da ich es täglich nutze, verwende ich die Code- und Log-Funktionen, um die Modelleinstellungen und Warn-/Info-Logs zur Laufzeit zu bewerten. Der Kundensupport für Azure Stack ist großartig mit ordentlicher Dokumentation und Community-Unterstützung. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Der Mangel an Metrikunterstützung und das Fehlen von kaskadierenden Jobs fehlen, was ich mir in Azure ML wünschen würde. Auch einige Abläufe sind nicht intuitiv, einschließlich des Rückwegs von Compute zu Jobs. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Azure ML wird von unseren Machine Learning & Optimierungs-Experimenten & -Jobs für das Market-Mix-Modell verwendet, das in unserem Unternehmen eingesetzt wird. Wir führen die ML-Jobs auf der AML-Plattform aus und bewerten sie. ### 14. Positive Erfahrung mit Azure Machine Learning **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationsdienste | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 17, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Ich mag, dass es von einem Anfänger wie mir genutzt werden kann. Ich habe kürzlich begonnen, verschiedene Dienste zur Analyse von ML-Modellen zu erkunden, und fühle mich mit AML relativ wohl, selbst als Anfänger. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Ich hatte Schwierigkeiten, die Integrationen mit Tools außerhalb des Azure-Ökosystems einzurichten. Es ist etwas zeitaufwendig. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich finde AML äußerst nützlich, um mir bei der Vorhersage von Bindung, Expansion und Risiko bei bestehenden Schlüsselkunden zu helfen. ### 15. Ein erfreuliches und umfassendes maschinelles Lernwerkzeug - Azure **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Vishal U. | Analyst, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 11, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Azure Machine Learning hat alle potenziellen Fähigkeiten für das Training von Datensätzen und wurde für die bestmögliche Benutzerinteraktion entwickelt. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Einige Funktionen wie die Vorschau fehlen während des Trainingsschritts, da möglicherweise unnötiges Laden von Daten auftreten könnte. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir trainieren den Datensatz für die Hinzufügung von Funktionen im End-to-End-Produkt. ### 16. Beste Bewertung **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Anshu M. | Associate Technology L2, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 04, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es ist automatisiertes maschinelles Lernen und die Bereitstellungsfunktion ist großartig. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Nichts, alles ist bisher großartig. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich verwende dies im Bereitstellungsprozess und es ist sehr einfach zu verwenden. ### 17. Einfach zu bedienender Machine-Learning-Dienst. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Hosam K. | BI Developer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 31, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Azure Machine Learning Studio ist ein cloudbasierter Dienst, der es dem durchschnittlichen Benutzer erleichtert, KI-basierte Anwendungen zu erstellen, ohne Code zu schreiben oder sich mit technischen Komplikationen auseinanderzusetzen. Es bietet eine Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche zum Verbinden von Datensätzen, Auswählen von Algorithmen und Erstellen von Pipelines. Der Dienst verfügt über eine Fülle von Lernressourcen und eine robuste Support-Community. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Azure Machine Learning Studio-Dienst erfordert Benutzer mit einem soliden Hintergrund im maschinellen Lernen. Und es könnte relativ lange dauern, bis sich neue Benutzer mit der Azure-Plattform und der Benutzeroberfläche des Machine Learning Studios vertraut gemacht haben. Der Dienst ist leicht teuer und eignet sich nicht für groß angelegte Arbeitslasten. Allerdings kann er den Aufbau von End-to-End-Kleinlösungen erleichtern. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Azure Machine Learning Studio hilft meinem Team, den maschinellen Lernprozess mithilfe vortrainierter Modelle zu automatisieren, um schnell und einfach mit maschinellen Lernanwendungen zu beginnen. Der Dienst ermöglicht es uns, Produktempfehlungslösungen für unsere Kunden mit minimalem technischem Aufwand zu erstellen, was uns im Gegenzug mehr auf Geschäftslogik und Lösungsentwicklung konzentrieren lässt, anstatt auf die Infrastruktur, Ressourcenallokation und zugrunde liegenden Technologien. Außerdem hilft es meinem Unternehmen, mehr Kontrolle über das Budget durch ein praktisches Pay-as-you-go-Preismodell zu erhalten. ### 18. ML im großen Maßstab **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Haritha C. | Machine Learning Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 20, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** AML ist eine cloudbasierte Plattform zur Erstellung von ML-Diensten im großen Maßstab. Sie ist für durchschnittliche Plus-Nutzer gedacht, die nur minimales Wissen benötigen, um loszulegen. Die für die Nutzung der Plattform erforderlichen Programmier- und technischen Kenntnisse liegen unter dem Durchschnitt im Vergleich zu DS- und ML-Praktikern, die ausschließlich Code verwenden, um ML-Dienste zu erstellen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Die Benutzer werden sich ausreichend Zeit nehmen, um sich mit der Benutzeroberfläche vertraut zu machen. Selbst jemand mit gutem Hintergrund in ML wird relativ viel Zeit benötigen, um sich mit der Benutzeroberfläche zurechtzufinden. Auch die Kosten für die Nutzung einer Ressource sind hoch, und daher können wir nicht mit dem Tool herumspielen, wie es die Benutzer anfangs gerne tun würden, um loszulegen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe das Studio genutzt, um einige Vorhersagen mit vortrainierten Modellen zu automatisieren. Außerdem habe ich es verwendet, um eine Sitzung für ein nicht so ML-affines Publikum durchzuführen, um in ML einzuführen und die Fähigkeiten desselben in Azure zu demonstrieren. Das Tool erfordert minimalen Programmieraufwand, was es zu einer bevorzugten Plattform für den schnellen Aufbau von Proof of Concepts für Probleme wie Empfehlungssysteme, auf Regression basierende Probleme usw. macht. ### 19. Äußerst benutzerfreundlich **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Höhere Bildung | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 29, 2024 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es ist einfach zu bedienen und enthält Werkzeugkästen wie hypertonisch. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Nichts. Beinhaltet Codes wie ANN und CNN **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Material- und Herstellungsverfahrenauswahl ### 20. Einfach zu bedienen, gute Plattform auch für Anfänger **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 26, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Die Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit der Website. Benötigt sehr wenig Wissen, um zu verstehen, wie man die Plattform nutzt. Sehr einfach zuzugreifen. Kann effizient ein Modell erstellen und es trainieren. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Nun, nach dem Einsatz des Zugmodells sollten mehr Details darüber vorhanden sein, wie es mit der Anwendung verbunden werden kann. Als Anfänger ist es schwierig zu verstehen. Manchmal funktioniert die Entitätsextraktion nach dem Training nicht richtig. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Für die Erstellung eines Chatbots haben wir das Azure Machine Learning Studio verwendet. Dort haben wir das Modell erstellt, in dem wir Fragen und Antworten für einen Chatbot hinzugefügt haben. Außerdem haben wir die Intent-Erkennung und die Entitätsextraktion genutzt. ### 21. Azure Machine Learning Studio Bewertung **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Simran R. | Cloud Engineer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 24, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Insgesamt ist die Erfahrung gut, da ich die öffentlichen Modelle erkunden kann, und wenn Menschen neu im Bereich ML sind, ist Azure ML Studio ein großartiger Einstieg, da es nur minimale Programmierkenntnisse erfordert. Außerdem verfügt es über eine interaktive Benutzeroberfläche. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Es ist mittelklassig, daher sind viele Funktionen derzeit nicht verfügbar. Auch die Kosten sind ein Faktor. Es ist nicht so kompatibel mit Tensorflow oder einigen Modellen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** War es für Testzwecke zusammen mit Tensorflow zu verwenden und durch die Verbindung zur Datenbank können wir Abfragen ausführen und integrierte Algorithmen nutzen. Die Implementierung ist einfach, und die Vorlage kann bei Bedarf wiederverwendet werden. Azure ML bietet einen Beispielcode, der zeigt, wie das Modell mit unserer bestehenden Anwendung verbunden werden kann. ### 22. Gute Benutzeroberfläche **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Monesh L. | Programmer Analyst Trainee, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es ist so konzipiert, dass es auch für Anfänger einfach zu bedienen ist. Die Drag-and-Drop-Oberfläche macht es einfach, maschinelle Lernmodelle zu erstellen und zu konfigurieren, und die integrierten Werkzeuge bieten alles, was Sie benötigen, um Ihre Modelle zu trainieren, zu testen und bereitzustellen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Es kann schwierig sein, hochmoderne Verfahren in Ihre Projekte zu integrieren. Der Drag-and-Drop-Prozess zum Erstellen Ihrer Pipeline ist langsamer als das Tippen. Es gibt weniger Hilfsanleitungen und Fragen/Antworten online als für andere maschinelle Lernwerkzeuge. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Die Schwierigkeit beim Erstellen und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen. Machine Learning kann ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess sein. Azure Machine Learning Studio vereinfacht diesen Prozess, indem es eine Drag-and-Drop-Oberfläche, vorgefertigte Algorithmen und eine Vielzahl von Rechenoptionen bietet. ### 23. Die Plattform, die maschinelles Lernen für alle zugänglich macht. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** YASHWANTHI M. | Programmer Analyst Trainee, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 16, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es ist eng integriert mit anderen Azure-Diensten wie Azure Databricks und Azure Data Lake. Azure Machine Learning ist sehr erschwinglich, insbesondere für kleine Unternehmen und Startups. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Die Dokumentation für einige Funktionen ist unvollständig oder veraltet. Die Preisgestaltung kann komplex und verwirrend sein und auch die Plattform kann manchmal langsam sein. Es gibt einige Funktionen, die noch in der Überprüfung sind, daher sind sie möglicherweise nicht stabil. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Azure Machine Learning löst das Problem der mangelnden Skalierbarkeit von Machine-Learning-Modellen. Es wird von Banken verwendet, um Betrug zu erkennen, Kreditrisiken zu bewerten und Kundenerfahrungen zu personalisieren, und es wird auch von Gesundheitsdienstleistern verwendet, um Krankheiten zu diagnostizieren und Patientenergebnisse vorherzusagen. ### 24. Azure Machine Learning Studio **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aman S. | Cloud Operations Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 03, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es ist hochentwickelt und bietet alle Funktionen mühelos für maschinelles Lernen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** es gibt nichts, was man an Azure Machine Learning nicht mögen könnte **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Azure Machine Learning löst Erkennungsprobleme für Warnungen für mein Team und hilft, die Warnungen auf der Grundlage von Schlüsselwörtern zu priorisieren. ### 25. Ausgezeichnet für Anfänger, um maschinelles Lernen zu lernen und daran zu arbeiten. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Marien B. | Programmer Analyst Trainee, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es ist sehr benutzerfreundlich. Die Plattform und die Umgebung sind freundlich. Als Neuling im Bereich maschinelles Lernen hat mir diese Plattform geholfen, mich schnell an die Umgebung anzupassen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Ich mochte die meisten der Funktionen darin. Aber ich fühle, dass ich mehr Flexibilität brauche, um mich anzupassen und zu lernen. Einige Funktionen sind begrenzt, und persönlich mochte ich es nicht, da ich mehr erkunden muss. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es half mir, maschinelles Lernen zu verstehen und mein maschinelles Lernmodell zu entwickeln und bereitzustellen. Auch mit Hilfe seiner GUI habe ich mein Modell schnell bereitgestellt. ### 26. Tolle Erfahrung **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Haribabu J. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 17, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es ist ein großartiges Produkt, kann als Dienst verwendet werden, sehr flexibel beim Erstellen von Schnittstellen, zahlreiche Algorithmen werden unterstützt, Unterstützung von Webdiensten und großartige Dokumentation. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Nichts für jetzt. Alles ist in Ordnung für jetzt. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es muss noch implementiert werden, es wird einige Zeit dauern - wird definitiv basierend auf den Anforderungen zurückkommen. ### 27. Es ist benutzerfreundlich und einfach zu handhaben. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Azure Machine Learning Studio ist einfach zu erlernen und bietet viele Möglichkeiten zur Erkundung. Und während ich Azure Machine Learning Studio nutzte, bekam ich einige innovative Ideen, an denen ich arbeiten konnte. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Es gibt nichts, was mir an Azure Machine Learning Studio nicht gefällt. Azure Machine Learning Studio ist eine durchweg gute Plattform, um besser zu lernen und auf der Plattform zu arbeiten. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Azure Machine Learning Studio ist eine leistungsstarke cloudbasierte Plattform, die eine Reihe von Funktionen zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von Machine-Learning-Modellen bietet. Sie hilft, mehrere Probleme im Zusammenhang mit der Entwicklung und Bereitstellung von Machine Learning zu lösen und bietet sowohl Datenwissenschaftlern als auch Organisationen in mehrfacher Hinsicht Vorteile. ### 28. Nützlich **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 06, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Ich mag, wie es eine All-in-One-Möglichkeit ist, Modelle zu verwalten, zu trainieren und bereitzustellen. Es ist sehr nützlich, um Modelle an einem Endpunkt bereitzustellen und die Leistung zu überwachen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Manchmal fühlt es sich etwas überladen an, was die Anzahl der Funktionen betrifft. Manchmal nutze ich eine andere Lösung, wenn ich nur ein oder zwei der Dinge verwenden möchte, die ML Studio bietet. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es löst das Problem des Trainings, der Bereitstellung und der Überwachung von maschinellen Lernmodellen in einer produktionsbereiten Umgebung. Es ermöglicht mir, Modelle an Endpunkten bereitzustellen, die über einen API-Aufruf zugänglich sind. ### 29. Es ist eine großartige Plattform zum Lernen. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Akshay M. | Software Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 27, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Das Video, das alles gut erklärt. Ich schätze die Videos und Erklärungen. Die darin besprochenen Themen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Alles war großartig! Es funktioniert sehr gut Der Kurs ist etwas langwierig. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es erklärt uns sehr gut. Keine Probleme gefunden. ### 30. Beste auf dem Markt **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Rahat G. | Data Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 07, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Azure ML Studio ist einfach zu bedienen und hat eine großartige Benutzeroberfläche. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Nichts ist hier ein Fehler. Aber ML-Modelle werden manchmal langsam, wenn es um Bereitstellungen geht. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden ein ML-Modell, um diese für unsere verschiedenen Geschäftsprobleme zu erstellen und bereitzustellen. ### 31. Es ist die beste Mischung aus all der Technologie, die wir im maschinellen Lernen nutzen können. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Buchhaltung | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 19, 2023 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Die Umwelt ist am besten, wir können die Umwelt sehr effizient nutzen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Nichts Die Umwelt ist das Beste, wir können die Umwelt sehr effizient nutzen **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Löse Datenplattformprobleme, die wir erhalten, da es sich um eine kollaborative Plattform handelt. ### 32. Ein Werkzeug für Nicht-Programmierer, um zu Datenanalysen und (grundlegenden) maschinellen Lernpipelines beizutragen. **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Unternehmensberatung | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 12, 2021 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Da ich auch die Geschichte davon kenne, die mit dem Kauf eines lokalen DC-Analytics-R-Shops, "Revolution Analytics", durch Microsoft vor einem halben Jahrzehnt begann, denke ich, dass das Produkt seitdem erheblich gereift ist, nicht nur in seiner Funktionalität in Bezug auf R, sondern jetzt auch erweitert auf Python. Die Benutzeroberfläche ist klar, und es gibt viele potenzielle Module, die Sie in Ihrer Analytik-Pipeline nutzen können, während Sie den Prozess von der Erfassung bis zur Ausgabe erstellen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Wie SPSS Modeler (und Watson Studio) sind auch diese visuellen programmatischen Werkzeuge noch begrenzt. Sie können in dieser Umgebung nicht einfach "bahnbrechende" Verfahren integrieren, die möglicherweise noch nicht einmal in modernen Repositories vorhanden sind, und der Drag-and-Drop-Prozess zum Erstellen Ihrer Pipeline ist viel langsamer als das Tippen (es sei denn, Sie können nicht anständig schnell tippen). Außerdem ist es einfacher, in das Feld einzusteigen, indem man einfach programmiert, da es viel mehr Hilfsanleitungen und Fragen/Antworten in Online-Foren wie StackOverflow gibt als für ein maßgeschneidertes Werkzeug wie dieses. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Wenn Sie Azure als Ergänzung zu Ihrer Data-Science-Pipeline in Betracht ziehen, um nicht-programmierende Mitarbeiter in Ihren Workflow zu integrieren, könnte dies möglicherweise nicht gut funktionieren. Es gibt viel, was man mit diesem Tool tun kann, aber es ist immer noch begrenzt im Vergleich zu all den neuen Bibliotheken und Funktionalitäten, die täglich von Drittanbietern/Open-Source entwickelt werden. Erwägen Sie die Kosten-Nutzen-Analyse des Kaufs dieses Dienstes im Vergleich zur Einstellung eines Datenwissenschaftlers mit soliden Programmier-/Ingenieursfähigkeiten. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe dieses Tool für eine begrenzte Zeit im Rahmen meines Zugangs zur Azure-Cloud genutzt. Zuerst dachten wir, es könnte eine Einstiegsmöglichkeit für einen Datenanalysten sein, um sich mit maschinellen Lernpipelines zu beschäftigen. ### 33. Einfach, das maschinelle Lernmodell zu erstellen und in der Cloud bereitzustellen. **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Zayed R. | Programmer Analyst, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 19, 2020 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Für einen Datenwissenschaftler bietet Azure Machine Learning eine Vielzahl von Komponenten, um das Modell zu erstellen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Schwierig, die Daten zur Erstellung des Modells zu integrieren. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Einfach zu trainieren, zu erstellen, bereitzustellen und das maschinelle Lernmodell zu überwachen. ### 34. Werden in einem Datenwissenschaftler **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Uayeb C. | Advanced Analytics Manager, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 31, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Azure Machine Learning ist eines der besten Werkzeuge von Microsoft Azure für prädiktive Analysen. Datenwissenschaftler weltweit erforschen Methoden, um ihre Lösungen bereitzustellen. Azure Machine Learning Studios kommt, um diese Herausforderung zu lösen. Dieses Tool hat einen Befehl, um neue Webdienste zu erstellen, die einfach in verschiedenen Datenpipeline-Technologien implementiert werden können. Dieses großartige Tool wurde auch für Anfänger im Bereich Datenwissenschaft entwickelt. Eine der größten Herausforderungen für diese neuen Datenwissenschaftler ist das Programmieren in Programmiersprachen. Beim Codieren müssen Sie Ihre eigenen Funktionen erstellen, um Modelle zu bereinigen, zu transformieren und zu trainieren. Mit Azure ML müssen Sie nur Module ziehen und ablegen und Parameter festlegen, was Sie als Ausgabe erwarten. Jedes dieser Module hat als Ausgabe einen Dataframe oder prädiktive Ergebnisse, diese Ergebnisse können leicht mit Python, R und SQL bearbeitet werden. Warum ist dies eine wichtige Funktion? Wenn Sie ein erfahrener Datenwissenschaftler sind, können Sie Ihre eigenen Transformationsfunktionen verwenden. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Azure Machine Learning Studio hat derzeit keine Möglichkeit, die Rechenleistung zu skalieren, jedoch können Sie bei Azure Machine Learning Services die Leistung der Cluster einstellen. Eine weitere Sache ist, dass, wenn Sie nur eine Arbeitsumgebung haben, die Hauptseite einfach alle Experimente anzeigt und es könnte sein, dass Sie an verschiedenen Projekten arbeiten. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Azure Databricks erkunden **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden AMLS, um mit Studenten in Kontakt zu treten, wir verarbeiten Studenteninformationen, um vorherzusagen, wer im nächsten akademischen Semester abbrechen wird, wir extrahieren die Informationen aus dem Blob-Speicher, was wir speichern, akademische, finanzielle und jegliche Art von tabellarischen Informationen. Danach führen wir alle unsere benutzerdefinierten Transformationen durch und verschmelzen mit den nativen Modulen, wir identifizieren den wichtigsten Treiber für die schlechte Leistung der Studenten. ### 35. Maschinelles Lernen Prozesse leicht gemacht in der Cloud **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** José P. | Senior Data Engineer, Computersoftware, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 30, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** - Azure Machine Learning Studio bietet dem Benutzer eine Vielzahl von Komponenten, um jeden einzelnen Prozess anzupassen, und deckt die meisten Bedürfnisse ab, die man bei der Entwicklung solcher Datenverfahren hat. - Experimente, die das Training eines Modells beinhalten, können automatisch ein neues Experiment und einen Webdienst generieren, der die Vorhersageaufgabe übernimmt. - Machine Learning-Experimente können als Webdienst über einen Endpoint bereitgestellt werden. - Die kostenlose Stufe ermöglicht es jedem, zu verstehen, wie das Tool funktioniert. - Bereits vorhandene Codebeispiele in verschiedenen Programmiersprachen zur Ausführung erstellter Webdienste. - Die Erstellung von Experimenten ist äußerst intuitiv, da sie über eine Drag-and-Drop-Funktionalität verfügt. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** - Es fehlt eine Möglichkeit, das endgültige Ziel der Daten vor der Einfügung zu bereinigen. Es kann umgangen werden, aber das Werkzeug dient letztendlich nur zur Generierung von Informationen. - Die Schnittstelle, in der Sie alle Ihre Experimente, Projekte oder Webdienste sehen, passt selten zu einer Bildschirmauflösung. - Manchmal hängt die Ausführung eines Experiments und zeigt an, dass es noch ausgeführt wird. Das Aktualisieren der Seite zeigt, dass es schon vor langer Zeit abgeschlossen war. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Obwohl Algorithmen für maschinelles Lernen vom Tool bereitgestellt werden, müssen Sie verstehen, in welcher Situation sie am besten eingesetzt werden, andernfalls werden Sie nicht das Beste aus Azure Machine Learning Studio herausholen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Das Training von Machine-Learning-Modellen ist mit diesem Tool einfach. Das Bereinigen von Daten für das Training, das Sampling, das Vorhersagen und das Einfügen von Informationen können alle mit Azure Machine Learning Studio durchgeführt werden. ### 36. Einfache Handhabung von maschinellem Lernen **Rating:** 3.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Einzelhandel | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 26, 2020 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Was mir am meisten am Microsoft Machine Learning Server gefällt, ist, dass er sehr einfach zu starten ist. Und er ist auch flexibel, um zusätzliche Dinge spontan hinzuzufügen, daher gefällt mir die Flexibilität, die der Microsoft Machine Learning Server bietet, wirklich sehr. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Einschränkung auf Microsoft-Technologien und weniger Flexibilität bei der Integration mehrerer Technologien **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** In den letzten 6 Monaten haben wir uns normalerweise mit linearen und k-means Algorithmen beschäftigt. Der Vorteil, den ich erwähne, ist, dass eine Microsoft-Maschinenlernplattform die Datensätze verarbeitet und vergleicht. Eine großartige Erfahrung, sehr einfach. ### 37. Ausgezeichnet für Anfänger in der Welt des maschinellen Lernens. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Arlindo P. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 23, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es ist die beste Lösung für Anfänger, da es eine GUI für die Interaktion und Entwicklung von Aufgaben verwendet, die Daten verarbeiten und prädiktive Modelle und Kalibrierungen erstellen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Die Berechnung kann je nach der Aufgabe, die Sie ausführen möchten, lange dauern, daher warten wir manchmal, bis ein prädiktives Modell Ergebnisse liefert. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Nutzen Sie die umfangreiche Dokumentation und Wissensdatenbank von Microsoft, um das Element zu erstellen, an dem Sie festhalten müssen, um Ihre erste Lösung ohne Probleme zu erstellen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es bat mich kürzlich, eine Art Prognose basierend auf Daten zu erstellen, die über eine Website-Umfrage gesammelt wurden, um das Zufriedenheitsniveau ihrer Kunden zu berechnen und daher das Verkaufsvolumen in den nächsten Monaten vorherzusagen. Während ich nach verschiedenen Optionen suchte, fand ich Azure ML, das überprüft werden sollte, und ich begann meine ersten Schritte, indem ich verschiedene Regressionen und Datenumwandlungen verglich. Nach einer Weile durch die Hilfeseiten und Support-Seiten erkannte ich, wie gut dieses Tool ist, als ich anfing, mich darauf zu stützen. Es hat so viele Werkzeuge zur Hand, dass es ein Muss ist. ### 38. Perfektes maschinelles Lernwerkzeug für Ingenieure **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Elif S. | Researcher, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 18, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Ich benutze diese Software, um meine maschinellen Lernalgorithmen zu entwerfen. Sie ermöglicht es mir, mit einigen vordefinierten Funktionen alles zu erstellen, was ich möchte. Es ist sehr nützlich für einen neuen Lernenden. Es gibt auch einige Videos, Kommentare, Artikel über diese Software. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Die Art und Weise, wie die Software Fehler anzeigt, scheint ein wenig kompliziert zu sein. Es ist schwer, einige Fehler zu erkennen. Es ist nicht klar, wie man sie handhaben soll. Einige vordefinierte Funktionen und einige maschinelle Lernwerkzeuge sind nicht klar. Es dauert auch etwas länger, meine Codes im Vergleich zu einigen relevanten Softwares auszuführen. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Ich empfehle diese Software jedem, der daran interessiert ist, einen maschinellen Lernalgorithmus zu entwerfen. Sie ist sehr hilfreich und einfach zu bedienen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe diese Software verwendet, um meine maschinellen Lerncodes auszuführen. Es ist eine sehr benutzerfreundliche Software. Es hilft mir sehr in Bezug auf seine benutzerfreundliche Eigenschaft. ### 39. Erstaunliches Vorhersagemodell **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Abhaya P. | Senior SDET, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 17, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es bietet ein Medium, mit dem wir unsere Machine-Learning-Modelle bereitstellen und als Endbenutzer nutzen können. Es ist sehr benutzerfreundlich. Ich war sehr zufrieden mit diesem Produkt. Ich kann Code in Pycharm schreiben, indem ich die Bibliotheken vom Machine Learning Server verwende. Ich kann die Python-Bibliotheken wie Numpy, Pandas in meinem Modell verwenden und es auf dem Machine Learning Server bereitstellen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Allerdings habe ich einige Probleme bei der Verwendung dieses Produkts festgestellt. Manchmal hängt der Server und man bleibt stecken. Man kann es für einige Zeit nicht verwenden und es erfordert einen Neustart. Als Benutzer kann es manchmal sehr frustrierend sein. Zu anderen Zeiten kann es sehr komplex sein, da man die Terminologien verstehen muss. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Sie werden keine Probleme haben, Ihr Modell auf diesem Server bereitzustellen, da es sehr einfach und benutzerfreundlich ist. Sie können Ihre eigenen Modelle mit den integrierten Bibliotheken des Machine Learning Servers erstellen und im Server bereitstellen und das Modell nutzen. Es liefert Ihnen genaue und präzise Ergebnisse. Und noch etwas, das Sie beachten sollten, ist, die Ressourcen in begrenztem Umfang zu nutzen, da sonst eine hohe Rechnung entstehen kann. Nutzen Sie die Ressourcen also mit Bedacht. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mit diesem kann ich viele Probleme lösen und zu genauen Ergebnissen gelangen. Ich benutze das Modell, um Warnungen vorherzusagen, die zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Anwendung generiert werden könnten. Ich benutze das Modell sogar, um die Trends der Warnungserzeugung zu untersuchen. Als ich mein Modell auf diesem Server einsetzte, konnte ich zufriedenstellende Ergebnisse erzielen und sie auf einem Diagramm darstellen, was für meinen Manager und meine Kunden sehr hilfreich war. Ich werde dies sicherlich meinen Freunden und Kollegen empfehlen. ### 40. Ausgezeichnet **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** AMIT J. | Data Scientist L3, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** July 17, 2020 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Dieser Server besteht aus allen maschinellen Lernalgorithmen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Einige weitere Beispiele sollten zum Üben gegeben werden. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Es ist einfach zu verwenden. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Regression Klassifizierung Clustering einfach zu verwenden ### 41. Erstaunliche Erfahrung **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 02, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** In Azure ML können wir unseren eigenen kostenlosen Arbeitsbereich erstellen und den Ablauf auf eine angepasste Weise nach unseren Anforderungen gestalten. Wir können eine Verbindung zur Datenbank herstellen, um unsere Abfrage auszuführen, und eingebaute Algorithmen verwenden. Es ist auch sehr einfach zu implementieren. Wir sollten das Modell bei Bedarf neu trainieren. Beispielcode wurde im Azure ML-Dienst selbst bereitgestellt, der zeigt, wie wir unser Modell mit unserer aktuellen Anwendung verbinden können. Es bietet einen API-Schlüssel und eine API-URL, die bei der Verbindung mit unserer Anwendung helfen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** In meinem Projekt war es erforderlich, genauer vorherzusagen, als es derzeit der Fall war. Also haben wir ein Tensorflow-Modell bekommen, das uns half, genauer vorherzusagen. Ich wollte das Tensorflow-Modell im Azure ML Service hosten. Laut den Anweisungen im Azure ML MSDN-Dokument wurde es nicht erfolgreich bereitgestellt. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Es ist sehr einfach zu benutzen. Also, mach es. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Unsere Anwendung ist Smart City, die als Advanced Operations Center bekannt ist. Ein Teil dieser Anwendung wurde verwendet, um Warnungen zu generieren, aber jetzt möchten wir, dass sie Warnungen auf der Grundlage von Tweets über Vorfälle oder ernste Situationen generiert. Mit dem Twitter-Handler konnten wir Tweets abrufen. Dann übergeben wir diesen Tweet an die Azure Microsoft LUIS-Anwendung, die als NLP fungiert. Weiterhin übergeben wir ihn an Azure Machine Learning, das nach Wörtern gemäß unseren trainierten Daten sucht und vorhersagt, ob der aktuelle Tweet eine Warnung ist oder nicht. Wenn es eine Warnung ist, dann ob sie kritisch, hoch oder moderat ist. ### 42. Drag and Drop AI-ML Studio **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 15, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Das Beste an diesem Tool ist der Drag-and-Drop-Service mit Flussdiagramm-ähnlichen Diagrammen. Es bietet die beste Infrastruktur zum Programmieren mit einer No-Code-Politik. Sie können auch den tatsächlichen Ablauf des Trainings eines maschinellen Lernmodells visualisieren. Sie können auch Daten mit CSV und Excel analysieren. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Bis jetzt finde ich keine Nachteile an Azure Machine Learning Studio. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Wenn Sie ein Machine-Learning-Anwärter sind, können Sie dieses Machine Learning Studio erkunden, um damit herumzuspielen. Sie können den Prozess tatsächlich visualisieren. Zuerst kann die kostenlose Stufe genutzt werden, aber für Entwicklungszwecke können Sie geeignete Pläne wählen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe dieses ML Studio für die Datenanalyse zur Vorhersage von Hauspreisen auf Kaggle verwendet. Ich habe die Daten analysiert und mit Grafiken visualisiert. Außerdem habe ich ein Modell für die Bildverarbeitung entwickelt. ### 43. Microsoft ist zu einem Anlaufpunkt für maschinelles Lernen geworden. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Primär-/Sekundärbildung | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 26, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Cloud-Dienste ermöglichen es Ihnen, die Ressourcen des Cloud-Anbieters für Datenspeicherung und -verarbeitung zu nutzen, sodass Sie nicht auf Ihr lokales Gerät oder Ihre Ressourcen beschränkt sind. Cloud-Dienste sind hoch skalierbar und vollständig verwaltet. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Bisher nichts. Es ist ein großartiges Werkzeug für maschinelles Lernen, das auf dem Markt gefragt ist. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** NICHT VERWENDEN, WENN: Sie an unüberwachtem Lernen und komplexen Datentypen arbeiten. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es gibt mehrere nützliche Funktionen, die in diesen Dienst integriert sind: AutoML, MLOps (DevOps für ML), Modellinteroperabilität, die Möglichkeit zur Nutzung mit FPGA (Field Programmable Gate Arrays) und ONNX (Open Neural Network Exchange) zur Optimierung der Modellbewertung. Sie sind sehr hilfreich bei Geschäftslösungen. ### 44. Azure Machine Learning ist erstaunlich! **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Radoslav G. | Software Architect & Managing Partner, Computersoftware, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 03, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Azure Machine Learning ist so flexibel - Sie können mit jeder Technologie beginnen, die Sie mögen, sei es Microsoft oder andere bewährte Drittanbieter-Technologien. Besonders gefallen mir die neuen Funktionen von Automated ML, die viel Aufwand beim Erstellen von Modellen sparen. Ein weiteres praktisches Merkmal ist das UI-basierte Design von Modellen, wenn Sie keine Lust haben, Code zu schreiben. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Ich würde sagen, es ist ziemlich schwierig, damit anzufangen, wenn man unsicher ist, welche Technologie man von Anfang an wählen soll, welche Erfahrung man wählen soll - UI-basiert oder Code-First. Außerdem können einige Leute möglicherweise Azure Machine Learning Studio mit Azure Machine Learning Service verwechseln. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir verwenden derzeit Azure Machine Learning, um personalisierte Angebote basierend auf Kundenmerkmalen bereitzustellen. ### 45. Arbeiten mit Azure Machine Learning **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Llazar G. | Software Developer, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 17, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Die Verwendung und Einrichtung des Machine-Learning-Arbeitsbereichs ist einfach und unkompliziert. Die gesamte Plattform arbeitet mit maschinellen Lernalgorithmen, die aus früheren Eingaben lernen und Daten jedes Mal genau vorhersagen. Sie ziehen einfach Ihre Datensätze und Analysemodule per Drag-and-Drop und verknüpfen sie, um ein Experiment zu erstellen, das im Machine Learning Studio ausgeführt wird. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Mit Programmiersprachen wie Python und R zu arbeiten ist viel schwieriger als die Verwendung der GUI. Wenn Sie herausfinden können, wie man Python/R innerhalb von Azure ML aufruft, können Sie es wahrscheinlich selbst tun. In einigen Fällen der Preis. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Ich empfehle Anfängern, zunächst mit Azure Machine Learning Studio zu beginnen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Manuelle Dateneingabe Spam-Erkennung Finanzanalyse Prädiktive Wartung Bilderkennung ### 46. Maschinelles Lernen mit Stil **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Stanley D. | Data Engineer, Computerhardware, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** June 27, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** 1. Ich liebe die Benutzererfahrung, die Benutzeroberfläche und insbesondere die Drag-and-Drop-Funktion, die vom Microsoft-Team entworfen wurde, so sehr, die es Ihnen auch ermöglicht, den Quellcode jedes Blocks als Notebook-Datei anzuzeigen. 2. Datenvisualisierung ist einfach, schnell und sauber in Azure Machine Learning Studio. 3. Azure Machine Learning Studio integriert sich gut mit anderen Microsoft-Produkten, wie zum Beispiel die Durchführung von maschinellen Lernvorhersagen auf einem in Microsoft Excel geöffneten Datensatz unter Verwendung eines bereits im Studio erstellten Modells. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Es ist nur online verfügbar, und man benötigt eine starke Internetverbindung, um effektiv mit Azure Machine Learning Studio zu arbeiten. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mit Azure Machine Learning Studio habe ich den Data Science Nigeria Hackathon 2018 gewonnen, indem ich den Datensatz in den bereits vorbereiteten neuronalen Netzwerkblock auf der Plattform eingespeist habe. ### 47. Maschinelles Lernen für Citizen Data Scientists zugänglich gemacht. **Rating:** 3.0/5.0 stars **Reviewed by:** Edoardo C. | Data Scientist, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 10, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Die hilfreichsten Merkmale von Azure Machine Learning sind seine Benutzerfreundlichkeit, dank der Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche, und seine cloudbasierte Natur. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Azure Machine Learning ist nicht flexibel genug für Personen, die in der Lage sind, Machine Learning durch Codierung durchzuführen, selbst wenn es den Benutzern erlaubt, benutzerdefinierten Code hinzuzufügen. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich habe Azure Machine Learning verwendet, seit ich dies aufgrund der Kundenanforderungen bei der Arbeit tun musste. Es war sehr intuitiv zu bedienen, und die Arbeit verlief im Allgemeinen sehr reibungslos. ### 48. Azure Machine Learning - Keine HDInsights oder Databricks mehr!! **Rating:** 4.0/5.0 stars **Reviewed by:** Subrata G. | Assistant Consultant, Informationstechnologie und Dienstleistungen, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** August 25, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Der Alarmierungsprozess und die dynamische Schwellenwertanpassung bei Verwendung von Microsoft AI sind wirklich gut. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Azure-Maschinenlernen mit internen Hosting-Funktionen verwendet mehrere Open-Source-Software. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Gutes Produkt für effektive, alarmierende und Datenverarbeitung mit Log Analytics und Azure Monitor. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Große Datenverarbeitung, verschiedene Datenquellen einschließlich Cosmos DB, Log Analytics, Datalake-Speicher und Application Insights. ### 49. Beste Cloud-Plattform zur Bereitstellung aller Arten von Machine-Learning-Algorithmen und zum Erstellen von Modellen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Logistik und Lieferkettenmanagement | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** September 09, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Es bietet Skalierbarkeit und gibt auch die Möglichkeit, je nach Bedarf eingebaute Algorithmen anzuwenden. Wir in unserem Team im Data-Science-Projekt bei Accenture verwenden Azure als Cloud, um unsere Modelle bereitzustellen. Es ist das Beste von allen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Bitte stellen Sie Videos auf Ihrer Azure-Cloud-Site bereit und führen Sie eine Online-Sitzung von Microsoft durch, um Neulinge über diese Plattform zu informieren. **Empfehlungen für andere, die Azure Machine Learning in Betracht ziehen:** Es ist einfach und am besten im Verhältnis zu den Kosten. Macht es, Leute! **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir setzen unsere integrierten Modelle mit der Azure-Cloud ein. ### 50. Azure benötigt Windows-Outreach. **Rating:** 2.5/5.0 stars **Reviewed by:** Shreyas M. | Data Scientist, Computersoftware, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 01, 2019 **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning am besten?** Ich mag die Tatsache, dass Azure Initiativen ergreift, um den indischen Markt über Jio zu erreichen. **Was gefällt Ihnen an Azure Machine Learning nicht?** Ich mag es nicht, dass es nicht sehr einfach ist, SaaS bereitzustellen, und es sehr komplex ist. **Welche Probleme löst Azure Machine Learning für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Mit Azure Machine Learning kann ich darüber nachdenken, ein neuronales Netzwerkmodell auszuführen, indem ich eine Instanz für 2 Stunden zu einem nominalen Internetcafé-Tarif miete. ## Azure Machine Learning Discussions - [Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-azure-machine-learning-studio-used-for) - 1 comment - [View Azure Machine Learning pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/microsoft-azure-machine-learning/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-06-17+06%3A08%3A33+-0500&secure%5Bsession_id%5D=ca0c6a8e-8ad5-47ee-9bc8-e735d213ad12&secure%5Btoken%5D=6dddef1c99b72bbcec881a11cd9d2c78a3d80fd5be9fecd7ee9d8edc374c0a67&format=llm_user) ## Azure Machine Learning Features **Einsatz** - Sprachliche Flexibilität - Flexibilität des Rahmens - Versionsverwaltung - Einfache Bereitstellung - Skalierbarkeit **system** - Datenerfassung und -aufbereitung **Einsatz** - Sprachliche Flexibilität - Flexibilität des Rahmens - Versionsverwaltung - Einfache Bereitstellung - Skalierbarkeit **Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur** - Hohe Verfügbarkeit - Skalierbarkeit des Modelltrainings - Inferenz-Geschwindigkeit **Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)** - Prompt-Optimierungstools - Vorlagenbibliothek **Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)** - Stapelverarbeitungsunterstützung **Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen** - Automatische Datenprofilierung & Qualitätsbewertung - Unterstützung für Multi-Source-Connector - Schema-Drift / Änderungsdetektion **Modellentwicklung** - Unterstützte Sprachen - Drag-and-Drop - Vorgefertigte Algorithmen - Modell-Training **Management** - Katalogisierung - Überwachung - Regierend - Modell-Registry **Modellentwicklung** - Feature-Entwicklung **Transaktionen** - Metriken - Infrastruktur-Management - Zusammenarbeit **Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur** - Kosten pro API-Aufruf - Flexibilität bei der Ressourcenzuweisung - Energieeffizienz **Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)** - Modellvergleichs-Dashboard **Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen** - Geführter Algorithmus & Hyperparameter-Empfehlung - Code-Erweiterbarkeit - Automatisierte Merkmalsentwicklung **Machine-/Deep-Learning-Dienste** - Maschinelles Sehen - Verarbeitung natürlicher Sprache - Generierung natürlicher Sprache - Künstliche neuronale Netze **Machine-/Deep-Learning-Dienste** - Verstehen natürlicher Sprache - Deep Learning **Management** - Katalogisierung - Überwachung - Regierend **Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur** - Multi-Cloud-Unterstützung - Integration von Datenpipelines - API-Unterstützung und Flexibilität **Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)** - Feinabstimmungsoberfläche **Einsatz** - Managed Service - Anwendung - Skalierbarkeit **Generative KI** - Textgenerierung - Textzusammenfassung **Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur** - DSGVO und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften - Rollenbasierte Zugriffskontrolle - Datenverschlüsselung **Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)** - SDK- und API-Integrationen **Generative KI** - KI-Textgenerierung - Textzusammenfassung - Text-zu-Bild **Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur** - Qualität der Dokumentation - Community-Aktivitäten **Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)** - Ein-Klick-Bereitstellung - Skalierbarkeitsmanagement **Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)** - Inhaltsmoderationsregeln - Richtlinienkonformitätsprüfer **Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen** - Autonome Aufgabenausführung - Mehrstufige Planung - Systemübergreifende Integration - Adaptives Lernen - Natürliche Sprachinteraktion - Proaktive Unterstützung - Entscheidungsfindung **Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)** - Drift-Erkennungswarnungen - Echtzeit-Leistungskennzahlen **Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)** - Datenverschlüsselungswerkzeuge - Zugriffskontrollverwaltung **Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)** - Anforderungsweiterleitungsoptimierung ## Top Azure Machine Learning Alternatives - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - 4.3/5.0 (652 reviews) - [Dataiku](https://www.g2.com/de/products/dataiku/reviews) - 4.4/5.0 (191 reviews) - [Amazon SageMaker](https://www.g2.com/de/products/amazon-sagemaker/reviews) - 4.3/5.0 (52 reviews)