Azure Machine Learning Bewertungen & Produktdetails

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich hatte Schwierigkeiten, die Integrationen mit Tools außerhalb des Azure-Ökosystems einzurichten. Es ist etwas zeitaufwendig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Azure Machine Learning hat alle potenziellen Fähigkeiten für das Training von Datensätzen und wurde für die bestmögliche Benutzerinteraktion entwickelt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige Funktionen wie die Vorschau fehlen während des Trainingsschritts, da möglicherweise unnötiges Laden von Daten auftreten könnte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist automatisiertes maschinelles Lernen und die Bereitstellungsfunktion ist großartig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts, alles ist bisher großartig. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist einfach zu bedienen und enthält Werkzeugkästen wie hypertonisch. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nichts. Beinhaltet Codes wie ANN und CNN Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.