Azure Machine Learning Bewertungen & Produktdetails

Für einen Datenwissenschaftler bietet Azure Machine Learning eine Vielzahl von Komponenten, um das Modell zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Schwierig, die Daten zur Erstellung des Modells zu integrieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- 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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

- 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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einschränkung auf Microsoft-Technologien und weniger Flexibilität bei der Integration mehrerer Technologien Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Berechnung kann je nach der Aufgabe, die Sie ausführen möchten, lange dauern, daher warten wir manchmal, bis ein prädiktives Modell Ergebnisse liefert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dieser Server besteht aus allen maschinellen Lernalgorithmen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige weitere Beispiele sollten zum Üben gegeben werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

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. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bis jetzt finde ich keine Nachteile an Azure Machine Learning Studio. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.