Microsoft Fabric Funktionen

Einsatz (10)

Sprachliche Flexibilität: Wie in 16 Microsoft Fabric Bewertungen berichtet. Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.
Flexibilität des Rahmens: Basierend auf 16 Microsoft Fabric Bewertungen. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.
Versionsverwaltung: Wie in 16 Microsoft Fabric Bewertungen berichtet. Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.
Einfache Bereitstellung: Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Diese Funktion wurde in 16 Microsoft Fabric Bewertungen erwähnt.
Skalierbarkeit: Wie in 16 Microsoft Fabric Bewertungen berichtet. Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.
Sprachliche Flexibilität: Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden. 16 Rezensenten von Microsoft Fabric haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Flexibilität des Rahmens: Wie in 16 Microsoft Fabric Bewertungen berichtet. Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.
Versionsverwaltung: Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden. 16 Rezensenten von Microsoft Fabric haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Einfache Bereitstellung: Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Diese Funktion wurde in 16 Microsoft Fabric Bewertungen erwähnt.
Skalierbarkeit: Basierend auf 16 Microsoft Fabric Bewertungen. Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Management (7)

Katalogisierung: Wie in 15 Microsoft Fabric Bewertungen berichtet. Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.
Überwachung: Wie in 16 Microsoft Fabric Bewertungen berichtet. Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.
Regierend: Basierend auf 15 Microsoft Fabric Bewertungen. Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.
Modell-Registry: Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden. 15 Rezensenten von Microsoft Fabric haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Katalogisierung: Wie in 16 Microsoft Fabric Bewertungen berichtet. Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.
Überwachung: Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen. 15 Rezensenten von Microsoft Fabric haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Regierend: Basierend auf 15 Microsoft Fabric Bewertungen. Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Transaktionen (3)

Metriken: Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion 16 Rezensenten von Microsoft Fabric haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.
Infrastruktur-Management: Basierend auf 16 Microsoft Fabric Bewertungen. Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen
Zusammenarbeit: Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen. 16 Rezensenten von Microsoft Fabric haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.