Características de Azure Machine Learning

Basado en 51 reseñas de Azure Machine Learning. Admite lenguajes de programación como Java, C o Python. Admite lenguajes front-end como HTML, CSS y JavaScript

Según lo informado en 54 reseñas de Azure Machine Learning. Ofrece a los desarrolladores la posibilidad de arrastrar y soltar fragmentos de código o algoritmos al crear modelos

Basado en 53 reseñas de Azure Machine Learning. Proporciona a los usuarios algoritmos prediseñados para un desarrollo de modelos más sencillo

Según lo informado en 52 reseñas de Azure Machine Learning. Proporciona grandes conjuntos de datos para entrenar modelos individuales

Basado en 21 reseñas de Azure Machine Learning. Transforma los datos sin procesar en características que representan mejor el problema subyacente a los modelos predictivos

Ofrece servicios de reconocimiento de imágenes Esta función fue mencionada en 45 reseñas de Azure Machine Learning.

Ofrece servicios de procesamiento de lenguaje natural Esta función fue mencionada en 45 reseñas de Azure Machine Learning.

Según lo informado en 38 reseñas de Azure Machine Learning. Ofrece servicios de generación de lenguaje natural

Ofrece redes neuronales artificiales para los usuarios Los revisores de 42 de Azure Machine Learning han proporcionado comentarios sobre esta función.

Según lo informado en 21 reseñas de Azure Machine Learning. Ofrece servicios de comprensión del lenguaje natural

Proporciona capacidades de aprendizaje profundo Esta función fue mencionada en 21 reseñas de Azure Machine Learning.

Gestiona la aplicación inteligente para el usuario, reduciendo la necesidad de infraestructura Los revisores de 50 de Azure Machine Learning han proporcionado comentarios sobre esta función.

Según lo informado en 51 reseñas de Azure Machine Learning. Permite a los usuarios insertar aprendizaje automático en aplicaciones operativas

Proporciona aplicaciones e infraestructura de aprendizaje automático fáciles de escalar Esta función fue mencionada en 51 reseñas de Azure Machine Learning.

Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.

Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.

Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.

Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.

Permite a los usuarios introducir modelos creados en una variedad de idiomas.

Permite a los usuarios elegir el marco o el entorno de trabajo de su preferencia.

Se repiten versiones de registros a medida que se iteran los modelos.

Proporciona una forma rápida y eficaz de implementar modelos de aprendizaje automático.

Ofrece una forma de escalar el uso de modelos de aprendizaje automático en toda la empresa.

Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.

Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.

Permite a los usuarios administrar artefactos de modelos y realizar un seguimiento de los modelos que se implementan en producción.

Registra y organiza todos los modelos de aprendizaje automático que se han implementado en toda la empresa.

Realiza un seguimiento del rendimiento y la precisión de los modelos de aprendizaje automático.

Aprovisiona a los usuarios en función de la autorización para implementar e iterar modelos de aprendizaje automático.

Basado en 22 reseñas de Azure Machine Learning. Ofrece al usuario la capacidad de importar una variedad de fuentes de datos para su uso inmediato

Controlar el uso y el rendimiento del modelo en producción

Implemente aplicaciones de aprendizaje automático de misión crítica donde y cuando las necesite

Compare fácilmente experimentos (código, hiperparámetros, métricas, predicciones, dependencias, métricas del sistema, etc.) para comprender las diferencias en el rendimiento del modelo.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Basado en 10 reseñas de Azure Machine Learning. Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Basado en 10 reseñas de Azure Machine Learning. Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Proporciona la capacidad de generar imágenes a partir de un mensaje de texto. Los revisores de 10 de Azure Machine Learning han proporcionado comentarios sobre esta función.

Garantiza que el servicio sea confiable y esté disponible cuando sea necesario, minimizando el tiempo de inactividad y las interrupciones del servicio.

Permite al usuario escalar el entrenamiento de modelos de manera eficiente, lo que facilita el manejo de conjuntos de datos más grandes y modelos más complejos.

Proporciona al usuario la capacidad de obtener respuestas rápidas y de baja latencia durante la etapa de inferencia, que es fundamental para las aplicaciones en tiempo real.

Ofrece al usuario un modelo de precios transparente para las llamadas a la API, lo que permite una mejor planificación del presupuesto y control de costes.

Proporciona al usuario la capacidad de asignar recursos computacionales en función de la demanda, lo que lo hace rentable.

Permite al usuario minimizar el uso de energía tanto durante el entrenamiento como durante la inferencia, lo que es cada vez más importante para las operaciones sostenibles.

Ofrece al usuario la flexibilidad de implementar en múltiples proveedores de nube, lo que reduce el riesgo de dependencia de un proveedor.

Proporciona al usuario la capacidad de conectarse sin problemas con varias fuentes de datos y canalizaciones, lo que simplifica la ingesta de datos y el preprocesamiento.

Permite al usuario integrar fácilmente los modelos de IA generativa en los flujos de trabajo y sistemas existentes a través de API.

Ayuda al usuario a mantener el cumplimiento de GDPR y otras regulaciones de protección de datos, lo cual es crucial para las empresas que operan a nivel mundial.

Permite al usuario configurar controles de acceso basados en roles dentro de la organización, mejorando la seguridad.

Garantiza que los datos estén cifrados durante el tránsito y en reposo, lo que proporciona una capa adicional de seguridad.

Proporciona al usuario una documentación completa y clara, lo que ayuda a una adopción y resolución de problemas más rápidas.

Permite al usuario medir el nivel de soporte de la comunidad y las extensiones de terceros disponibles, lo que puede ser útil para resolver problemas y ampliar la funcionalidad.

Proporciona a los usuarios la capacidad de probar y optimizar los mensajes para mejorar la calidad y eficiencia del resultado de LLM.

Ofrece a los usuarios una colección de plantillas de indicaciones reutilizables para diversas tareas de LLM para acelerar el desarrollo y estandarizar el resultado.

Ofrece herramientas para que los usuarios comparen múltiples LLMs lado a lado basándose en métricas de rendimiento, velocidad y precisión.

Proporciona a los usuarios una interfaz fácil de usar para ajustar finamente los LLMs en sus conjuntos de datos específicos, permitiendo una mejor alineación con las necesidades empresariales.

Los usuarios tienen herramientas para integrar la funcionalidad de LLM en sus aplicaciones existentes a través de SDKs y APIs, simplificando el desarrollo.

Ofrece a los usuarios la capacidad de implementar modelos rápidamente en entornos de producción con un esfuerzo y configuración mínimos.

Proporciona a los usuarios herramientas para escalar automáticamente los recursos de LLM según la demanda, asegurando un uso eficiente y rentabilidad.

Los usuarios tienen la capacidad de establecer límites y filtros para prevenir salidas inapropiadas o sensibles del LLM.

Ofrece a los usuarios herramientas para garantizar que sus LLM cumplan con estándares de cumplimiento como GDPR, HIPAA y otras regulaciones, reduciendo el riesgo y la responsabilidad.

Los usuarios reciben notificaciones cuando el rendimiento del LLM se desvía significativamente de las normas esperadas, lo que indica un posible desvío del modelo o problemas de datos.

Proporciona a los usuarios información en tiempo real sobre la precisión del modelo, la latencia y la interacción del usuario, ayudándoles a identificar y abordar problemas de manera oportuna.

Proporciona a los usuarios capacidades de cifrado para datos en tránsito y en reposo, asegurando comunicación y almacenamiento seguros al trabajar con LLMs.

Ofrece a los usuarios herramientas para establecer permisos de acceso para diferentes roles, asegurando que solo el personal autorizado pueda interactuar con o modificar los recursos de LLM.

Proporciona a los usuarios middleware para enrutar solicitudes de manera eficiente al LLM apropiado según criterios como costo, rendimiento o casos de uso específicos.

Los usuarios tienen herramientas para procesar múltiples entradas en paralelo, mejorando la velocidad de inferencia y la rentabilidad para escenarios de alta demanda.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para desglosar y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Analiza los conjuntos de datos entrantes para detectar automáticamente valores faltantes, distribuciones, valores atípicos y problemas de calidad de datos.

Permite a los usuarios ingerir datos de diversas fuentes (bases de datos, APIs, almacenamiento en la nube, hojas de cálculo) sin necesidad de programación personalizada.

Alerta automáticamente a los usuarios cuando el esquema de los datos entrantes se desvía de la estructura esperada con el tiempo.

Sugiere o selecciona automáticamente algoritmos candidatos e hiperparámetros basados en las características del conjunto de datos

Permite a los usuarios insertar código personalizado (por ejemplo, Python, R, SQL) o módulos personalizados en las etapas del pipeline para mayor flexibilidad.

Propone o aplica automáticamente características derivadas para mejorar el rendimiento del modelo.