Dokumentation zum Azure Machine Learning-Dienst

Azure Machine Learning Service bietet SDKs und Dienste zum schnellen Vorbereiten von Daten sowie zum Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Erhöhen Sie die Produktivität, und senken Sie die Kosten dank der automatischen Skalierung von Computeressourcen und Pipelines. Diese Funktionen stehen Ihnen über Open-Source-Python-Frameworks (etwa PyTorch, TensorFlow und sciKit-learn) zur Verfügung. Informationen zu den ersten Schritten finden Sie in unseren Schnellstartanleitungen und Tutorials.

Schritt-für-Schritt-Tutorials

Hier erfahren Sie, wie Sie Daten vorbereiten, Experimente einrichten und Ihre Machine Learning-Modelle trainieren und operationalisieren.

Verwenden Sie das Azure-Portal, eine benutzerfreundliche Oberfläche ohne Code für maschinelles Lernen:

Verwenden Sie das Python SDK in Skripts und Notebooks für maschinelles Lernen:

Beispiele

Erkunden Sie den Dienst mit diesen Jupyter Notebooks auf GitHub.

Verweis

  • Dokumentation zum Python-Haupt-SDK: Hier finden Sie Informationen zu Kernfunktionen, automatisiertem maschinellen Lernen, Pipelines und vielem mehr.
  • Dokumentation zum Monitoring Python SDK: Erfahren Sie, wie Sie Daten für bereitgestellte Webdienste erfassen.
  • Algorithmen und Module: Referenzübersicht: Hier finden Sie eine Dokumentation zur grafischen Benutzeroberfläche.
  • Azure ML CLI: Informieren Sie sich über die Erweiterung der Befehlszeilenschnittstelle für maschinelles Lernen.

Weitere Azure Machine Learning-Technologien