Microsoft makine öğrenmesi ürünlerini ve teknolojilerini karşılaştırma

  • Makale

Microsoft'un makine öğrenmesi ürünleri ve teknolojileri hakkında bilgi edinin. Makine öğrenmesi çözümlerinizi en etkili şekilde nasıl oluşturabileceğinizi, dağıtabileceğinizi ve yönetebileceğinizi seçmenize yardımcı olacak seçenekleri karşılaştırın.

Bulut tabanlı makine öğrenmesi ürünleri

Azure bulutunda makine öğrenmesi için aşağıdaki seçenekler kullanılabilir.

Bulut seçenekleri Nedir? Bununla neler yapabilirsiniz?
Azure Machine Learning Makine öğrenmesi için yönetilen platform Önceden eğitilmiş bir model kullanın. Veya Python ve CLI kullanarak Azure'da modelleri eğitebilir, dağıtabilir ve yönetebilirsiniz
Azure Bilişsel Hizmetler REST API'ler ve SDK'lar aracılığıyla uygulanan önceden oluşturulmuş yapay zeka özellikleri Standart programlama dillerini kullanarak hızlı bir şekilde akıllı uygulamalar oluşturun. Makine öğrenmesi ve veri bilimi uzmanlığı gerektirmez
Azure SQL Yönetilen Örneği Machine Learning Services SQL için veritabanı içi makine öğrenmesi modelleri Azure SQL Yönetilen Örneği içinde eğitin ve dağıtın
Azure Synapse Analytics'te makine öğrenmesi Makine öğrenmesi ile analiz hizmeti Azure Synapse Analytics'in içinde modelleri eğitin ve dağıtın
Azure SQL Edge'de ONNX ile makine öğrenmesi ve yapay zeka IoT üzerinde SQL'de makine öğrenmesi Azure SQL Edge'de modelleri eğitin ve dağıtın
Azure Databricks Apache Spark tabanlı analiz platformu Açık kaynak makine öğrenmesi kitaplıkları ve MLflow platformu ile tümleştirmeleri kullanarak model ve veri iş akışları oluşturun ve dağıtın.

Şirket içi makine öğrenmesi ürünleri

Şirket içi makine öğrenmesi için aşağıdaki seçenekler kullanılabilir. Şirket içi sunucular, buluttaki bir sanal makinede de çalıştırılabilir.

Şirket içi seçenekler Nedir? Bununla neler yapabilirsiniz?
SQL Server Machine Learning Hizmetleri SQL için veritabanı içi makine öğrenmesi SQL Server içinde modelleri eğitin ve dağıtın
SQL Server'da Machine Learning Services Büyük Veri Kümeleri Büyük Veri Kümeleri'de makine öğrenmesi SQL Server Büyük Veri Kümeleri'de modelleri eğitin ve dağıtın

Geliştirme platformları ve araçları

Makine öğrenmesi için aşağıdaki geliştirme platformları ve araçları kullanılabilir.

Platformlar/araçlar Nedir? Bununla neler yapabilirsiniz?
Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi Önceden yüklenmiş veri bilimi araçlarına sahip sanal makine Önceden yapılandırılmış bir ortamda makine öğrenmesi çözümleri geliştirme
ML.NET Açık kaynak, platformlar arası makine öğrenmesi SDK'sı .NET uygulamaları için makine öğrenmesi çözümleri geliştirme
Windows machine learning Windows 10 makine öğrenmesi platformu Windows 10 cihazlarında eğitilen modelleri değerlendirme
SynapseML Apache Spark için açık kaynak, dağıtılmış, makine öğrenmesi ve mikro hizmetler çerçevesi Scala ve Python için ölçeklenebilir makine öğrenmesi uygulamaları oluşturun ve dağıtın.
Azure Data Studio için Machine Learning uzantısı Azure Data Studio için açık kaynak ve platformlar arası makine öğrenmesi uzantısı PAKETLERI yönetme, makine öğrenmesi modellerini içeri aktarma, tahminlerde bulunma ve SQL veritabanlarınız için denemeler çalıştırmak üzere not defterleri oluşturma

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning , makine öğrenmesi modellerini büyük ölçekte eğitmek, dağıtmak ve yönetmek için kullanılan tam olarak yönetilen bir bulut hizmetidir. Açık kaynak teknolojilerini tamamen destekler, bu nedenle TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn gibi açık kaynak Python paketlerinin on binlercesini kullanabilir. İşlem örnekleri, Jupyter not defterleri veya Visual Studio Code için Azure Machine Learning uzantısı gibi zengin araçlar da kullanılabilir. Bu uzantı, Visual Studio Code'da kaynaklarınızı yönetmenize, eğitim iş akışlarını ve dağıtımlarını modellemenize olanak tanır. Azure Machine Learning, model oluşturmayı ve ayarlamayı kolayca, verimlilik ve doğrulukla otomatik hale getiren özellikler içerir.

Bulut ölçeğinde makine öğrenmesi için Python SDK'sını, Jupyter not defterlerini, R'yi ve CLI'yı kullanın. Düşük kodlu veya kod içermeyen bir seçenek için, önceden oluşturulmuş makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak modelleri kolayca ve hızlı bir şekilde derlemek, test etmek ve dağıtmak için Azure Machine Learning'in stüdyodaki etkileşimli tasarımcısını kullanın.

Azure Machine Learning'i ücretsiz deneyin.

Öğe Açıklama
Tür Bulut tabanlı makine öğrenmesi çözümü
Desteklenen diller Python, R
Makine öğrenmesi aşamaları Model eğitimi
Dağıtım
MLOps/Yönetim
Önemli avantajlar Önce kod (SDK) ve stüdyo ve sürükle bırak tasarımcısı web arabirimi yazma seçenekleri.

Betiklerin merkezi yönetimi ve çalıştırma geçmişi, model sürümlerini karşılaştırmayı kolaylaştırır.

Bulut veya uç cihazlara modellerin kolay dağıtımı ve yönetimi.
Dikkat edilmesi gerekenler Model yönetimi modeli hakkında bilgi sahibi olmayı gerektirir.

Azure Yapay Zeka Hizmetleri

Azure AI hizmetleri, doğal iletişim yöntemlerini kullanan uygulamalar oluşturmanıza olanak tanıyan önceden oluşturulmuş bir API kümesidir. Önceden oluşturulmuş terimi, uygulamalarınızda kullanılacak modelleri eğitmek için veri kümeleri veya veri bilimi uzmanlığı getirmeniz gerekmediğini gösterir. Bunların hepsi sizin için yapılır ve uygulamalarınızın yalnızca birkaç kod satırıyla kullanıcı gereksinimlerini görmesine, duymasına, konuşmasına, anlamasına ve yorumlamasına olanak sağlayan API'ler ve SDK'lar olarak paketlenmiş. Uygulamalarınıza şu gibi akıllı özellikleri kolayca ekleyebilirsiniz:

Cihazlar ve platformlar arasında uygulama geliştirmek için Azure yapay zeka hizmetlerini kullanın. API'ler sürekli olarak geliştirilir ve kolayca ayarlanabilir.

Öğe Açıklama
Tür Akıllı uygulamalar oluşturmaya yönelik API'ler
Desteklenen diller Hizmete bağlı olarak çeşitli seçenekler. Standart olanlar C#, Java, JavaScript ve Python'dır.
Makine öğrenmesi aşamaları Dağıtım
Önemli avantajlar REST API ve SDK aracılığıyla sağlanan önceden eğitilmiş modelleri kullanarak akıllı uygulamalar oluşturun.
Görme, konuşma, dil ve karar alma ile doğal iletişim yöntemleri için çeşitli modeller.
Makine öğrenmesi veya veri bilimi uzmanlığı gerekmez.

SQL makine öğrenmesi

SQL makine öğrenmesi hem şirket içi hem de buluttaki ilişkisel veriler için Python ve R'de istatistiksel analiz, veri görselleştirme ve tahmine dayalı analiz ekler. Geçerli platformlar ve araçlar şunlardır:

SQL'deki ilişkisel veriler üzerinde yerleşik yapay zeka ve tahmine dayalı analize ihtiyacınız olduğunda SQL makine öğrenmesini kullanın.

Öğe Açıklama
Tür İlişkisel veriler için şirket içi tahmine dayalı analiz
Desteklenen diller Python, R, SQL
Makine öğrenmesi aşamaları Veri hazırlama
Model eğitimi
Dağıtım
Önemli avantajlar Bir veritabanı işlevinde tahmine dayalı mantığı kapsülleme, veri katmanı mantığına dahil edilmeyi kolaylaştırır.
Dikkat edilmesi gerekenler Uygulamanızın veri katmanı olarak bir SQL veritabanı olduğunu varsayar.

Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi

Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi, Microsoft Azure bulutu üzerindeki özelleştirilmiş bir sanal makine ortamıdır. Hem Windows hem de Linux Ubuntu için sürümlerde kullanılabilir. Ortam özellikle veri bilimi yapmak ve makine öğrenmesi çözümleri geliştirmek için tasarlanmıştır. Gelişmiş analiz için akıllı uygulamalar oluşturmaya hızlı bir başlangıç yapmak üzere önceden yüklenmiş ve önceden yapılandırılmış birçok popüler veri bilimi, makine öğrenmesi çerçevesi ve diğer araçlara sahiptir.

Veri Bilimi Sanal Makinesini işlerinizi tek bir düğüm üzerinde çalıştırmanız veya barındırmanız gerektiğinde kullanın. İşlemlerinizi tek bir makinede uzaktan ölçeklendirmeniz gerektiğinde de kullanabilirsiniz.

Öğe Açıklama
Tür Veri bilimi için özelleştirilmiş sanal makine ortamı
Önemli avantajlar Veri bilimi araçlarını ve çerçevelerini yüklemek, yönetmek ve sorunlarını gidermek için daha az süre.

Yaygın olarak kullanılan tüm araçların ve çerçevelerin en son sürümleri dahildir.

Sanal makine seçenekleri yoğun veri modelleme için grafik işleme birimi (GPU) özelliklerine sahip yüksek oranda ölçeklenebilir görüntüler içerir.
Dikkat edilmesi gerekenler Sanal makineye çevrimdışıyken erişilemez.

Bir sanal makineyi çalıştırmak Azure ücretlerine neden olur, bu nedenle yalnızca gerektiğinde çalışır durumda olmasına dikkat etmeniz gerekir.

Azure Databricks

Azure Databricks , Microsoft Azure bulut platformu için iyileştirilmiş Apache Spark tabanlı bir analiz platformudur. Databricks, tek tıklamayla kurulum olanağı ve kolaylaştırılmış iş akışlarının yanı sıra veri uzmanları, veri mühendisleri ve iş analistleri arasında işbirliği sağlayan etkileşimli bir çalışma alanı sunmak amacıyla Azure ile tümleştirilmiştir. Verileri sorgulamak, görselleştirmek ve modellemek için web tabanlı not defterlerinde Python, R, Scala ve SQL kodu kullanın.

Apache Spark üzerinde makine öğrenmesi çözümleri derlerken işbirliği yapmak istiyorsanız Databricks kullanın.

Öğe Açıklama
Tür Apache Spark tabanlı analiz platformu
Desteklenen diller Python, R, Scala, SQL
Makine öğrenmesi aşamaları Veri hazırlama
Veri ön işleme
Model eğitimi
Model ayarlama
Model çıkarımı
Yönetim
Dağıtım

ML.NET

ML.NET açık kaynak ve platformlar arası bir makine öğrenmesi çerçevesidir. ML.NET ile özel makine öğrenmesi çözümleri oluşturabilir ve bunları .NET uygulamalarınızla tümleştirebilirsiniz. ML.NET, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerini eğitip puanlama amacıyla TensorFlow ve ONNX gibi popüler çerçevelerle çeşitli düzeyde birlikte çalışabilirlik sunar. Görüntü sınıflandırma modellerini eğitmek gibi yoğun kaynak kullanımlı görevler için Azure'ın avantajlarından yararlanarak modellerinizi bulutta eğitebilirsiniz.

Makine öğrenmesi çözümlerini .NET uygulamalarınızla tümleştirmek istediğinizde ML.NET kullanın. Kod öncelikli bir deneyim için API ile Model Oluşturucusu veya düşük kod deneyimi için CLI arasında seçim yapın.

Öğe Açıklama
Tür .NET ile özel makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmeye yönelik açık kaynak platformlar arası çerçeve
Desteklenen diller C#, F#
Makine öğrenmesi aşamaları Veri hazırlama
Eğitim
Dağıtım
Önemli avantajlar Veri bilimi ve makine öğrenmesi deneyimi gerekli değil
Tanıdık araçları (Visual Studio, Microsoft Visual Studio Code) ve dilleri kullanma
.NET'in çalıştığı yeri dağıtma
Genişletilebilir
Ölçeklenebilir
Yerel öncelikli deneyim

Windows machine learning

Windows makine öğrenmesi çıkarım altyapısı, eğitilen modelleri Windows 10 cihazlarında yerel olarak değerlendirerek uygulamalarınızda eğitilen makine öğrenmesi modellerini kullanmanıza olanak tanır.

Windows uygulamalarınızda eğitilmiş makine öğrenmesi modellerini kullanmak istediğinizde Windows makine öğrenmesini kullanın.

Öğe Açıklama
Tür Windows cihazlarında eğitilen modeller için çıkarım altyapısı
Desteklenen diller C#/C++, JavaScript

SynapseML

SynapseML (eski adıyla MMLSpark), yüksek düzeyde ölçeklenebilir makine öğrenmesi işlem hatlarının oluşturulmasını basitleştiren açık kaynak bir kitaplıktır. SynapseML, metin analizi, görüntü işleme, anomali algılama ve diğerleri gibi çeşitli makine öğrenmesi görevleri için API'ler sağlar. SynapseML, Apache Spark dağıtılmış bilgi işlem çerçevesi üzerine kurulmuştur ve SparkML/MLLib kitaplığıyla aynı API'yi paylaşarak SynapseML modellerini mevcut Apache Spark iş akışlarına sorunsuz bir şekilde eklemenizi sağlar.

SynapseML Spark ekosistemine Spark Machine Learning işlem hatlarının Light Gradient Boosting Machine (LightGBM), LIME (Model Yorumlanabilirliği) ve OpenCV ile sorunsuz tümleştirilmesi dahil olmak üzere birçok derin öğrenme ve veri bilimi aracı ekler. Azure Databricks veya Kozmik Spark gibi herhangi bir Spark kümesinde güçlü tahmine dayalı modeller oluşturmak için bu araçları kullanabilirsiniz.

SynapseML, Spark ekosistemine ağ özellikleri de getirir. Spark'ta HTTP projesiyle, kullanıcılar SparkML modellerine herhangi bir web hizmetini ekleyebilir. Ayrıca SynapseML, Azure yapay zeka hizmetlerini büyük ölçekte düzenlemeye yönelik kullanımı kolay araçlar sağlar. Üretim sınıfı dağıtım için Spark Sunum projesi, Spark kümeniz tarafından yedeklenen yüksek aktarım hızı, milisaniyenin altında gecikme süresi web hizmetleri sağlar.

Öğe Açıklama
Tür Apache Spark için açık kaynak, dağıtılmış makine öğrenmesi ve mikro hizmetler çerçevesi
Desteklenen diller Scala 2.11, Java, Python 3.5+, R (beta)
Makine öğrenmesi aşamaları Veri hazırlama
Model eğitimi
Dağıtım
Önemli avantajlar Ölçeklenebilirlik
Akış + Uyumlu sunma
Hataya dayanıklılık
Dikkat edilmesi gerekenler Apache Spark gerektirir

Katkıda Bulunanlar

Bu makale Microsoft tarafından yönetilir. Başlangıçta aşağıdaki katkıda bulunanlar tarafından yazılmıştır.

Asıl yazar:

Sonraki adımlar

  • Microsoft tarafından sunulan tüm Yapay Zeka (AI) geliştirme ürünleri hakkında bilgi edinmek için bkz . Microsoft AI platformu.
  • Microsoft ile yapay zeka ve Machine Learning çözümleri geliştirme eğitimi için bkz . Microsoft Learn eğitimi.