Machine Learning ürünlerini ve teknolojilerini Microsoft 'tan karşılaştırın

Microsoft 'un makine öğrenimi ürünleri ve teknolojileri hakkında bilgi edinin. Machine Learning çözümlerinizi en verimli şekilde oluşturmayı, dağıtmayı ve yönetmeyi seçmenize yardımcı olacak seçenekleri karşılaştırın.

Bulut tabanlı makine öğrenimi ürünleri

Azure bulutunda makine öğrenimi için aşağıdaki seçenekler kullanılabilir.

Şirket içi makine öğrenimi ürünleri

Şirket içi makine öğrenimi için aşağıdaki seçenekler kullanılabilir. Şirket içi sunucular Ayrıca buluttaki bir sanal makinede da çalıştırılabilir.

Geliştirme platformları ve araçları

Makine öğrenimi için aşağıdaki geliştirme platformları ve araçları mevcuttur.

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning , makine öğrenimi modellerini ölçekteki eğmek, 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. işlem örnekleri, jupi not defterleriveya Visual Studio Code uzantısı için Azure Machine Learninggibi zengin araçlar da kullanabilirsiniz. bu sayede kaynaklarınızın, modelinizdeki eğitim iş akışlarınızı ve Visual Studio Code dağıtımlarınızı yönetmenize olanak tanıyan ücretsiz bir uzantı vardır. Azure Machine Learning, model oluşturmayı ve ayarlamayı otomatik hale getirmeye, verimliliğe ve doğrulukla yeniden otomatikleştiren özellikler içerir.

Bulut ölçeğinde makine öğrenimi için Python SDK, Jupyıter Not defterleri, R ve CLı kullanın. düşük kod veya kod yok seçeneği için, önceden oluşturulmuş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak modelleri kolayca ve hızlı bir şekilde derlemek, test etmek ve dağıtmak için studio 'da Azure Machine Learning etkileşimli tasarımcı kullanın.

Azure Machine Learning ücretsiz olarak deneyin.

Azure Bilişsel Hizmetler

Azure bilişsel hizmetler, doğal iletişim yöntemlerini kullanan uygulamalar oluşturmanıza olanak tanıyan, önceden oluşturulmuş bir API kümesidir. Önceden oluşturulan terim, uygulamalarınızda kullanmak üzere modelleri eğitmek için veri kümelerini veya veri bilimi uzmanlığına sahip olmanız gerekmez. Bunların hepsi sizin için yapılır ve API 'Ler ve SDK 'Lar, uygulamalarınızın Kullanıcı ihtiyaçlarını yalnızca birkaç satır kodla görmesini, duymasını, konuşmasını, anlamasını ve yorumlamasını sağlar. Uygulamalarınıza kolayca akıllı özellikler ekleyebilirsiniz, örneğin:

• Vizyon: Nesne algılama, yüz tanıma, OCR vb. Bkz. görüntü işleme, yüz, form tanıyıcı.
• Konuşma: Konuşmadan metne, metinden konuşmaya, konuşmacı tanıma, vb. Bkz. konuşma hizmeti.
• Dil: Çeviri, yaklaşım analizi, anahtar tümceciği ayıklama, dil anlama, vb. bkz. Çeviri, Metin Analizi, Language Understanding, Soru-Cevap Oluşturma
• Karar: Anomali algılama, içerik denetleme, pekiştirmeye dayalı öğrenme. Bkz. anomali algılayıcısı, Content moderator, kişiselleştirici.

Bilişsel Hizmetler'i farklı cihaz ve platformlarda uygulama geliştirmek için kullanın. API'ler sürekli olarak geliştirilir ve kolayca ayarlanabilir.

SQL machine learning

machine learning SQL , hem şirket içinde hem de buluttaki ilişkisel veriler için Python ve R 'de istatistiksel analiz, veri görselleştirme ve tahmine dayalı analiz ekler. Geçerli platformlar ve araçlar şunları içerir:

• SQL Server Machine Learning Services
• büyük veri kümelerinde SQL Server Machine Learning hizmetleri
• Azure SQL yönetilen örnek Machine Learning hizmetleri
• Azure SYNAPSE Analytics 'te makine öğrenimi
• Azure SQL Edge 'de onnx ile Machine learning ve aı
• Azure Data Studio için Machine Learning uzantısı

SQL ' deki ilişkisel verilerde yerleşik aı ve tahmine dayalı analiz gerektiğinde SQL machine learning kullanın.

Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi

Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi , Microsoft Azure buluttaki özelleştirilmiş bir sanal makine ortamıdır. hem Windows hem de Linux ubuntu için sürümlerde kullanılabilir. ortam, veri bilimi yapmak ve ML çözümleri geliştirmek için özel olarak oluşturulmuştur. gelişmiş analiz için akıllı uygulamalar oluşturmaya başlamak üzere önceden yüklenmiş ve önceden yapılandırılmış birçok popüler veri bilimi, ML çerçeveleri ve diğer araçları içerir.

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

Azure Databricks

Azure Databricks, Microsoft Azure bulut hizmetleri platformu için iyileştirilen 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.

ML.NET

ML .net , açık kaynaklı ve platformlar arası bir makine öğrenimi çerçevesidir. ML .net ile özel makine öğrenimi çözümleri oluşturabilir ve bunları .net uygulamalarınızla tümleştirin. ML .net, eğitim ve puanlama makine öğrenimi ve ayrıntılı öğrenme modelleri için tensorflow ve onnx gibi popüler çerçevelerle farklı birlikte çalışabilirlik düzeyleri sunar. Eğitim resmi sınıflandırma modelleri gibi yoğun kaynak kullanan görevlerde, modellerinizi bulutta eğitebilmeniz için Azure 'dan yararlanabilirsiniz.

Makine öğrenmesi çözümlerini .NET uygulamalarınızla tümleştirmek istediğinizde ML.NET kullanın. Kod-ilk deneyim ve model Oluşturucu için API ve düşük kodlu bir deneyim için CLI arasında seçim yapın.

Windows ML

Windows ML çıkarım altyapısı, uygulamalarınızda eğitilen makine öğrenimi modellerini kullanarak, eğitilen modelleri Windows 10 cihazlarda yerel olarak değerlendirmenize olanak tanır.

Windows uygulamalarınızın içinde eğitilmiş makine öğrenmesi modelleri kullanmak istediğinizde Windows ML kullanın.

MMLSpark

Apache Spark için Microsoft ML (mmlspark), dağıtılmış bilgi işlem çerçevesi Apache Sparkgenişleten açık kaynaklı bir kitaplıktır. mmlspark, spark ekosistemine çok sayıda derin öğrenme ve veri bilimi aracı ekler. bu, Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), lightgbm, LIME (Model yorumlenebilirliği)ve opencvile spark Machine Learning işlem hatlarını sorunsuz bir şekilde tümleştirmesidir. Bu araçları, Azure Databricks veya Cosmic Sparkgibi herhangi bir Spark kümesinde güçlü tahmine dayalı modeller oluşturmak için kullanabilirsiniz.

MMLSpark, Spark ekosistemine yeni ağ özellikleri de getirir. Bakım projesi üzerinde HTTP ile, kullanıcılar herhangi bir Web hizmetini kendi mini bir ml modellerine ekleyebilir. Ayrıca, MMLSpark, Azure bilişsel Hizmetler 'i ölçeklendirmeye yönelik kullanımı kolay araçlar sağlar. Üretim sınıfı dağıtımı için, Spark projesi, Spark kümeniz tarafından desteklenen yüksek aktarım hızı, alt milisaniyelik gecikme Web hizmetleri sunar.

Sonraki adımlar

• Microsoft 'tan erişilebilen tüm yapay zeka (AI) geliştirme ürünleri hakkında bilgi edinmek için bkz. MICROSOFT AI platformu.
• Microsoft ile aı ve Machine Learning çözümleri geliştirme konusunda eğitim için bkz. Microsoft Learn.