Azure Machine Learning : End-to-End-ML-Plattform
Azure Machine Learning: Im Überblick
Azure Machine Learning ist eine cloudbasierte Plattform für Data Scientists, ML-Ingenieure und Entwickler, die ML-Modelle in großem Maßstab erstellen, trainieren und bereitstellen möchten. Sie unterstützt verschiedenste Anwendungsfälle – vom klassischen Machine Learning bis hin zu generativer KI – und eignet sich für Unternehmen jeder Größe. Zu den Hauptfunktionen gehören automatisiertes Machine Learning (AutoML), ein visueller No-Code-Designer und umfassende MLOps-Tools zur Verwaltung des Modelllebenszyklus.
Was sind die Hauptfunktionen von Azure Machine Learning?
AutoML für automatisierte Modellentwicklung
AutoML automatisiert das Training und die Optimierung von Modellen, was die Entwicklung leistungsfähiger Modelle ohne tiefes ML-Wissen erleichtert.
Datenvorverarbeitung: automatische Behandlung fehlender Werte, Skalierung, Kodierung.
Modellauswahl: Auswahl des leistungsstärksten Algorithmus basierend auf Vergleich.
Hyperparameter-Tuning: automatische Anpassung zur Leistungssteigerung.
Visueller Designer ohne Programmierung
Mit dem visuellen Designer können Nutzer ML-Modelle ohne Code entwickeln. Über eine Drag-and-Drop-Oberfläche lassen sich Workflows intuitiv zusammenstellen.
Vorgefertigte Module: u.a. für Datenvorbereitung, Training und Auswertung.
Workflow-Erstellung: visuelles Design vollständiger ML-Pipelines.
Azure-Integration: einfache Anbindung an Speicher- und Deployment-Dienste.
MLOps-Tools für den Modelllebenszyklus
Azure ML bietet umfassende MLOps-Werkzeuge zur Verwaltung von Modellen in der Entwicklung und Produktion.
CI/CD-Integration: mit GitHub Actions, Azure DevOps u.a.
Modellüberwachung: Nachverfolgung von Performance und Datenabweichungen.
Governance: Zugriffskontrolle und Audit-Funktionen zur Einhaltung von Standards.
Unterstützung für Open-Source-Frameworks
Azure ML unterstützt eine Vielzahl an Frameworks und Programmiersprachen für flexible Modellierung.
Frameworks: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn etc.
Sprachen: Python, R, .NET.
Kompatibilität: einfache Einbindung bestehender Tools und Workflows.
Warum Azure Machine Learning wählen?
Vollständige Toolchain: Unterstützung aller Phasen des ML-Zyklus.
Skalierbarkeit: von kleinen Tests bis hin zu Produktivumgebungen.
Flexibilität: für diverse Frameworks und Sprachen geeignet.
Nahtlose Integration: mit Azure-Diensten und Drittanbieter-Tools.
Unternehmenssicherheit: rollenbasierte Zugriffe, Compliance, Zertifizierungen.
Azure Machine Learning: Preise
Standard
Tarif
auf Anfrage
Kundenalternativen zu Azure Machine Learning
Eine umfassende Plattform für maschinelles Lernen, die Modelltraining, Deployment und Monitoring automatisiert.
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AWS Sagemaker bietet eine vollständige Suite von Funktionen für maschinelles Lernen. Dazu gehören die Automatisierung von Modelltraining, die Bereitstellung in der Cloud und kontinuierliches Monitoring der Modelle. Benutzer profitieren von integrierten Algorithmen und benutzerfreundlichen Tools, um Daten vorzubereiten, Modelle zu erstellen und diese effizient zu verwalten. Die Unterstützung für verschiedene Frameworks erleichtert außerdem den Einstieg in TensorFlow, PyTorch und andere gängige ML-Umgebungen.
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Eine Plattform zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen, die skalierbare Infrastruktur, Automatisierung und nahtlose Integration bietet.
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Google Cloud Vertex AI ist eine umfassende MLOps-Lösung, die es Nutzern ermöglicht, den Lebenszyklus von maschinellem Lernen effizient zu verwalten. Die Software bietet skalierbare Infrastruktur für das Training und die Bereitstellung von Modellen sowie Automatisierungstools, um Prozesse zu optimieren. Sie integriert sich nahtlos in bestehende Google Cloud-Dienste und fördert die Zusammenarbeit durch Benutzerfreundlichkeit, wobei auch Modelle in verschiedenen Umgebungen ausprobiert werden können.
Unsere Analyse über Google Cloud Vertex AI lesenZur Produktseite von Google Cloud Vertex AI
Eine Plattform zur Datenanalyse und KI-Entwicklung, die leistungsstarke Notebooks, ein skalierbares Data Lakehouse und integrierte MLOps-Funktionen bietet.
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Databricks kombiniert die Leistungsfähigkeit von Data Lakes und Data Warehouses in einem einheitlichen Lakehouse. Diese Lösung ermöglicht es Teams, gemeinsam an Datenprojekten zu arbeiten, mit interaktiven Notebooks in Python, R und Scala. Durch die nahtlose Integration von MLOps-Funktionen beschleunigt sie den gesamten Lifecycle von Machine Learning-Projekten, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung. Benutzer profitieren von einem benutzerfreundlichen Interface, automatisierter Skalierung und fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen.
Unsere Analyse über Databricks lesenZur Produktseite von Databricks
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