了解 Azure Machine Learning 的功能

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Microsoft Azure 提供 Azure Machine Learning 服務，這是一種雲端式平台，可執行大規模的實驗，以從資料訓練預測模型，並將訓練的模型發佈為服務。

A conceptual diagram of Azure Machine Learning with data being used in an experiment to train a predictive model

Azure Machine Learning 提供下列功能和能力：

功能 功能
自動化機器學習 這項功能可讓非專家從資料快速建立有效的機器學習模型。
Azure Machine Learning 設計工具 一種無需程式碼即可進行機器學習解決方案開發的圖形化介面。
資料和計算管理 專業資料科學家可用來大規模執行資料實驗程式碼的雲端式資料儲存體和計算資源。
管線 資料科學家、軟體工程師和 IT 營運專家可定義管線來協調模型定型、部署和管理工作。

資料科學家可在整個機器學習生命週期中使用 Azure Machine Learning 執行下列操作：

  • 擷取及準備資料。
  • 執行實驗以探索資料及訓練預測模型。
  • 以 Web 服務形式部署及管理訓練的模型。

軟體工程師可使用下列方式與 Azure Machine Learning 互動：

  • 使用自動化 機器學習 或 Azure 機器學習 設計工具將機器學習模型定型，並將其部署為可整合到 AI 啟用應用程式的服務。
  • 與資料科學家共同作業，根據通用架構 (例如 Scikit-Learn、PyTorch 與 TensorFlow)，將模型部署為 Web 服務，並在應用程式中加以取用。
  • 使用 Azure Machine Learning SDK 或命令列介面 (CLI) 指令碼協調 DevOps 處理序，在整體應用程式交付解決方案中管理機器學習模型的版本設定、部署與測試。

注意

如需詳細資訊，請參閱 Azure Machine Learning。