Aracılığıyla paylaş

Microsoft makine öğrenmesi ürünlerini ve teknolojilerini karşılaştırma

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 seçeneği Açıklama Özellikler ve kullanımlar
Azure Machine Learning Makine öğrenmesi için yönetilen platform Önceden eğitilmiş bir model kullanın veya Python ve CLI kullanarak Azure'da modelleri eğitin, dağıtın ve yönetin. Machine Learning otomatik makine öğrenmesi (AutoML), model kataloğu ve MLflow tümleştirmesi gibi özellikler içerir. Üretim aşamasında model performansını izleyebilir ve anlayabilirsiniz.
Microsoft Fabric Birleşik analiz platformu Veri mühendisleri, veri bilimcileri ve iş analistleri dahil olmak üzere veri uzmanlarına yönelik çeşitli hizmetleri ve araçları tümleştirerek veri alımından içgörülere kadar tüm veri yaşam döngüsünü yönetin.
Azure AI hizmetleri REST API'leri ve SDK'ları aracılığıyla uygulanan önceden oluşturulmuş yapay zeka özellikleri Standart programlama dillerini kullanarak akıllı uygulamalar oluşturun. Bu diller çıkarım sağlayan API'leri çağırır. İdeal olarak makine öğrenmesi ve veri bilimi uzmanlığına sahip olmanız gerekse de, bu becerilere sahip olmayan mühendislik ekipleri de bu platformu benimseyebilir.
Azure SQL Yönetilen Örneği makine öğrenmesi hizmetleri SQL için veritabanı içi makine öğrenmesi SQL Yönetilen Örneği içinde modelleri eğitin ve dağıtın.
Azure Databricks Apache Spark tabanlı analiz platformu Açık kaynak makine öğrenmesi kitaplıkları ve MLflow platformuyla tümleştirerek modelleri ve veri iş akışlarını derleyin ve dağıtın.

Şirket içi makine öğrenmesi ürünü

Şirket içi makine öğrenmesi için aşağıdaki seçenek kullanılabilir. Şirket içi sunucular, buluttaki bir sanal makinede (VM) de çalıştırılabilir.

Şirket içi ürün Açıklama Özellikler ve kullanımlar
SQL Server makine öğrenmesi hizmetleri SQL için veritabanı içi makine öğrenmesi Python ve R betiklerini kullanarak MODELLERI SQL Server içinde eğitin ve dağıtın.

Geliştirme platformları ve araçları

Makine öğrenmesi için aşağıdaki geliştirme platformları ve araçları kullanılabilir.

Platform veya araç Açıklama Özellikler ve kullanımlar
Microsoft Foundry portalı Yapay zeka ve makine öğrenmesi senaryoları için birleşik geliştirme ortamı Yapay zeka modelleri ve uygulamaları geliştirin, değerlendirin ve dağıtın. Foundry portalı, çeşitli Azure yapay zeka hizmetlerinde işbirliğini ve proje yönetimini kolaylaştırır. Hatta birden çok iş yükü ekibinde ortak bir ortam olarak da kullanabilirsiniz.
Azure Machine Learning Studio Makine öğrenmesi için işbirliğine dayalı, sürükle ve bırak aracı Minimum kodlama kullanarak tahmine dayalı analiz çözümleri oluşturun, test edin ve dağıtın. Machine Learning studio, çok çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarını ve yapay zeka modellerini destekler. Veri hazırlama, model eğitimi ve değerlendirme için araçlar sağlar.
Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi Önceden yüklenmiş veri bilimi araçlarını içeren VM görüntüsü Kendi VM'lerinizde makine öğrenmesi çözümleri geliştirmek için Jupyter, R ve Python gibi araçlarla önceden yapılandırılmış bir ortam kullanın.
Microsoft ML.NET Açık kaynak, platformlar arası makine öğrenmesi SDK'sı .NET uygulamaları için makine öğrenmesi çözümleri geliştirme.
Windows uygulamaları için yapay zeka Windows cihazlarında eğitilmiş modeller için çıkarım motoru Yerel, gerçek zamanlı yapay zeka modeli değerlendirmesi ve donanım hızlandırma için Windows Machine Learning (WinML) ve Direct Machine Learning (DirectML) gibi bileşenleri kullanarak yapay zeka özelliklerini Windows uygulamalarıyla tümleştirir.
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 yönetin, makine öğrenmesi modellerini içeri aktarın, tahminler yapın ve SQL veritabanlarınız için denemeler çalıştırmak üzere not defterleri oluşturun.

Azure Machine Learning

Machine Learning, makine öğrenmesi modellerini büyük ölçekte eğitmek, dağıtmak ve yönetmek için kullanabileceğiniz tam olarak yönetilen bir bulut hizmetidir. Açık kaynak teknolojilerini tam olarak desteklediğinden TensorFlow, PyTorch ve scikit-learn gibi on binlerce açık kaynak Python paketini kullanabilirsiniz.

işlem örnekleri, Jupyter not defterleriveya Visual Studio Code için Azure Machine Learning (VS Code) uzantısıgibi zengin araçlar da kullanılabilir. VS Code için Machine Learning uzantısı, kaynaklarınızı yönetmenize ve VS Code'da eğitim iş akışlarını ve dağıtımlarını modellemenize olanak tanıyan ücretsiz bir uzantıdır. Machine Learning, model oluşturmayı ve ayarlamayı kolay, 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 istiyorsanız stüdyoda Designer kullanın. Tasarımcı, önceden oluşturulmuş makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak modelleri kolayca ve hızlı bir şekilde oluşturmanıza, test edip dağıtmanıza yardımcı olur. Ayrıca makine öğrenmesi modellerinin sürekli tümleştirmesi ve sürekli dağıtımı (CI/CD) için Machine Learning'i Azure DevOps ve GitHub Actions ile tümleştirebilirsiniz.

Machine Learning özelliği Açıklama
Tür Bulut tabanlı makine öğrenmesi çözümü
Desteklenen diller -Piton
-R
Makine öğrenmesi aşamaları - Veri hazırlama
- Model eğitimi
-Dağıtım
- MLOps veya yönetim
- Sorumlu yapay zeka
Önemli avantajlar - Code-first (SDK), stüdyo ve sürükle bırak tasarımcısı ile web arayüzü oluşturma seçenekleri
- Betiklerin ve çalıştırma geçmişinin merkezi yönetimi, model sürümlerini karşılaştırmayı kolaylaştırır.
- Bulut veya uç cihazlara modellerin kolay dağıtımı ve yönetimi
- Makine öğrenmesi modellerinin ölçeklenebilir eğitimi, dağıtımı ve yönetimi
Dikkat edilmesi gerekenler Model yönetimi modeli hakkında bilgi sahibi olmayı gerektirir.

Azure Yapay Zeka Hizmetleri

yapay zeka hizmetleri, geliştiricilerin ve kuruluşların hızlı bir şekilde akıllı, pazara hazır uygulamalar oluşturmalarına yardımcı olan kapsamlı bir önceden oluşturulmuş API paketidir. Bu hizmetler, uygulamalarınızın kullanıcı gereksinimlerini en az kodla görmesine, duymasına, konuşmasına, anlamasına ve yorumlamasına olanak sağlayan kullanıma açık ve özelleştirilebilir API'ler ve SDK'lar sağlar. Bu özellikler, modelleri eğitmek için veri kümelerinin veya veri bilimi uzmanlığının gereksiz olmasını sağlar. Uygulamalarınıza şunlar gibi akıllı özellikler ekleyebilirsiniz:

Cihazlar ve platformlar arasında uygulama geliştirmek için yapay zeka hizmetlerini kullanın. API'ler sürekli olarak iyileştirir ve kurulumu kolaydır.

Yapay zeka hizmetleri özelliği Açıklama
Tür Akıllı uygulamalar oluşturmaya yönelik API'ler
Desteklenen diller Hizmete bağlı olarak çeşitli seçenekler. Standart seçenekler C#, Java, JavaScript ve Python'dır.
Makine öğrenmesi aşamaları Dağıtım
Önemli avantajlar - REST API ve SDK aracılığıyla kullanılabilen önceden eğitilmiş modelleri kullanarak akıllı uygulamalar oluşturma
- Görme, konuşma, dil ve karar alma özelliklerine sahip doğal iletişim yöntemleri için çeşitli modeller kullanın
- Makine öğrenmesi veya veri bilimi uzmanlığı gerekli değildir
- API'ler ölçeklenebilir ve esnek
- Çeşitli modeller arasından seçim yapabilirsiniz

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.

SQL makine öğrenmesi özelliği Açıklama
Tür İlişkisel veriler için şirket içi tahmine dayalı analiz
Desteklenen diller -Piton
-R
-SQL
Makine öğrenmesi aşamaları - Veri hazırlama
- Model eğitimi
-Dağıtım
Önemli avantajlar Veritabanı işlevinde tahmine dayalı mantığı kapsülleme. Bu işlem, veri katmanı mantığını eklemeyi kolaylaştırır.
Dikkat edilmesi gerekenler Uygulamanızın veri katmanı olarak bir SQL veritabanı kullandığınızı varsayar.

Döküm

Foundry, üretken yapay zeka uygulamaları ve Azure AI API'lerini sorumlu bir şekilde geliştirmek ve dağıtmak için kullanabileceğiniz birleşik bir platformdur. Kapsamlı bir yapay zeka özellikleri kümesi, basitleştirilmiş bir kullanıcı arabirimi ve kod öncelikli deneyimler sunar. Bu özellikler, akıllı çözümler oluşturma, test etme, dağıtma ve yönetmeye yönelik kapsamlı bir platform olmasını sağlar.

Dökümhane, geliştiricilerin ve veri bilimcilerinin Azure yapay zeka tekliflerini kullanarak verimli bir şekilde üretken yapay zeka uygulamaları oluşturmalarına ve dağıtmalarına yardımcı olur. Sorumlu yapay zeka geliştirmeyi vurgular ve eşitlik, şeffaflık ve sorumluluk ilkelerini ekler. Platform, sapma algılama, yorumlanabilirlik ve gizlilik koruma makine öğrenmesi için araçlar içerir. Bu araçlar yapay zeka modellerinin güçlü, güvenilir ve mevzuat gereksinimleriyle uyumlu olmasını sağlamaya yardımcı olur.

Microsoft Azure ekosisteminin bir parçası olarak Foundry, doğal dil işleme ve görüntü işleme dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka ve makine öğrenmesi gereksinimlerine uygun güçlü araçlar ve hizmetler sağlar. Diğer Azure hizmetleriyle tümleştirmesi, ölçeklenebilirlik ve performans sağlamaya yardımcı olur ve bu da onu kuruluşlar için ideal bir seçenek haline getirir.

Foundry portalı paylaşılan çalışma alanları, sürüm denetimi ve tümleşik geliştirme ortamları gibi özellikler sağlayarak işbirliğini ve yeniliği teşvik eder. Foundry, popüler açık kaynak çerçevelerini ve araçlarını tümleştirerek kuruluşların yenilikleri yönlendirebilmesi ve rekabetçi yapay zeka alanında önde kalabilmesi için geliştirme sürecini hızlandırır.

Dökümhane özelliği Açıklama
Tür Yapay zeka için birleşik geliştirme ortamı
Desteklenen diller Python ve C#
Makine öğrenmesi aşamaları - Veri hazırlama
- Dağıtım (Hizmet olarak modeller (MaaS))
Önemli avantajlar - Çeşitli yapay zeka hizmetlerinde işbirliğini ve proje yönetimini kolaylaştırır
- Yapay zeka modelleri oluşturma, eğitma ve dağıtmaya yönelik kapsamlı araçlar sağlar
- Taraflılık algılama, yorumlanabilirlik ve gizlilik koruma makine öğrenmesi için araçlar sağlayarak sorumlu yapay zekayı vurgular
- Popüler açık kaynak çerçeveler ve araçlarla tümleştirmeyi destekler

Azure Machine Learning Studio

Azure Machine Learning Studio, verilerinizde tahmine dayalı analiz çözümleri oluşturmaya, test etmenize ve dağıtmanıza yönelik işbirliğine dayalı, sürükle ve bırak aracıdır. Veri bilimcileri, veri mühendisleri ve iş analistleri için tasarlanmıştır. Machine Learning Studio, veri hazırlama, model eğitimi ve değerlendirme için çok çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarını ve araçlarını destekler. Ayrıca, etkileşimli bir tuvaldeki veri kümelerini ve modülleri bağlamak için görsel bir arabirim sağlar.

Machine Learning studio özelliği Açıklama
Tür Makine öğrenmesi için işbirliğine dayalı, sürükle ve bırak aracı
Desteklenen diller -Piton
-R
-Scala
- Java (sınırlı deneyim)
Makine öğrenmesi aşamaları - Veri hazırlama
- Model eğitimi
-Dağıtım
Önemli avantajlar - Makine öğrenmesi modelleri oluşturmak için kodlama gerektirmez
- Veri hazırlama, model eğitimi ve değerlendirme için çok çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarını ve araçlarını destekler
- Etkileşimli bir tuvaldeki veri kümelerini ve modülleri bağlamak için görsel bir arabirim sağlar
- Gelişmiş makine öğrenmesi görevleri için Machine Learning ile tümleştirmeyi destekler

Aşağıdaki tabloda, Foundry portalı ile Machine Learning studio arasındaki temel farklar özetlemektedir.

Kategori Özellik Dökümhane portalı Makine Öğrenmesi stüdyosu
Veri depolama Depolama çözümü Hayır Evet (bulut dosya sistemi, OneLake, Azure Depolama)
Veri hazırlama Veri tümleştirmesi Evet (Azure Blob Depolama, OneLake, Azure Data Lake Storage) Evet (Azure depolama hesaplarını kullanarak kopyalama ve bağlama)
Geliştirme Kod öncelikli araçlar Evet (VS Code) Evet (Not Defterleri, Jupyter, VS Code, R Studio)
Diller Desteklenen diller Yalnızca Python Python, R, Scala, Java
Eğitim Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) Hayır Evet (regresyon, sınıflandırma, tahmin, CV, NLP)
İşlem hedeflerini Eğitim hesaplama Hayır Spark kümeleri, makine öğrenmesi kümeleri, Azure Arc
Üretken yapay zeka Dil modeli kataloğu Evet (Azure OpenAI, Hugging Face, Meta) Evet (Azure OpenAI, Hugging Face, Meta)
Dağıtım Gerçek zamanlı ve toplu hizmet sunma Gerçek zamanlı (MaaS) Batch uç noktaları, Azure Arc
İdare Sorumlu yapay zeka araçları Hayır Evet (Sorumlu yapay zeka panosu)

Microsoft Fabric

Fabric, kuruluşların ihtiyaç duyduğu tüm veri ve analiz araçlarını bir araya getiren uçtan uca, birleşik bir analiz platformudur. Veri mühendisleri, veri bilimcileri ve iş analistleri dahil olmak üzere veri uzmanları için çeşitli hizmetleri ve araçları tümleştirir. Fabric, veri tümleştirmesi, veri mühendisliği, veri ambarı, veri bilimi, gerçek zamanlı analiz ve iş zekası için özellikler sağlar.

Veri yaşam döngünüzün tamamını veri alımından içgörülere kadar yönetmek için kapsamlı bir platforma ihtiyacınız olduğunda Fabric'i kullanın.

Kumaş özelliği Açıklama
Tür Birleşik analiz platformu
Desteklenen diller -Piton
-R
-SQL
-Scala
Makine öğrenmesi aşamaları - Veri hazırlama
- Model eğitimi
-Dağıtım
- Gerçek zamanlı analiz
Önemli avantajlar - Tüm veri ve analiz ihtiyaçları için birleşik platform
- Diğer Microsoft hizmetleriyle tümleştirme
- Ölçeklenebilir ve esnek
- Çok çeşitli veri ve analiz araçlarını destekler
- Kuruluştaki farklı roller arasında işbirliğini kolaylaştırır
- Alımdan içgörülere kadar uçtan uca veri yaşam döngüsü yönetimi
- Gerçek zamanlı analiz ve iş zekası özellikleri
- Makine öğrenmesi modeli eğitimi ve dağıtım desteği
- Popüler makine öğrenmesi çerçeveleri ve araçlarıyla tümleştirme
- Veri hazırlama ve özellik mühendisliği araçları
- Gerçek zamanlı makine öğrenmesi çıkarımı ve analizi

Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi

Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi, Microsoft Azure bulutu üzerinde özelleştirilmiş bir VM ortamıdır. Hem Windows hem de Linux Ubuntu sürümlerinde kullanılabilir. Ortam özellikle veri bilimi görevlerine ve makine öğrenmesi çözümü geliştirmeye yöneliktir. Gelişmiş analiz için akıllı uygulamalar oluşturmaya hemen başlayabilmeniz için önceden yüklenmiş ve önceden yapılandırılmış birçok popüler veri bilimi işlevine, makine öğrenmesi çerçevelerine ve diğer araçlara sahiptir.

İşlerinizi tek bir düğümde çalıştırmanız veya barındırmanız gerektiğinde ya da tek bir makinede işlemenizin ölçeğini uzaktan artırmanız gerektiğinde Veri Bilimi VM'sini kullanın.

Azure Veri Bilimi Sanal Makinesi özelliği Açıklama
Tür Veri bilimi için özelleştirilmiş VM ortamı
Önemli avantajlar - Veri bilimi araçlarını ve çerçevelerini yüklemek, yönetmek ve sorunlarını gidermek için daha az süre
- Yaygın olarak kullanılan araçların ve çerçevelerin en son sürümlerini içerir
- Yoğun veri modelleme için yüksek oranda ölçeklenebilir görüntüler ve grafik işleme birimi (GPU) özellikleri içerir
Dikkat edilmesi gerekenler - Sanal makine çevrimdışıyken erişilemiyor.
- Vm çalıştırmak Azure ücretlerine neden olur, bu nedenle yalnızca ihtiyacınız olduğunda çalıştığından emin olmanız gerekir.

Azure Databricks

Azure Databricks, Microsoft Azure bulut platformu için iyileştirilmiş Apache Spark tabanlı bir analiz platformudur. Azure Databricks, tek tıklamayla kurulum, kolaylaştırılmış iş akışları ve veri bilimcileri, veri mühendisleri ve iş analistleri arasında işbirliği sağlayan etkileşimli bir çalışma alanı sağlamak için Azure ile tümleşiktir. Verileri sorgulamak, görselleştirmek ve modellemek için web tabanlı not defterlerinde Python, R, Scala ve SQL kodu kullanın.

Apache Spark'ta makine öğrenmesi çözümleri oluşturmak için işbirliği yapmak istediğinizde Azure Databricks'i kullanın.

Azure Databricks özelliği Açıklama
Tür Apache Spark tabanlı analiz platformu
Desteklenen diller -Piton
-R
-Scala
-SQL
Makine öğrenmesi aşamaları - Veri hazırlama
- Veri ön işleme
- Model eğitimi
- Model optimizasyonu
Model ile çıkarım yapma
-Yönetim
-Dağıtım
Önemli avantajlar - Kolay kullanım için tek tıklamayla kurulum ve kolaylaştırılmış iş akışları
- İşbirliği için etkileşimli çalışma alanı
- Büyük veri kümelerini ve yoğun hesaplamaları işlemek için ölçeklenebilirlik
- Çeşitli diller için destek ve popüler araçlarla tümleştirme

ML.NET

ML.NET, açık kaynaklı, platformlar arası bir makine öğrenmesi çerçevesidir. Özel makine öğrenmesi çözümleri oluşturmak ve bunları .NET uygulamalarınızla tümleştirmek için ML.NET kullanın. ML.NET, makine öğrenmesi ve derin öğrenme modellerini eğitip puanlama amacıyla TensorFlow ve ONNX gibi popüler çerçevelerle çeşitli düzeyde birlikte çalışabilirlik sağlar. Görüntü sınıflandırma modellerini eğitmek gibi yoğun kaynak kullanan görevler için Azure'ı kullanarak 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.

ML.NET özelliği Açıklama
Tür .NET ile özel makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmeye yönelik açık kaynak, platformlar arası çerçeve
Desteklenen diller - C#
- F#
Makine öğrenmesi aşamaları - Veri hazırlama
- Antrenman / Eğitim
-Dağıtım
Önemli avantajlar - Veri bilimi veya makine öğrenmesi deneyimine gerek yoktur
- Visual Studio ve VS Code gibi tanıdık diller ve araçlar
- .NET'in çalıştığı uygulamayı dağıtır
- Genişletilebilir ve ölçeklenebilir tasarım
- Yerel öncelikli deneyim
- Otomatik makine öğrenmesi görevleri için AutoML

Windows uygulamaları için yapay zeka

Yapay zeka özelliklerini Windows uygulamalarıyla tümleştirmek için Windows uygulamaları için yapay zekayı kullanma Yerel, gerçek zamanlı yapay zeka modeli değerlendirmesi ve donanım hızlandırma sağlamak için WinML ve DirectML özelliklerini kullanın. WinML, geliştiricilerin eğitilmiş makine öğrenmesi modellerini doğrudan Windows uygulamalarıyla tümleştirmesine olanak tanır. Modellerin yerel, gerçek zamanlı olarak değerlendirilmesini kolaylaştırır ve bulut bağlantısına gerek kalmadan güçlü yapay zeka özellikleri sağlar.

DirectML, makine öğrenmesi modellerini çalıştırmak için yüksek performanslı, donanım hızlandırmalı bir platformdur. GPU'lar ve yapay zeka hızlandırıcıları da dahil olmak üzere çeşitli donanımlarda iyileştirilmiş performans sağlamak için DirectX API'lerini kullanır.

Windows uygulamalarınızda eğitilmiş makine öğrenmesi modellerini kullanmak istediğinizde Windows uygulamaları için yapay zekayı kullanın.

Windows uygulamaları için yapay zeka özelliği Açıklama
Tür Windows cihazlarında eğitilen modeller için çıkarım motoru
Desteklenen diller - C#/C++
-Javascript
Makine öğrenmesi aşamaları - Veri hazırlama
- Model eğitimi
-Dağıtım
Önemli avantajlar - Yerel, gerçek zamanlı yapay zeka modeli değerlendirmesi
- CPU'lar, GPU'lar ve yapay zeka hızlandırıcıları gibi çeşitli donanım türlerinde yüksek performanslı yapay zeka işleme
- Windows donanımı genelinde tutarlı davranış ve performans

SynapseML

SynapseML( eski adıyla MMLSpark), yüksek düzeyde ölçeklenebilir makine öğrenmesi işlem hatlarının oluşturulmasını basitleştiren açık kaynak bir kitaplıktır. SynapseML metin analizi, görüntü işleme ve anomali algılama gibi çeşitli makine öğrenmesi görevleri için API'ler sağlar. SynapseML, Apache Spark dağıtılmış bilgi işlem çerçevesi üzerine kurulmuştur ve SparkML ve MLlib kitaplıklarıyla aynı API'yi paylaşır, böylece SynapseML modellerini mevcut Apache Spark iş akışlarına ekleyebilirsiniz.

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

SynapseML, Spark ekosistemine ağ özellikleri de sağlar. Spark'ta HTTP projesiyle, kullanıcılar SparkML modellerine herhangi bir web hizmetini ekleyebilir. Buna ek olarak SynapseML, büyük ölçekte yapay zeka hizmetlerini düzenlemeye yönelik kullanımı kolay araçlar sağlar. Üretim sınıfı dağıtım için Spark Sunum projesi, Spark kümeniz tarafından yedeklenen yüksek aktarım hızı ve milisaniyenin altında gecikme süresine sahip web hizmetlerini etkinleştirir.

SynapseML özelliği Açıklama
Tür Apache Spark için açık kaynak, dağıtılmış makine öğrenmesi ve mikro hizmetler çerçevesi
Desteklenen diller -Scala
-Java
-Piton
-R
-.NET
Makine öğrenmesi aşamaları - Veri hazırlama
- Model eğitimi
-Dağıtım
Önemli avantajlar - Ölçeklenebilirlik
- Akış ve dağıtımla uyumlu
- Yüksek hataya dayanıklılık
Dikkat edilmesi gerekenler Apache Spark gerektirir

Katkıda Bulunanlar

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

Asıl yazarlar:

Genel olmayan LinkedIn profillerini görmek için LinkedIn'de oturum açın.

Sonraki adımlar

  • Last updated on