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微软发布Azure机器学习平台和IoT解决方案

讲述:丁婵大小:2.33M时长:02:33
近日,微软在开发者大会上正式发布了 Azure 机器学习服务(Azure Machine Learning service),这是一个云平台,允许开发人员构建、训练和部署 AI 模型,并对 Azure 认知服务(一组自然语言处理、语音识别和计算机视觉 API)进行更新。
经过一个相对较长的预览版本之后,Azure 机器学习现在对所有客户都可用了,它在预览中提供了一个新特性:模型解释能力。客户能够应用这一功能,识别哪些输入功能在人工智能系统的预测中最重要。
据了解,Azure 机器学习的核心特性是全面可用性,包括对 PyTorch、TensorFlow 等 AI 框架的支持,以及部署到云环境和边缘环境的能力。
微软公司副总裁埃里克·博伊德 (Eric Boyd) 表示,无论是在云端还是在现场,它都可以帮助用户比以前更快、更有效地完成工作。自动化机器学习功能会有助于用户选择合适的算法。
与此同时,Azure 认知服务更新了两个关键特性,包括支持语言理解的容器和自定义翻译。前者现在就可以在 early access 中使用,它允许 Azure 开发人员在边缘部署带有对象检测、视觉识别和语音识别的应用程序,并且更容易跨云和边缘维护架构。
另外,微软还推出了一款更实惠的 Azure Cosmos DB 层,这是一款针对分布式云计算工作负载的整体解决方案。与其他 Azure Cosmos DB 服务一样,这一产品提供了可以跨多个 Azure 区域自动伸缩和复制数据,但是价格针对拥有多容器数据库的客户进行了优化。
同时,微软还发布了 Azure IoT Edge 上对 Azure 流分析的升级、Azure IoT Edge 在本地处理来自 IoT 解决方案的数据、Azure 物联网设备仿真解决方案加速器、Azure 物联网远程监控解决方案加速器、Azure 时间序列洞察的改进,以及增强版 Azure 地图。
在物联网 (IoT) 方面,微软还在 Azure IoT Edge 上发布了 ASA(Azure Stream Analytics),它简化了在带宽和连接有限的云设备和边缘设备之间移动分析的过程,巧妙地在物联网边缘框架内运行,这意味着在其中创建的工作,可以使用物联网集线器进行部署和管理。
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