Служба Azure Bot
Термин «бот» используется здесь для описания опыта, более похожего на человека, чем большинство взаимодействий с компьютером (например, Alexa или Cortana). Они находятся в онлайн-сервисах Microsoft и могут обращаться к файлам, API и базам данных Microsoft для выполнения задачи, назначенной пользователем.
Служба ботов Azure специально предлагает платформу SDK для разработки ботов с платформами, которые помогают настраивать и развертывать ботов. Обратите внимание, что SDK для Python все еще находится в стадии разработки, поэтому потребуется использование других языков (C #, JavaScript или Typescript).
Когнитивный поиск Azure
Ищите в своей базе данных с помощью обработки естественного языка. Это «поиск как услуга» с теми возможностями, к которым вы привыкли в Google (автозаполнение, фильтрация и т. Д.). Предлагаемое здесь видение заключается в том, что если вы хотите просто выгрузить отсканированные контракты с клиентами в базу данных, а затем выполнить поиск по местоположению, дате или клиенту, поиск вернет такие данные, и вы не будете работать с каждым отдельным контрактом.
Microsoft Genomics
Обработка геномов с использованием масштабируемых ресурсов Azure (секвенирование генома очень ресурсоемко, поэтому это способ сделать это, не имея подходящей архитектуры).
Машинное обучение Azure
Среда для создания моделей машинного обучения. Для некоторых типов данных просто вставьте данные, и вам потребуется выполнить много вычислений, чтобы найти лучшую модель. Использует блок-схему модулей, а не кода, что теоретически затрудняет возможность ошибки. Имеет кнопку для развертывания моделей.
Студия машинного обучения (классическая)
Подобно машинному обучению Azure. Менее интегрирован с Azure, что означает отсутствие необходимости в доступе к хранилищу BLOB-объектов Azure или создании вычислительных ресурсов Azure. Легче подключиться и «попробовать», чем AzureML, но с меньшей масштабируемостью.
Когнитивные службы Azure
Набор API и SDK для конкретных задач машинного обучения в категориях Vision, Speech, Language, Web Search и Decisions. Данные переносятся в готовые модели, поэтому эти сервисы можно использовать без доступных обучающих данных. Они должны быть доступны разработчикам, не имеющим опыта в машинном обучении (Microsoft заявляет, что AzureML лучше приспособлен для специалистов по данным из-за дополнительной гибкости).
Открытые наборы данных Azure
Кураторские наборы данных можно использовать для улучшения моделей. Например, тщательно подобранные данные о погоде и записи о государственных праздниках могут быть использованы для объяснения различий в посещаемости магазинов. Их можно бесплатно использовать в службах Azure, хотя все связанные с этим затраты на вычисления все равно будут взиматься. К сожалению, эти наборы данных кажутся очень ориентированными на США.
👋 Присоединяйтесь к FAUN сегодня и получайте похожие истории каждую неделю на свой почтовый ящик! ️ Получите еженедельную дозу обязательных к прочтению технических статей, новостей и руководств.
Подписывайтесь на нас в Twitter 🐦 и Facebook 👥 и Instagram 📷 и присоединяйтесь к нашим Facebook и Linkedin Группы 💬
