Azure machine learning — искусственный интеллект для бизнеса

Лучшие инструменты машинного обучения и искусственного интеллекта для разработчиков программ

Источник: https://8d9.ru/luchshie-instrumenty-mashinnogo-obucheniya-i-iskusstvennogo-intellekta-dlya-razrabotchikov-programm

Инструменты для работы с интернетом вещей и звонки в смешанной реальности: обзор конференции Microsoft Build 2018

7 мая 2018 года началась ежегодная конференция для разработчиков Microsoft Build 2018. Компания рассказала о наступлении эры «умных» устройств и анонсировала новые продукты.

Интернет вещей

Azure IoT Edge Runtime

Компания откроет код Azure IoT Edge Runtime, чтобы разработчики могли модифицировать и настраивать приложения для «умных» устройств. Пользовательская служба визуального распознавания Custom Vision позволит им выполнять критически важные действия без соединения с облаком.

Сотрудничество с Qualcomm Technologies

Вместе с Qualcomm Technologies корпорация разработает оборудование и ПО для компьютерного зрения с элементами ИИ на базе Azure IoT Edge.

Разработчики смогут создавать решения на базе сервисов Azure Machine Learning и пользоваться преимуществом аппаратного ускорения, доступного на платформе QualcommVision Intelligence и в компонентах QualcommAI Engine.

Microsoft обеспечит поддержку таких сервисов Azure, как машинное обучение, потоковая аналитика и когнитивные сервисы, доступные для загрузки из облака для локального запуска на устройствах.

Партнерство с DJI

Крупнейший в мире производитель дронов DJI создаст новый комплект средств разработки для ПК с Windows 10.

Он поможет обеспечить полный контроль управления полетами и передачу данных в режиме реального времени на почти 700 миллионах активных устройств с Windows 10 во всем мире.

Кроме того, компании представят коммерческие решения для беспилотников, используемых в сельском хозяйстве, сфере общественной безопасности и других.

Разработки в сфере данных и ИИ

Kinect for Azure

Microsoft прекратила производство контроллеров движения Kinect в октябре 2017 года, но решила возродить бренд. Kinect for Azure стал набором датчиков, разработанных для реализации технологии ИИ в роботах и других устройствах.

Благодаря устройству разработчики смогут создавать новые сценарии, которые должны помочь «осознавать» окружающее пространство. Сенсоры позволяют отслеживать движения рук и могут обеспечить навигационные функции для роботов и дронов.

Speech Devices SDK

Комплект обеспечивает высочайшее качество обработки аудиоданных из источников многоканального сигнала для более точного распознавания речи с шумоподавлением, воспроизведением удаленного звука и другими функциями. С его помощью разработчики могут создать активизируемые голосом сценарии, например, сквозные системы управления заказами, бортовые и домашние помощники.

Обновления Azure

Новая версия Azure Cosmos DB поддерживает инструменты для облачных и периферийных вычислений, а также доступ к базе данных через VNET для повышения безопасности. В Azure Cognitive Services появился унифицированный сервис речи с улучшенным распознаванием и функцией преобразования текста в речь.

На Azure и периферийных устройствах стала доступна предварительная версия архитектуры для глубоких нейросетей Project Brainwave. Облако полностью интегрировано с Azure Machine Learning и поддерживает оборудование Intel FPGA, а также нейронные сети на базе ResNet50.

Обновления Bot Framework и Cognitive Services будут использоваться для создания нового поколения чатботов, способных поддерживать более содержательные беседы и имеющих опцию кастомизации голоса и личности для соответствия образу бренда.

Приложения смешанной реальности

Корпорация выпустила сервисы для тех, кто создает флагманские продукты компании и видит их в действии.

Microsoft Remote Assist разработан для совместной работы сотрудников при помощи видеозвонков, обмена рисунками и изображениями в смешанной реальности, которые позволяют совместно решать проблемы или выполнять задачи.

Microsoft Layout работает с 3D-моделями, которые можно «помещать» в реально существующие пространства. С голограммами также можно работать в команде: например, для тестирования перестановки машин на производственном этаже.

Инструменты для всех

Система распознавания текста и фигур

Project Ink Analysis позволит разработчикам внедрять распознавание рукописного текста на 67 языках, а также определять и редактировать его структуру.

Контейнерные решения

Azure Kubernetes Service дает возможность упростить создание и запуск контейнерных решений. Служба будет интегрироваться с инструментами разработчиков, средствами DevOps, инструментами управления сетью и мониторинга на портале Azure, позволяя пользователям сосредоточиться на написании кода.

Написание кода

Функция Visual Studio IntelliCode помогает писать код быстрее и избегать ошибок. Сервис предлагает разработчику подсказки-шаблоны, предугадывая его цели:

Совместная работа

Visual Studio Live Share позволяет разработчикам сотрудничать в режиме реального времени с другими членами команды, которые могут редактировать и отлаживать свои проекты с помощью Visual Studio 2017 и VS Code. Разработчики могут видеть, где находится курсор каждого и что их коллеги печатают, независимо от того, какую платформу они используют:

Microsoft 365 для разработчиков

Новые программные интерфейсы Microsoft Teams API в Microsoft Graph и поддержка собственных приложений в Teams позволяют создавать «умные» решения, отвечающие специфическим потребностям бизнеса или отрасли. Компании могут публиковать свои приложения в магазине Teams.

Обновления в системе Fluent Design позволят создавать более удобные интерфейсы. С появление UWP XAML Islands стали доступны новые элементы управления XAML для всех платформ UI-разработки.

В комплексное решение для контейнеризации MSIX вошли лучшие функции UWP, включая надежную установку и обновление, управляемую модель системы безопасности и поддержки для корпоративного управления.

Новые пользовательские функции Azure Machine Learning и JavaScript позволяют создавать собственные функциональные дополнения к каталогу формул Excel.

Новая платформа Windows Machine Learning поможет разработчикам создавать модели машинного обучения в интеллектуальном облаке, а затем разворачивать их оффлайн с высокой производительностью на ПК.

Источник: блог Microsoft

Наташа Маркова

Источник: https://tproger.ru/articles/microsoft-build-2018-summary/

TОП-5 инструментов для машинного обучения

На протяжении нескольких месяцев мы с вами активно обсуждали теоретические и практические аспекты Machine Learning. Сегодня настал момент подвести своеобразный «промежуточный итог» и рассказать о пяти программных продуктах, которые непременно помогут специалистам в решении стандартных – и не очень – задач машинного обучения.

Microsoft Azure ML

Microsoft Azure Machine Learning – инфраструктура облачных вычислений от компании Microsoft, представляющая собой обновленную версию MS Azure.

В контексте машинного обучения инструмент представляет собой платформу, которая позволяет вне зависимости от качества данных строить решения прямо «на облаке» и с легкостью создавать на их основе BI-приложения.

Обратите внимание

При этом разработчики заверяют, что с Azure ML может разобраться даже старшеклассник – и призывают экспериментировать, ведь концепция облачных вычислений не требует особенных вычислительных мощностей «на месте».

Такая «красота», естественно, не задаром – и платить придется не один раз, правда, и совсем немного – меньше 50 центов за час эксперимента и 75 центов за час работы над прогнозом.<\p>

RapidMiner

RapidMiner – чуть ли не самый известный инструмент анализа данных, который прежде был известен под говорящим названием YALE (Yet Another Learning Environment – еще одна среда обучения).

ПО разрабатывалось как раз в целях машинного обучения, так что на сегодня многие консервативные пользователи очевидно хорошо знакомы с его преимуществами.

Среди них – удобный графический интерфейс с функцией «перетаскивания» потоков данных, которые, кстати говоря, выгружаются из самых разнообразных форматов, включая PDF.

Кроме того, у инструмента огромные возможности для расширения функционала – а еще платформа RapidMiner Extensions позволяет отдельным разработчикам вносить вклад в развитие среды, загружая и выставляя на суд общественности новые алгоритмы. Однако, как водится, за красоту, перспективу и бренд часто нужно платить – за полную версию ПО придется отдать от 999 долларов, а бесплатная Starter Edition налагает ограничения на обрабатываемый объем данных – до 1 Гб. 

Apache Mahout

Apache Mahout, как следует из названия, — проект фонда Apache и, соответственно, часть экосистемы Apache Hadoop, предназначенная для реализации распределенных или, во всяком случае, предусматривающих возможность масштабирования алгоритмов машинного обучения.

ПО с открытым кодом ориентировано, главным образом, на алгоритмы совместной фильтрации, кластеризации и классификации – и, хотя в Hadoop они реализуются при помощи ключевой технологии map/reduce, сторонних разработчиков никто не ограничивает: наоборот, фонд активно поощряет их к созданию алгоритмов без привязки к Hadoop.

Все это прекрасно, но до всеобъемлющего инструмента Mahout еще далеко – алгоритмы продолжают создаваться и добавляться, но не так быстро, как того хотелось бы пользователям, которые не всегда готовы довольствоваться стандартными решениями.<\p>

Caffe

Известному инструменту (если быть точнее, библиотеке) Caffe мы в свое время посвятили целую статью.

Сегодня напоминаем, что Caffe представляет собой библиотеку на языке C++, реализующую алгоритмы глубокого обучения, которая была разработана (и продолжает разрабатываться сторонними разработчиками, вносящими свою лепту в развитие библиотеки) с упором на такие важные характеристики, как поддержание уровня чистоты данных, их читабельность и скорость обработки.

Открытый код, поддержка Python и интеграция с MATLAB, а также высокая скорость работы (эталонные 5 и 2 миллисекунды на обучение и тестирование одного изображения соответственно) позволили Caffe найти себе широкое применение, в том числе, и в коммерческой среде. Конечно, не обходится и без ложки дегтя: не всякая реализация работает одновременно быстро и достаточно стабильно; но, если решить дилемму «скорость vs надежность» в пользу скорости, библиотеке нет равных.<\p>

OpenCV

OpenCV (Open Source Computer Vision) – еще одна библиотека с открытым кодом, реализованная на C/C++ и на текущий момент находящаяся в процессе «переноса» на другие популярные языки, включая Python, Java и MATLAB. OpenCV предлагает широкий инструментарий для работы с визуализацией – в том числе, и в целях машинного обучения, причем сегодня она работает с большинством операционных систем – включая мобильные iOS и Android.

Хотя в целом библиотека хорошо документирована, «чем дальше в лес», тем чаще попадаются плохо описанные классы; с библиотекой нужно разбираться, что, согласитесь, не всегда по душе. Однако ее широкие возможности и универсальность во многих случаях позволяют простить подобные «грешки» — выбор, как всегда, за пользователем.<\p>

Источник: http://datareview.info/article/top-5-instrumentov-dlya-mashinnogo-obucheniya/

Искусственный интеллект, машинное обучение — разница,теория и практика

Не стоит путать понятия Data science и Machine learning. Эти инструменты во многом пересекаются, но всё же они разные и каждый со своими задачами. Также в этой статье мы раз и навсегда разберемся как не смешивать в одну кучу машинное обучение, искусственный интеллект и нейросети.

Data science — наука о методах анализа данных и извлечения из них ценной информации, знаний.

Она пересекается с такими областями как машинное обучение и наука о мышлении (Cognitive Science), а также с технологиями для работы с большими данными (Big Data).

Результатом работы Data science являются проанализированные данные и нахождение правильного подхода для дальнейшей обработки, сортировки, выборки, поиска данных.

Важно

Например, есть несвязные данные о финансовых операциях затрат предприятия и данные контрагентов. Между собой эти данные связаны исключительно через промежуточные банковские данные или даты и время операций. В результате глубокого машинного анализа можно через промежуточные данные выяснить какой контрагент является самым затратным.

Машинное обучение или Machine learning – один из разделов AI, алгоритмы, позволяющие компьютеру делать выводы на основании данных, не следуя жестко заданным правилам. То есть машина может найти закономерность в сложных и многопараметрических задачах (которые мозг человека не может решить), таким образом находя более точные ответы. Как результат – верное прогнозирование.

Нейронная сеть при помощи искусственных нейронов моделирует работу человеческого мозга (нейронов), решающего определенную задачу, самообучается с учетом предыдущего опыта. И с каждым разом совершает все меньше ошибок. Нейросети являются одним из видов машинного обучения, а не отдельным инструментом.

Цель машинного обучения и сферы его применения

Поэтому в первую очередь машинное обучение призвано давать максимально точные прогнозы на основании вводных данных, чтобы владельцы бизнесов, маркетологи и сотрудники могли принимать верные решения в своей работе.  В результате обучения машина может предсказывать результат, запоминать его, при необходимости воспроизводить, выбирать лучший из нескольких вариантов.

На данный момент машинное обучение охватывает широкий спектр приложений от банков, ресторанов, заправок до роботов на производстве. Новые задачи, возникающие практически ежедневно, приводят к появлению новых направлений машинного обучения.

Что нужно для качественного машинного обучения

Машинное обучение строится на трех китах:

А) данные – базовая информация, предоставить которую мы обычно просим клиента. Сюда входят любые выборки данных, работе с которыми нужно обучить систему;

Б) признаки – эта часть работы проводится в тесном сотрудничестве с клиентом. Мы определяем ключевые бизнес-потребности и совместно решаем какие именно характеристики и свойства должна отслеживать система в результате обучения;

В) алгоритм – выбор метода для решения поставленной бизнес-задачи. Эту задачу мы решаем без участия клиента, силами наших сотрудников.

Данные (Data)

Чем больше данных мы загрузим в систему, тем лучше и точнее она будет работать. Сами данные напрямую зависят от задачи, которая стоит перед машиной.

Например, чтобы научить почту отфильтровывать спам от важных писем, необходимы примеры. И чем больше их выборка, тем лучше. Таким образом система учится воспринимать конкретные слова – «Купить», «Дополнительный доход», «Зарабатывай дома», «Деньги», «Кредит», «Увеличение потенции» – как признаки спама и отправлять такие письма в отдельную папку.

Исходные данные для других задач будут иными. Чтобы советовать покупателю товары, которые могут его заинтересовать, нужна история совершенных им покупок. Чтобы предсказать изменение цен на рынке, нужна история цен.

Самая сложная и одновременно объемная часть работы – сбор этих самых данных. Существует два метода сбора данных: вручную и автоматически. Ручной метод гораздо более медленный, но при этом точный. Автоматический же гораздо более быстрый, но при этом допускает большее количество ошибок.

Хорошая выборка данных дорогого стоит, ведь именно она отвечает за точность прогнозирования, которую вы получите в итоге. Очень важно не ограничивать сбор данных человеческим мышлением, а предоставлять максимум разрозненной информации, поскольку машина может увидеть пользу и взаимосвязи там, где человек их не заметит.

Признаки (свойства, метрики, фичи, характеристики, features)

Например, в случае с автомобилем признаками будут пробег, количество цилиндров, максимально возможная скорость. В случае с покупателем: возраст, пол, образование, уровень дохода и т.д. В случае с животными: порода, рост, длина от кончика хвоста до носа, окрас.

Поскольку правильность свойств напрямую влияет на результат, который вы получите, их отбор занимает зачастую больше времени, чем сам процесс машинного обучения. Здесь главное – не ограничивать набор характеристик, исходя из личного мнения, чтобы не исказить машинное восприятие. А вместе с ним и конечный результат.

Совет

Пример датасета, составленного по признакам: https://github.com/php-ai/php-ml/blob/master/data/wine.csv

Эти данные являются результатами химического анализа вин, выращенных в одном регионе в Италии, но полученных из трех разных сортов. Анализ определил 13 компонентов, найденных в каждом из трех типов вин. Именно исходя из компонентов вина можно определить его класс.

Алгоритм (Algorithm)

Система последовательных операций для решения определенной задачи. Иными словами – метод решения. Под каждую конкретную задачу можно подобрать отдельный изящный алгоритм. Именно от выбранного метода напрямую зависит скорость и точность результата обработки исходных данных.

Бывают случаи, когда даже идеально написанные алгоритмы не помогают решать поставленные бизнес-задачи. Например, если вы хотите увеличить количество кросс-продаж на сайте и уверены, что для этого нужно просто улучшить алгоритм рекомендации товаров.

Но при этом не знаете, что ваши клиенты приходят по прямым ссылкам из поиска и игнорируют советы по покупке других товаров, показанные на сайте. Поэтому, прежде чем начинать работу, мы определяем реальную причину проблемы клиента.

И если она техническая, с удовольствием помогает решить её.

Основные виды машинного обучения

В данной статье мы кратко рассмотрим основные виды машинного обучения, в дальнейшем посвятив каждому из них отдельный развернутый материал.

По признаку наличия учителя, обучение делится на обучение с учителем (Supervised Learning), без учителя (Unsupervised Learning) и с подкреплением (Reinforcement Learning).

— Обучение с учителем применяют когда нужно научить машину распознавать объекты или сигналы. Общий принцип обучения с учителем это “смотри, вот это дверь, и это тоже дверь и вот это тоже дверь”

— Обучение без учителя использует принцип “эта вещь такая же как другие”. Алгоритмы изучают сходства и могут обнаружить различие и выполнить обнаружение аномалий, распознавая, что является необычным или несхожим.

— Обучение с подкреплением используют там, где перед машиной стоит задача – правильно выполнить поставленные задачи во внешней среде имея множество возможных вариантов действия. Например, в компьютерных играх, трейдинговых операциях, для беспилотной технике.

По типу применяемых алгоритмов можно выделить два вида:

А) классическое обучение – известные и хорошо изученные алгоритмы обучения, разработанные в основном более 50-ти лет назад для статистических бюро. Подходит в первую очередь под задачи работы с данными — классификация, кластеризация, регрессия и т.п. Применяют для прогнозирования, сегментации клиентов и так далее.

Б) нейронные сети и глубокое обучение – наиболее современный подход к машинному обучению. Нейронные сети применяются там где нужны распознавание или генерация изображений и видео, сложные алгоритмы управления или принятия решений, машинный перевод и подобные сложные задачи.

Несколько подходов можно объединить и тогда получатся ансамбли моделей.

Главная польза от машинного обучения

При умелом подходе, комбинируя различные виды машинного обучения, можно добиться автоматизации большинства рутинных бизнес-процессов.

Иными словами, алгоритмы и роботы, подготовленные при помощи машинного обучения, могут выполнять всю рутинную работу. Людям же остается вся творческая часть: составление стратегий, ведение переговоров, заключение договоров и прочее.

Это важный фактор, поскольку машина не может выйти за заданные ей рамки, а человеческий мозг способен мыслить нешаблонно.

Качественный анализ характеристик машинами подскажет куда стоит направить больше усилий для привлечения клиентов, а задача людей – продумать стратегию для этих усилий. Хотите узнать как максимально использовать возможности машинного обучения и Artificial Intelligence в целом для решения ваших бизнес-задач? Свяжитесь с нами, подскажем вариант, наиболее подходящий вашему бизнесу.

11.01.2019

Источник: https://evergreens.com.ua/ru/articles/machine-learning-overview.html

Что такое служба Azure Machine Learning (Машинное обучение Microsoft Azure)? Какие возможности для машинного обучения предоставляет корпорация Майкрософт?

Служба «Машинное обучение Microsoft Azure» — это полнофункциональное интегрированное решение для расширенной аналитики, обработки и анализа данных. Оно позволяет специалистам по обработке и анализу данных подготавливать данные, разрабатывать эксперименты и развертывать модели в масштабах облака.

Ниже перечислены основные компоненты Машинного обучения Azure:

  • Azure Machine Learning Workbench;
  • служба «Экспериментирование в Машинном обучении Azure»;
  • служба Azure «Управление моделями Машинного обучения»;
  • библиотеки службы «Машинное обучение Microsoft Azure» для Apache Spark (библиотека MMLSpark);
  • средства Visual Studio Code для искусственного интеллекта.

Вместе эти приложения и службы помогут значительно ускорить разработку и развертывание проекта по обработке и анализу данных.

Совместимость с открытым исходным кодомOpen source compatible

Служба «Машинное обучение Microsoft Azure» полностью поддерживает технологии с открытым исходным кодом. Azure Machine Learning fully supports open source technologies.

Вы можете применять десятки тысяч пакетов Python с открытым исходным кодом, в том числе следующие платформы машинного обучения: You can use tens of thousands of open source Python packages, such as the following machine learning frameworks:

  • scikit-learn; scikit-learn
  • TensorFlow; TensorFlow
  • Microsoft Cognitive Toolkit Microsoft Cognitive Toolkit
  • Spark ML. Spark ML

Вы можете выполнять эксперименты в управляемых средах, например в контейнерах Docker и кластерах Spark.You can execute your experiments in managed environments such as Docker containers and Spark clusters.

Также вы можете ускорить выполнение приложений с помощью дополнительного оборудования, например виртуальных машин Azure с поддержкой графического процессора.

You can also use advanced hardware such as GPU-enabled virtual machines in Azure to accelerate your execution.

Служба «Машинное обучение Microsoft Azure» разработана на базе следующих технологий с открытым кодом:Azure Machine Learning is built on top of the following open source technologies:

  • Записная книжка Jupyter Jupyter Notebook
  • Apache Spark Apache Spark
  • Docker Docker
  • Kubernetes Kubernetes
  • Python Python
  • Conda. Conda

Сюда также входят технологии корпорации Майкрософт с открытым кодом, например библиотека службы «Машинное обучение Microsoft Azure» для Apache Spark и Cognitive Toolkit.It also includes Microsoft's own open source technologies, such as Microsoft Machine Learning Library for Apache Spark and Cognitive Toolkit.

Кроме того, к вашим услугам ряд передовых и проверенных технологий машинного обучения, разработанных корпорацией Майкрософт для решения масштабных проблем.

Обратите внимание

In addition, you also benefit from some of the most advanced, tried-and-true machine learning technologies developed by Microsoft designed to solve on large-scale problems.

Технологии проверены в работе с многими продуктами корпорации Майкрософт, такими как:They are battle-tested in many Microsoft products, such as:

  • Windows Windows
  • Bing;Bing 
  • Xbox;Xbox
  • Office;Office
  • SQL Server;SQL Server

Ниже перечислены некоторые технологии машинного обучения корпорации Майкрософт, включенные в службу «Машинное обучение Microsoft Azure»:The following are some of the Microsoft machine learning technologies included with Azure Machine Learning:

  • PROSE (Program Synthesis using Examples);PROSE (PROgram Synthesis using Examples)
  • microsoftml;microsoftml
  • revoscalepy.revoscalepy

Azure Machine Learning Workbench;Azure Machine Learning Workbench

Azure Machine Learning Workbench — это классическое приложение с программами командной строки для ОС Windows и macOS.

Azure Machine Learning Workbench is a desktop application plus command-line tools, supported on both Windows and macOS.

Вы сможете управлять решениями на базе машинного обучения на всех этапах цикла обработки и анализа данных, таких как:It allows you to manage machine learning solutions through the entire data science life cycle:

  • прием и подготовка данных;Data ingestion and preparation
  • разработка модели и управление экспериментами;Model development and experiment management
  • развертывание модели в разных целевых средах.Model deployment in various target environments

Ниже указаны основные функциональные возможности Azure Machine Learning Workbench:Here are the core functionalities offered by Azure Machine Learning Workbench:

  • Средство подготовки данных, которое на примерах изучает логику преобразования данных.Data preparation tool that can learn data transformation logic by example.
  • Абстракция источника данных, которая доступна при использовании пользовательского интерфейса и кода Python.Data source abstraction accessible through UX and Python code.
  • Пакет SDK для Python, который позволяет вызывать визуально построенные пакеты подготовки данных.Python SDK for invoking visually constructed data preparation packages.
  • Встроенная служба Jupyter Notebook и клиентский интерфейс.Built-in Jupyter Notebook service and client UX.
  • Представления журнала выполнения для мониторинга экспериментов и управления ими.Experiment monitoring and management through run history views.
  • Управление доступом на основе ролей для совместной работы с использованием Azure Active Directory.Role-based access control that enables sharing and collaboration through Azure Active Directory.
  • Автоматическое сохранение моментальных снимков проекта при каждом запуске и явное управление версиями благодаря собственной интеграции с Git.Automatic project snapshots for each run, and explicit version control enabled by native Git integration.
  • Интеграция с популярными средами IDE Python.Integration with popular Python IDEs.

Дополнительные сведения см. в следующих статьях:For more information, reference the following articles:

  • Data Preparation User Guide (Руководство пользователя по подготовке данных);Data Preparation User Guide
  • Использование Git со службой «Машинное обучение Microsoft Azure»;Using Git with Azure Machine Learning
  • Использование Jupyter Notebook со службой «Машинное обучение Microsoft Azure»;Using Jupyter Notebook in Azure Machine Learning
  • Роуминг и совместное использование;Roaming and Sharing
  • Руководство по журналу выполнения;Run History Guide
  • Интеграция с IDE.IDE Integration

Служба «Экспериментирование в Машинном обучении Azure»Azure Machine Learning Experimentation Service

Служба «Экспериментирование» обрабатывает эксперименты машинного обучения.The Experimentation Service handles the execution of machine learning experiments.

Также она предоставляет Workbench функции управления проектами, интеграции с Git, управления доступом, роуминга и совместного доступа.

It also supports the Workbench by providing project management, Git integration, access control, roaming, and sharing.

Простая настройка позволяет выполнять эксперименты в разных вычислительных средах:Through easy configuration, you can execute your experiments across a range of compute environment options:

  • локальный машинный код;Local native
  • контейнер Docker;Local Docker container
  • контейнер Docker на удаленной виртуальной машине;Docker container on a remote VM
  • масштабируемый кластер Spark в Azure.Scale out Spark cluster in Azure

Источник: https://itpro.ua/post/chto_takoe_sluzhba_azure_machine_learning_mashinnoe_obuchenie_microsoft_azure_kakie_vozmozhnosti_dlya_mashinnogo_obucheniya_predostavlyaet_korporatsiya_maikrosoft/

Искусственный интеллект в тренде: новые технологии от Microsoft Azure на Build 2018

Если раньше все внимание было приковано к инструментам Windows 10 и развитию экосистемы приложений, то в этом году Microsoft полностью сосредоточилась на интеллектуальных API и новых методах взаимодействия Интернет-устройств с программными оболочками.

Как отметил Сатья Наделла (Satya Nadella), CEO Microsoft: «Приближается эра умного облака и умных устройств. Эти инновационные решения предоставляют невероятные возможности разработчикам для того, чтобы технологии были надежными и приносили пользу всем».

Microsoft Azure – движущая сила «умного облака»

Согласно прогнозам Microsoft, к 2020 году в мире будет работать более 20 млрд. «умных» устройств, которые будут иметь собственный источник обработки информации без подключения к облачному серверу. Это открывает огромные возможности для пользователей, бизнеса и образования.

Платформы Azure и Office 365 формируются умными и универсальными вычислениями. Что касается Azure, расширяется число стран с сертификацией.

В рамках Azure появилось более 130 новых программных оболочек за последний год, более 70 новых будет запущено прямо на конференции, например, таких как Azure Stack.

  Бренды продолжают расширять использование Azure, в ближайшее время также ожидается погружение в Azure Stack.

Искусственный интеллект 2.0

Сервис Azure IoT теперь переходит на новый уровень, теперь в нашем распоряжении Azure IoT Edge Runtime получает открытый исходный код, позволяя пользователям модифицировать, настраивать приложения для «умных» устройств.

Конференция Build 2018 огласила  множество партнерских решений. Одним из самых важных является сотрудничество с Qualcomm Technologies и DJI с созданием новых устройств на базе сервисов Azure IoT Edge.

Умная камера Qualcomm обрабатывает и анализирует часть данных непосредственно в устройстве с помощью ИИ из Azure IoT Edge, и позволяет принимать решения и оповещать специалистов о поломке не отправляя данные в облако.

Важно

Разработчики смогут создавать решения на базе сервисов Azure Machine Learning и пользоваться преимуществом аппаратного ускорения, доступного на платформе Qualcomm Vision Intelligence и в компонентах Qualcomm AI Engine.

Умный дрон DJI с поддержкой Azure IoT Edge представляет собой полностью коммерческий летательный аппарат, позволяющий обеспечить полный контроль полетами и передачу данных в режиме реального времени.

В рамках сотрудничества компании DJI и Microsoft разработают решения на основе Azure IoT Edge и сервисов Microsoft на базе искусственного интеллекта, расширяя возможности в таких сферах, как сельское хозяйство, строительство, общественная безопасность и др.

Таким образом, дроны DJI смогут транслировать видеопоток на персональный компьютер и одновременно самостоятельно анализировать аномалии, отмечая проблемы. Здесь будет работать модель ИИ, обученная в облаке Azure IoT.  Это первый из сервисов Azure Cognitive Services, поддерживающий работу на «умных» устройствах.

Также на конференции отметили, что в устройствах Huawei и Xiaomi уже используются технологии искусственного интеллекта Azure, которые обеспечивают работу с данными, в том числе в оффлайновом режиме.

Возрождение технологии Kinect в новом продукте — Project Kinect for Azure

Одним из самых неожиданных анонсов стал перезапуск известного устройства для приставки Xbox One, однако теперь оно не имеет непосредственного отношение к игровой приставке.  Новый  Project Kinect for Azure представляет собой набор сенсоров с камерами, датчиками глубины нового поколения со встроенным компьютерным управлением для реализации технологии ИИ в периферийных устройствах.

Благодаря сочетанию сенсора Time of Flight с дополнительными сенсорами в энергоэффективном форм-факторе, Project Kinect for Azure будет использовать все богатство возможностей Azure AI для улучшения аналитики. Он может обеспечить отслеживание движений рук и сверхточное пространственное картирование.

Речевые технологии Speech Devices SDK & Reference Kit

Новый инструментарий для разработчиков Speech Devices SDK & Reference Kit даст возможность обрабатывать аудиоданные из источников многоканального сигнала для точного распознавания речи с шумоподавлением, воспроизведением удаленного звука и другими функциями.  Направление применения  —  сквозные системы управления заказами, бортовые и домашние помощники, а также другие виды цифровых ассистентов.

Новая платформа Project Brainwave

На конференции Build 2018 также был представлен проект Project Brainwave, который в связке с Azure Machine Learning, Intel FPGA для работы ИИ, и нейронными сетями на базе ResNet50 обеспечивает в пять раз меньше задержки работы периферийных устройств, чем необходимо для работы в реальном времени. Предварительная версия архитектуры для глубоких нейронных сетей Project Brainwave стала  доступна на Azure и периферийных устройствах.

Много изменений произошло и с когнитивными сервисами.

Источник: http://la.by/news/iskusstvennyy-intellekt-v-trende-novye-tehnologii-ot-microsoft-azure-na-build-2018

Microsoft открыла бесплатные курсы по искусственному интеллекту на Python

Microsoft предложила всем желающим возможность бесплатно получить образование в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения в рамках программы Microsoft Professional Program for Artificial Intelligence. Она включает в себя 10 курсов, пройдя которые студент получит как необходимые теоретические знания, так и практические навыки.

Каждый из курсов берет старт в начале квартала и длится в течение трех месяцев. Обучение в такой предметной области как искусственный интеллект требует от студента владения математическим аппаратом. Поэтому в программу включен курс по математике, состоящий из необходимых элементов линейной алгебры, теории вероятностей, математической статистики и оптимизации.

В конце обучения студенту предлагается подтвердить полученные знания на практике в ходе реализации собственного проекта, использующего методы глубинного обучения (Deep Learning) и предназначенного для решения реальной задачи в области искусственного интеллекта. Проект будет оценен Microsoft.

Совершенствование технологий ведет к появлению новых профессий, требующих от кадров совершенно уникальных навыков для достижения успеха. Цель программы Microsoft заключается в предоставлении людям возможности набраться опыта в процессе решения реальных задач в удобное для себя время.

Совет

По итогам обучения студент может получить цифровой сертификат программы профессионалов Microsoft, подтверждающий полученные навыки в области искусственного интеллекта и достойную строчку в резюме.

Обучение происходит на английском языке. Записаться на курсы можно на официальном сайте академии Microsoft.

Подробнее о программе

В процессе обучения студент будет активно применять следующие технологии: язык программирования общего назначения Python; R – специализированный язык для статистической обработки данных и работы с графикой, фактический стандарт для статистических программ; анализ данных (Data Analysis) – построение алгоритмов и использование математических методов для извлечения знаний из экспериментальных данных; распознавание речи (Speech Recognition) – преобразование человеческой речи в цифровую информацию; обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP)  – решение проблемы «понимания» искусственным интеллектом человеческих языков при помощи методов математической лингвистики. Знания в данной области используются в технологиях машинного перевода; техническое зрение (Computer Vision) – отслеживание и классификация объектов на основе изображений или видеоряда находит применение в медицине, кинематографе, промышленности и военном деле.

Microsoft обучит всех желающих технологиям искусственного интеллекта и машинного обучения

Кроме того, студенты научатся использовать Microsoft Azure Machine Learning – облачный сервис для выполнения задач прогнозной аналитики (Predictive Analytics) с использованием методов машинного обучения. Машинное обучение предполагает поиск решения задачи на основе опыта решения сходных задач в процессе индуктивного обучения, то есть благодаря выявлению закономерностей в данных.

Не обойдут курсы стороной и столь остро стоящую в наши дни проблему этики и права в анализе данных. Корпорации, государство и даже частные лица, получившие в свое распоряжение мощные инструменты анализа данных, оказывают серьезное влияние на окружающий мир как в негативном, так и позитивных ключах, порой непреднамеренно. 

Курс ставит своей задачей научить профессионалов обработки данных практическому применению этических и правовых норм, позволив избегать ошибок, связанных с обработкой больших объемов приватной и порой весьма чувствительной информации.

Меры для решения проблемы дефицита специалистов

По мнению Microsoft, дефицит специалистов по машинному обучению и анализу данных, существующий в настоящее время, – это проблема всей индустрии, и вклад компании в ее решение может сыграть важную роль. Искусственный интеллект для Microsoft – это одно из приоритетных направлений: ИИ не только используется в новых продуктах, но и является темой для ряда исследований. 

Недавно корпорация также объявила, что в следующем обновлении Windows 10 будет встроена ИИ-платформа для разработчиков.

Источник: http://www.cnews.ru/news/top/2018-04-04_microsoft_zapustila_besplatnye_onlajnkursy_po

Microsoft Build 2018: самые важные новинки конференции

В Сиэтле 7 мая открылась знаковая для Microsoft и многих пользователей международная конференция Build 2018. Она длилась несколько дней, а за это время было проведено более 400 сессий, 3 громких доклада и осуществлено множество громких анонсов.

При этом главными темами масштабной конференции стали прогрессивные платформы Microsoft 365 и Microsoft Azure. И, конечно же, почти все интересные презентации были связаны с облачными технологиями, интернетом вещей, машинным обучением и искусственным интеллектом.

Смешанная реальность

В Microsoft не раз заявляли, что компания планирует уделять повышенное внимание смешанной реальности. В рамках конференции были наглядно показаны интеллектуальные возможности такой среды. Данные инструменты могут не только распознавать, но и понимать всю окружающую среду вокруг человека. Речь идет о разнообразных вещах, обстановке и даже взаимоотношениях между людьми.

Microsoft Layout

Программа Microsoft Layout дает возможность разрабатывать дизайн и окружение благодаря использованию смешанной реальности.

Осуществляется это с помощью качественных голограмм и импортирования трехмерных моделей. Присутствует возможность в реальном времени делиться результатом с коллегами или друзьями.

Обратите внимание

Для реализации всех возможностей необходимо иметь шлем виртуальной реальности, либо же Microsoft HoloLens.

Microsoft Remote Assist

Еще одно новейшее приложение Microsoft Remote Assist предлагает пользователям заниматься совместной работой, используя удаленный режим. Происходит это при помощи изображений, аннотаций и видеозвонков в смешанной реальности.

Это дает уникальную возможность объединить людей, чтобы существенно повысить производительность труда. Например, владельцы Hololens делиться своими пожеланиями и предложениями с сотрудниками или экспертами из разных уголков мира.

Azure IoT Edge и «умные» устройства

По мнению Microsoft, уже в 2020 году стоит ожидать активное распространение «умных» устройств.

К этому времени в мире будет около 20 миллиардов таких приборов, которыми можно пользоваться в разных сферах жизнедеятельности. Данные аппараты в состоянии слышать, анализировать, прогнозировать и видеть.

А одну из важнейших ролей в этом играет служба Azure IoT Edge, которая раскрывает потенциал Интернета вещей и облачных сервисов.

Azure IoT Edge Runtime

Платформа Azure IoT Edge Runtime дает возможность пользователям самостоятельно настраивать и модифицировать программы для «умных» гаджетов. Так как данная платформа получила открытый код, то можно свободно изменять приложения с учетом собственных нужд и потребностей.

Обновление Custom Vision

Сервис Custom Vision научился работать на платформе Azure IoT Edge. Это позволило промышленному оборудованию и дронам моментально выполнять важнейшие действия без использования облачных серверов.

 

Партнерство Microsoft и Qualcomm

Microsoft официально заявила, что заключила партнерское соглашение с Qualcomm Technologies. В рамках данного договора для компьютерного зрения со встроенным искусственным интеллектом будет создан комплект инструментариев на базе Azure IoT Edge.

Сюда входит не только программное обеспечение, но и специальное оборудование, которое поможет разрабатывать решения для Интернета вещей с использованием продвинутых камер. Тут будут задействованы сервисы Azure Machine Learning, компоненты Qualcomm AI Engine и платформа Qualcomm Vision Intelligence.

 

DJI выбирает Microsoft

Известный производитель дронов в лице компании DJI выбрал Microsoft для плодотворного сотрудничества. В рамках подписанных соглашений DJI планирует выпускать новые SDK для компьютеров и других устройств, на которых есть Windows 10.

Более того, многие коммерческие дроны и решения SaaS теперь будут дружить с облачным сервисом Azure.

Искусственный интеллект и нейронные сети

Особое внимание Microsoft уделяет когнитивным сервисам, а также машинному обучению, чтобы разработчики могли реализовывать прогрессивные решения, базирующиеся на искусственном интеллекте. Для этих целей американская корпорация представила достаточно большое количество новых сервисов и инструментариев.

Speech Devices SDK

Абсолютно новый комплект для разработчиков Speech Devices SDK дает возможность качественно и точно обрабатывать аудио информацию, которая поступает из многоканальных источников сигнала. Это делается для более качественного распознавания речи, когда используется удаленное звуковое воспроизведение или подавление шумов.

При этом разработчики в состоянии реализовывать большое количество сценариев, активируемых при помощи голоса. Это могут быть домашние или бортовые помощники, а также сквозные системы управления.

Project Kinect for Azure

Беспроводное управление обретает новую жизнь благодаря сенсорному набору Project Kinect for Azure. Данная система включает в себя специальные камеры с датчиками глубины, в которые вмонтировано компьютерное управление с технологиями ИИ.

Важно

Project Kinect for Azure позволяет дронам и другим устройствам осознавать окружающее пространство, эффективно ориентируясь в нем.

Azure Cognitive Services

С новым обновлением Azure Cognitive Services получит унифицированный сервис речи с более качественным распознаванием. Также появится функция трансформации в речь текста, причем со встроенным переводом. Это поможет разработчикам более широко использовать интеллектуальные функции.

Project Brainwave

Периферийные устройства и Azure заполучили поддержку архитектуры Project Brainwave, которая предназначается для нейронных сетей. Прогрессивная архитектура позволит облаку от Microsoft молниеносно работать в реальном времени. Примечательно, что присутствует поддержка Intel FPGA, ResNet50 и Azure Machine Learning.

ИИ поможет людям с ограниченными возможностями

Компания Microsoft представила абсолютно новую социальную программу AI for Accessibility, стоимость которой оценивается в 25 миллионов долларов.

В течение пяти следующих лет компания будет планомерно реализовывать данную программу, помогающую людям с ограниченными возможностями. Это будут разнообразные инвестиции в облачные сервисы и технологии.

 

Azure Kubernetes Service

Благодаря AKS разработчики получат возможность существенно упростить реализацию контейнерных решений. Это особенно понравится новичкам и тем, кто с Kubernetes еще не очень хорошо знаком.

Служба будет доступна через портал Azure, а также сможет интегрироваться вместе с DevOps, инструментами мониторинга и управления. Таким образом, у разработчиков развязываются руки. А вот лишние силы они смогут потратить, например, на более качественное написание кода.

Источник: https://www.kv.by/post/1054373-microsoft-build-2018-samye-vazhnye-novinki-konferencii

Microsoft Azure Machine Learning

Microsoft Azure Machine Learning (ML in Azure) – набор облачных сервисов прогнозной аналитики (predictive analytics), который позволяет прогнозировать различные события в будущем: спрос на продукцию, остатки на складах, привлечение и отток клиентов, эффективность запуска новых продуктов и направлений, вероятность выхода оборудования из строя, возможные попытки мошенничества.

Компоненты Microsoft Azure Machine Learning

  • Microsoft Azure ML Studio – конструктор для разработки (workspace), визуальный веб-интерфейс для создания моделей прогнозирования с механизмом drag&drop.
  • Веб-сервисы Microsoft Azure Machine Learning.

Возможности Microsoft Azure Machine Learning

  • Облачный сервис, который позволяет оперативно и просто создавать модели и решения прогнозной аналитики с минимальным участием специалистов.
  • Готовый набор математических моделей для прогноза различных показателей бизнеса.

  • Построение прогнозных моделей на основе Больших данных (Big Data) и данных датчиков, контроллеров Интернета вещей (IoT).
  • Сбор и хранение результатов прогнозирования с возможностью общего доступа к ним.
  • Поддержка языков программирования R и Python для самостоятельного построения математических моделей.

  • Drag&Drop позволяет решать некоторые задачи путем перетаскивания областей с помощью «мышки», без глубоких знаний математики и программирования.
  • Максимально точные прогнозы для принятия взвешенных решений.
  • Интеграция с Microsoft Power BI для создания интерактивных отчетов и отслеживания показателей в режиме реальном времени.

  • Интеграция с Apache Spark для увеличения скорости вычисления.
  • Интеграция с Microrosft SQL Database для хранения результатов прогнозирования и т.д.

Microsoft Azure Machine Learning в отраслях

Прогнозная аналитика – Ритейл и eCommerce:

  • Прогнозирование продаж и спроса на продукцию.
  • Прогноз эффективности маркетинговых кампаний.
  • Построение моделей предпочтений покупателей.
  • Персонифицированные рекомендации для клиентов.
  • Управление лояльностью клиентов.
  • Сегментация и кластеризация клиентов.

Прогнозная аналитика – Телекоммуникации:

  • Прогнозирование оттока абонентов.
  • Прогнозирование удовлетворенности клиентов.
  • Сегментация групп абонентов со схожими предпочтениями.

Прогнозная аналитика – Финансовый сектор:

  • Скоринг заемщиков.
  • Выявление и предупреждение случаев мошенничества.
  • Оценка страховых рисков и прибыли.

Прогнозная аналитика – Логистика:

  • Оптимизация маршрутов и цепочки поставок.
  • Прогнозирование времени доставки.
  • Прогнозирование поломок транспортных средств.
  • Планирование расписаний.

Прогнозная аналитика – Здравоохранение:

  • Прогнозирование трендов, оценка состония здоровья.
  • Персонализация в здравоохранении.

Прогнозная аналитика – Промышленность и производство:

  • Прогнозирование выхода оборудования из строя.
  • Оптимизация технического обслуживания.
  • Прогнозирование качества продукции.

Прогнозная аналитика – Энергетика и ЖКХ:

  • Прогнозирование нагрузки и потребления ресурсов.
  • Предсказание отказов оборудования.

Преимущества Microsoft Azure Machine Learning

  • Облачный сервис не требует установки программного обеспечения и дополнительных вычислительных мощностей, доступен через веб- браузер с возможностью совместной работы.

  • Сервис подходит для решения задач, требующих больших вычислительных мощностей: не требует дополнительного ИТ-оборудования, так как все расчеты происходят в «облаке».
  • Использование нескольких алгоритмов машинного обучения и стратегий моделирования.

  • Управление моделями: возврат изменений, поиск и повторное использование прогнозных моделей или их переобучение.
  • Автоматическое масштабирование в случае изменения потребности в ресурсах.
  • Возможность отслеживать изменения используемых моделей и качество работы используемых алгоритмов.

  • Автоматическое переобучение модели при появлении новых данных, что улучшает качество прогноза.
  • Не требует дорогостоящего внедрения и затрат на поддержку работоспособности системы.

Клиенты

Похожие решения

Задайте вопрос эксперту на нашем сайте или по телефону: +7 (495) 647-50-46 или +7 (812) 677-56-90.

Источник: https://korusconsulting.ru/platforms/advanced-analytics/microsoft-azure-machine-learning/

Ссылка на основную публикацию