微軟讓Azure機器學習變得普遍可用更新了Azure物聯(lián)網(wǎng)邊緣服務

今天標志著Microsoft Connect()的啟動微軟召開了年度云計算和數(shù)據(jù)開發(fā)者大會，這家西雅圖的公司沒有浪費時間來談正事。它宣布了Azure機器學習服務(Azure Machine Learning service)的普遍可用性，這是一個云平臺，允許開發(fā)人員構(gòu)建、培訓和部署人工智能模型，以及對Azure認知服務(Azure Cognitive Services)的更新，后者是自然語言處理、語音識別和計算機視覺api的集合。它還推出了價格更實惠的Azure Cosmos DB層，這是一個針對基于云的分布式工作負載的交鑰匙解決方案。

但這還不是全部。微軟還在Azure物聯(lián)網(wǎng)邊緣上完成了對Azure流分析的升級，后者在本地處理來自物聯(lián)網(wǎng)解決方案的數(shù)據(jù);一種新的改進的Azure物聯(lián)網(wǎng)設備仿真解決方案加速器;Azure物聯(lián)網(wǎng)遠程監(jiān)控解決方案加速器和Azure時間序列洞察力的改進;和Azure地圖增強。

經(jīng)過一段相對較長的預覽期之后，Azure機器學習現(xiàn)在對所有客戶都可用了，它提供了一個新的預覽特性:模型可解釋性。從本周開始，用戶將能夠識別哪些輸入功能在人工智能系統(tǒng)的預測中權(quán)重最大。

全面可用是Azure機器學習的核心特性，包括支持人工智能框架，如PyTorch、TensorFlow和scikit-learn;自動化hyperparameter調(diào)優(yōu);以及部署到云環(huán)境和邊緣環(huán)境的能力。

微軟公司副總裁埃里克•博伊德在接受VentureBeat電話采訪時表示:“我們收到了很多使用Azure機器學習的客戶的積極反饋。”“這有助于他們比以前更快、更有效地完成工作，無論是在云端還是在辦公場所……(因為)使用它不需要你是一名數(shù)據(jù)科學家。”自動機器學習(特性)有助于選擇合適的算法來使用。”

與此同時，Azure認知服務獲得了兩個關(guān)鍵特性:(1)語言理解的容器支持和(2)定制翻譯。前者從今天開始在early access中可用，它允許Azure開發(fā)人員在邊緣上部署帶有對象檢測、視覺識別和語音識別的應用程序，并更容易地跨云和邊緣維護架構(gòu)。與此同時，自定義翻譯現(xiàn)在已經(jīng)普遍可用，用戶可以利用人工翻譯的內(nèi)容來構(gòu)建一個自定義翻譯系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以更好地處理特定的詞匯(想想“臨時勞動力”和“可交付成果”等術(shù)語)和不同的寫作風格。

最后，正如前面提到的，微軟今天發(fā)布了一個更便宜的Azure Cosmos DB產(chǎn)品:Azure Cosmos DB吞吐量產(chǎn)品。與其他Azure Cosmos DB服務一樣，吞吐量服務可以跨多個Azure區(qū)域自動伸縮和復制數(shù)據(jù)，但其定價針對使用多容器數(shù)據(jù)庫的客戶進行了優(yōu)化。

除了提供吞吐量之外，還有Azure Cosmos DB . net SDK 3.0 CORS，它增強了Azure Cosmos DB對. net和JavaScript應用程序的現(xiàn)有支持。

在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)方面，微軟今天在Azure IoT Edge上發(fā)布了公開的Azure Stream Analytics (ASA)，這簡化了在云設備和Edge設備之間移動分析的過程，同時限制了帶寬和連接。它巧妙地運行在物聯(lián)網(wǎng)邊緣框架內(nèi)，這意味著在其中創(chuàng)造的工作可以使用物聯(lián)網(wǎng)集線器進行部署和管理。

微軟還發(fā)布了對Azure物聯(lián)網(wǎng)設備模擬加速器的更新。現(xiàn)在，編寫復雜的設備行為腳本(包括在單個模擬中包含多個設備)和模擬真實環(huán)境的torun模擬變得更容易了。

以前，物聯(lián)網(wǎng)解決方案加速器是一種為常見物聯(lián)網(wǎng)場景創(chuàng)建定制解決方案的服務，它允許開發(fā)人員只在Azure門戶內(nèi)管理設備、模塊和操作。但由于本周推出的增強Azure物聯(lián)網(wǎng)遠程監(jiān)控用戶界面，它們現(xiàn)在可以更容易地觸發(fā)響應設備警報的操作(比如電子郵件通知)，使用自動設備管理管理設備更新，并使用Azure時間序列洞察可視化設備數(shù)據(jù)。

在Azure地圖方面，微軟推出了一個新的S1定價層。它與標準的S0一起提供，并且為使用Azure Maps的應用程序的“生產(chǎn)規(guī)模”部署提供了增強的服務級別，沒有每秒查詢的限制。

最后，微軟在公開預覽中發(fā)布了新的時間序列洞察。Azure時間序列——一個針對物聯(lián)網(wǎng)部署的時間序列數(shù)據(jù)的完整堆棧分析、存儲和可視化服務——現(xiàn)在讓客戶更有效地存儲和分析建模和特別數(shù)據(jù)。它們可以為遙測數(shù)據(jù)添加豐富的上下文化，將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分層存儲，并利用機器學習和分析工具進行分析。

此外，微軟還為時間序列分析引入了一種新的基于使用的定價模型。今天是可用的。