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微軟

微軟近日在2017年的Microsoft Ignite全球開發者大會上,以數位轉型為主軸,與超過2萬5千家企業和合作夥伴介紹一系列的新產品,微軟副總裁Joseph Sirosh在Azure的官方部落格表示,AI已經成為企業數位轉型背後的最具破壞性的力量之一,並宣布AI開發平臺(Development Platforms)的新進展。

為了提供每個企業和開發者可以更方便運用AI技術,協助企業用不同的方式增加生產力,這次的新進展以Azure 機器學習服務(Azure Machine Learning ,AML)為基礎,延伸出更多新的服務,包含新增開發工具Visual Studio Code Tools for AI,以及認知服務中也提供開發人員,在iOS、Android和 Windows的平臺上,建置多項AI應用,此外也推出 AI企業版的解決方案等。

微軟也宣布下一代的Azure機器學習服務的進展,在AML工作平臺(Workbench)、AML實驗(Experimentation)、AML 模型管理(Model Management)服務等服務中,新增多項功能與工具,提供開發人員使用。

AML工作平臺是一個跨平臺的應用程式,提供開發人員運用AI技術,來處理數據和實驗管理,AML實驗服務則是協助資料科學家,增加利用大數據和GPU的實驗,AML 模型管理服務是一項提供開發人員,控制辦本版本、管理,和監控機器學習模型的工具。

開發人員可在Windows和Mac的作業系統下執行AML工作平臺,AML工作平臺是部署週期的控制面板,對開發人員而言,是個適合開始開發機器學習模型的環境,可支援Python、PySpark和Scala,方便開發人員和資料科學家打造機器學習模型,此外,AML工作平臺也整合了Jupyter Notebooks和像是Visual Studio Code、PyCharm的整合開發環境。

其中,最特別的是,微軟還在AML工作平臺上,建立了用AI技術驅動的數據整理(Data wrangling)功能,系統會學習範例,並自動產生數據轉換的程式,經過微軟實測數據整理的結果顯示,該功能可以大幅降低資料科學家轉換數據的時間。

AML實驗服務因為採用雲端服務,使得企業在測試機器學習技術時,變得更加彈性,企業可用Docker容器在本地端的伺服器或是Azure上,運行機器學習實驗,也能在微軟部署及管理Apache Hadoop雲端叢集的服務Azure HDInsight上執行。

這項工具也支援大多數的深度學習框架,像是CNTK、Tensorflow、Caffe2、PyTorch和Chainer,此外,還利用Git儲存庫追蹤儲存和管理模型、環境配置和參數,提供資料科學家管理實驗的記錄和過程。

AML 模型管理服務則是讓開發人員和數資料科學家,在本地端、裝置端,或是大規模的雲端叢集中,部署和管理已訓練完成的模型,可以將模型在Docker容器中集中,以及部署到網路邊緣裝置,讓模型可以更靠近數據產生環境,來即時分析數據。

除此之外,AML還與Excel整合,全球有上百萬的使用者主要用Excel當作數據分析的工具,微軟也宣布,Excel的使用者現在也可以擁有AI的技術,每個企業都能用AML根據自身的需求建立模型,再將這些模型部署成雲端的函式。


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