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Azure AI

基本適用于所有開發(fā)者和所有方案的人工智能生產(chǎn)力

揭秘 AI

使用靈活的 Azure 平臺(tái)和豐富的 AI 生產(chǎn)效率工具組合,可以在數(shù)據(jù)存在的位置(智能云、本地和智能邊緣中)構(gòu)建新一代的智能應(yīng)用程序。

借助一組靈活可靠的綜合 AI 服務(wù)實(shí)現(xiàn)更多功能 - 從預(yù)建 API(例如機(jī)器人工具的認(rèn)知服務(wù)和對(duì)話 AI)到使用 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建適用于任何場(chǎng)景的自定義模型。Azure AI 平臺(tái)還具有企業(yè)級(jí) AI 基礎(chǔ)結(jié)構(gòu),可在任意位置大規(guī)模運(yùn)行 AI 工作負(fù)荷。專為開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)計(jì)的新式 AI 工具有助于以最大的效率輕松創(chuàng)建 AI 解決方案。

為什么選擇 Azure AI

  • 高效強(qiáng)大的 AI 工具

    開始使用我們的綜合產(chǎn)品/服務(wù)來(lái)創(chuàng)建創(chuàng)新型 AI 應(yīng)用程序:從創(chuàng)新型預(yù)建 AI 到可自定義的 ML 和深度學(xué)習(xí)的服務(wù)和工具中選擇。

  • 隨身攜帶 AI

    我們提供數(shù)據(jù)和 AI,因此你可以憑借已有技能,在數(shù)據(jù)已經(jīng)存在的位置(智能云、本地和智能邊緣)構(gòu)建新一代應(yīng)用程序。基于容器的模型部署使 AI 能夠在 Docker 容器運(yùn)行的任意位置(云端、服務(wù)器或設(shè)備上)運(yùn)行。

  • 開放靈活的平臺(tái)

    通過(guò)開放平臺(tái),輕松選擇適用于我們的場(chǎng)景和技術(shù)的深度學(xué)習(xí)框架。用任意語(yǔ)言編寫的應(yīng)用可使用認(rèn)知服務(wù),使用最新框架(如 Tensorflow、MXNet、Chainer、CNTK 等)可構(gòu)建自定義模型。

  • 數(shù)十年 AI 投資的好處

    從 Microsoft Research 到必應(yīng)、Office、Windows、Xbox 和其他 AI 驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品,幾十年來(lái)我們一直在使用 AI。正因如此,我們才推出如此多經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的預(yù)建 AI 模型,供你直接用于應(yīng)用程序。

  • 企業(yè)級(jí) AI

    Microsoft 一直領(lǐng)導(dǎo)行業(yè)建立清晰的安全性和隱私要求,并遵循這些要求。Azure 遵循國(guó)際和行業(yè)特定的各種符合性標(biāo)準(zhǔn)(例如 ISO 27001、HIPAA、FedRAMP 和 SOC)。嚴(yán)格的第三方審核驗(yàn)證 Azure 是否嚴(yán)格遵守上述標(biāo)準(zhǔn)要求的安全性控制。

  • 超大規(guī)模的創(chuàng)新硬件

    從最新的 GPU 技術(shù)到 FPGA 加速的 AI 模型和網(wǎng)絡(luò),Microsoft 優(yōu)化了 AI 的各個(gè)方面,使開發(fā)人員能夠在全球 50 個(gè)區(qū)域以最大規(guī)模靈活地構(gòu)建和運(yùn)行模型。

客戶正在使用 Azure 上的 AI 創(chuàng)造佳績(jī)

AI 進(jìn)程

將 AI 融入應(yīng)用程序有三個(gè)關(guān)鍵步驟,但具體取決于你的需求和功能,Azure AI 可提供靈活的工具來(lái)滿足你的需求。選擇預(yù)建工具(如認(rèn)知服務(wù))用于企業(yè)級(jí)現(xiàn)成技術(shù),該技術(shù)支持部分自定義, 或選擇 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)之類的工具,使你能夠引入自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的控制和自定義。

準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

與各個(gè)源連接,以引入數(shù)據(jù)

構(gòu)建和培訓(xùn)

建立模型并使用數(shù)據(jù)進(jìn)行培訓(xùn)

部署

部署模型并跟蹤性能

AI服務(wù)

僅使用幾行代碼,即可接入用于影像語(yǔ)音語(yǔ)言知識(shí)搜索的優(yōu)質(zhì) RESTful 智能 API。不需要成為數(shù)據(jù)科學(xué)的專家即可使系統(tǒng)更加智能、更具有吸引力和更易于發(fā)現(xiàn),例如使用自然語(yǔ)言與用戶交流、確定圖像中的相關(guān)內(nèi)容、根據(jù)聲音識(shí)別用戶等。)

原樣使用預(yù)建服務(wù),或使用準(zhǔn)備用于自動(dòng)生成和培訓(xùn)算法以滿足特定需求的數(shù)據(jù)自定義服務(wù),并在應(yīng)用程序中運(yùn)行這些服務(wù)。這些服務(wù)可助你構(gòu)建自定義語(yǔ)音模型,這些模型可匹配用戶的講話風(fēng)格、梳理圖像以識(shí)別重要的特定內(nèi)容,或者為用戶打造自定義的搜索體驗(yàn)。

準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 構(gòu)建和培訓(xùn) 部署
已經(jīng)內(nèi)置或引入自己的數(shù)據(jù) 已經(jīng)內(nèi)置 添加到應(yīng)用程序
GrayMeta

"Because the Cognitive Services APIs harness the power of machine learning, we were able to bring advanced intelligence into our product without the need to have a team of data scientists on hand"

Aaron Edell, Chief Product Owner, GrayMeta

通過(guò) Azure 機(jī)器學(xué)習(xí),你可以適時(shí)作出針對(duì)任意規(guī)模的更佳決策。Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)是面向數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員的完全托管的云服務(wù),可助你輕松準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、構(gòu)建和培訓(xùn)自己的模型,以確保獲得最佳效果,每當(dāng)需要時(shí)都可以運(yùn)行它們,相信你的數(shù)據(jù)將受到企業(yè)級(jí)安全保護(hù)。

在桌面上快速創(chuàng)作原型,然后在虛擬機(jī)上輕松縱向擴(kuò)展,或使用 Spark 群集橫向擴(kuò)展。主動(dòng)管理模型性能,識(shí)別最佳模型,并使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的見解對(duì)其進(jìn)行提升。在任意位置部署和管理模型。使用 Docker 容器,將模型快速部署到云中、本地或邊界的生產(chǎn)計(jì)算機(jī)。將性能最佳的模型提升到生產(chǎn),在必要時(shí)進(jìn)行重新訓(xùn)練。

準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 構(gòu)建和培訓(xùn) 部署
使用自己的數(shù)據(jù)在本地或云中準(zhǔn)備 使用基于 Python 的工具箱或 Azure 機(jī)器學(xué)習(xí)包快速解決影像、文字和預(yù)測(cè)問題 添加到應(yīng)用程序或服務(wù)
GrayMeta

"Traditionally, machine learning is something that has only run in the cloud, but for many IoT scenarios that isn’t good enough… Now we have the flexibility to run it in the cloud or at the edge—wherever we need it to be."

Matt Boujonnier: Analytics Application Architect, Schneider Electric

構(gòu)建、連接、部署和管理智能機(jī)器人,以便與網(wǎng)站、應(yīng)用、Cortana、Microsoft Teams、Skype、Slack、Facebook Messenger 以及更多其他服務(wù)上的用戶自然交互。使用 C#、JavaScript、Python 和 Java,在完整的機(jī)器人構(gòu)建環(huán)境中快速入門。

GrayMeta

"By using Microsoft Azure Bot Service and Cognitive Services … we’ve been able to continue our own Progressive journey of digital innovation and do it in an agile, fast, and cost-effective way."

Matt White: Marketing Manager, Personal Lines Acquisition Experience - Progressive Insurance

開放的綜合性平臺(tái)

為團(tuán)隊(duì)裝配用于 AI 編碼和管理的健全工具。

通過(guò)平臺(tái)上常用的深度學(xué)習(xí)框架以及全面的支持,充分利用智能與大規(guī)模數(shù)據(jù)集。

利用幾乎可無(wú)限擴(kuò)展的 AI 基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)和集成 AI 服務(wù)。

  • Azure Databricks

    通過(guò)專為 Azure 優(yōu)化的高性能分析啟用數(shù)據(jù)科學(xué)以加快創(chuàng)新。

  • Azure Kubernetes 服務(wù)

    使用 Kubernetes、DC/OS 或 Docker Swarm 來(lái)縮放和協(xié)調(diào)容器。

  • Azure Cosmos DB

    將 AI 與全球分布的多模型數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)集成。

  • Azure SQL Database

    在行業(yè)領(lǐng)先的 SQL DB 中使用 R、Python 和本機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)。

  • Azure Batch AI

    體驗(yàn)無(wú)限制的彈性橫向擴(kuò)展深度學(xué)習(xí)。運(yùn)行已啟用 GPU 的大規(guī)模高度并行 AI 開發(fā)。

  • Azure Data Lake Storage

    以 PB 級(jí)別運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和 AI。

  • 數(shù)據(jù)科學(xué)虛擬機(jī)

    使用包含熱門工具的無(wú)阻數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境,進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、建模和部署活動(dòng)。

  • Apache Spark for Azure HDInsight

    在云中利用 Apache Spark 實(shí)現(xiàn)任務(wù)關(guān)鍵型部署。

  • IoT 邊緣

    將云智能擴(kuò)展到邊緣設(shè)備或直接在邊緣上運(yùn)行高級(jí)模型。

使用 Azure AI 構(gòu)建的熱門方案

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