微軟正式發布Azure機器學習平臺

你是否清楚所有那些通過傳感器，用戶，社交網絡，Excel 表格以及互聯網流入你的公司的大數據？微軟希望幫助你處理所有這些數據，建立 API（應用程序接口）并在云端利用機器學習技術讓這些數據真正地為你所用。

而為了達到這一目標，微軟在今天的大數據行業大會 (Strata Conference) 上正式宣布開始為所有用戶提供用于在云端處理大數據的 Azure 機器學習服務。微軟同時還發布了一些更新，這些更新使 Azure 機器學習平臺的功能相對于六月份所發布的 Beta 版有不少提高。

正如我們在去年六月份所寫道的，「這款產品基于其機器學習功能，這一功能已被應用于 Xbox 和必應等微軟現有的一些產品，它為用戶提供預定義模板和工作流，因此，相對于傳統的開發手段，它能幫助用戶更快地開發出預測類應用。此外，用戶還可以在 Azure 機器學習平臺上發布 API 和網絡服務」。

Joseph Sirosh 是負責 Azure 機器學習項目的微軟公司副總裁，他在加入微軟并接手這個項目之前還曾在 Amazon 工作過幾年。他說道，最新版本目前還支持 Python，而不僅僅是較為流行的 R。

「我們增加了對于 Python 的支持，它受到許多數據科學家的青睞，而且 Python 還擁有一個龐大的生態系統」，Sirosh 告訴 Techcrunch。

他說，這一功能將會為數據科學家帶來強大的能力。「我們做了許多改進，而增加對 Python 的支持則是其中重要的一部分。Azure 機器學習是一個平臺。你可以復制一段 Python 源代碼，然后將其嵌入 ML studio 并創建一個 API」，他解釋道。

另外，Azure 機器學習平臺現在也支持 Hadoop 和 Spark，不論你選擇哪個平臺，它都將為你提供一組極為全面的工具集以便處理大數據。

Azure 機器學習平臺真正的強大之處在于它能夠創建 API 并迅速開始數據處理過程。

正如我們在去年六月份所寫道的那樣，「『云計算解決了最后一英里的問題』，Sirosh 解釋道。在此類服務出現之前，你需要讓數據科學家確定數據集，之后讓 IT 部門開發相應的應用以便提供支持。對于那些規模較大的項目，完成最后一步往往需要數周甚至數月的時間。他說，而 Azure 機器學習平臺則簡化了這一過程，它為我們提供了一種全新的方式，使開發者能夠在幾小時內開發出相同的應用」。

Sirosh 在描述 Azure 機器學習平臺所能為我們提供的選擇范圍時顯得十分興奮。「數據科學家可以僅僅通過幾次點擊便完成發布 API 的過程。應用可以嵌入 R 代碼，Python 代碼 (或兩者兼而有之)。這是一個多么驚人的能力啊」，Sirosh 說道。

他說，盡管我們的競爭對手，如 IBM 和 SAS 同樣提供了一系列服務，但它們都無法像 Azure 機器學習平臺那樣，以一個高度集成的方式為用戶提供服務。

「這是一個高度組織化的集成工具集」，他說道，「你完全不需要安裝任何軟件或硬件設備，與此同時，你卻可以使用高級的學習和分析功能」。

除了在云端提供用于處理大數據的工具之外，微軟還提供了一個商店，以便開發者們分享他們所開發的應用和 API。Sirosh 說，這是一個非常好的能夠讓數據科學家們公開地驗證他們的想法的方式。

這個商店目前擁有 20 多個初始試驗品，但 Sirosh 認為它擁有極其巨大的潛力。他相信未來絕大部分的公司都能夠通過在這個商店里找到正確的工具來滿足他們的大數據處理需求。

「當 Azure 機器學習服務來臨時，它將會如此地易于使用，創建一個 API 的成本又是如此地低，對于數據科學家和開發者們來說，在云端創建機器學習 API 將變得十分簡單」，他說道。

在數據可視化方面，Azure 機器學習平臺也內置了一些功能，但它同時也與 Microsoft Power BI 和 IPython Notebook 兼容，以便進一步繪制圖像或可視化處理完成的數據。

原文地址： Techcrunch ，本文由TECH2IPO/創見編譯。