微軟 Ignite2017 大會探秘，Azure 機器學習三大工具正式發布

日前，微軟 Ignite2017 大會正在美國佛羅里達州奧蘭多舉行，除了正式推出量子計算編程語言，對 Azure 雲平台進行功能更新等，基於目前各大對手企業紛紛布局 AI，微軟也全力加大對機器學習的相關研究，在大會上充分展示了與 AI 相關的研究、產品和方法。

在會議上，針對那些想要構建新的 AI 模型的開發者或想利用現有模型（不限於微軟提供的模型）的普通用戶，微軟發布了一系列新的 AI 工具。

AI科技評論注意到，微軟針對 AI 開發者發布了三個主要的新工具：

Azure 機器學習實驗服務

Azure 機器學習工作台

Azure 機器學習模型管理服務

Azure 機器學習實驗服務能幫助開發者迅速訓練和配置機器學習實驗。這個服務支持常用的開源框架，例如 PyTorch、Caffe2、TensorFlow、Cahiner 以及 CNTK，能從本地的機器擴展到雲端成百上千的 GPU，這套工具包也支持 Azure HDInsight 群集上的 Apache Spark。這項服務能記錄所有的模型、配置和數據（利用 Git 資源庫），支持開發者對實驗進行全面的版本控制。

Azure 機器學習工作台是專為 Windows 和 Mac 設計的桌面客戶端，用微軟的話說，它相當於是 「用於開發生命周期的控制台、開始進行機器學習的絕妙工具」。它集成了 Jupyter Notebook 和 IDE（類似 VS Code 和 PyCharm）的特徵，支持 Python、PySpak 和 Scala。

微軟 Cloud AI 平台部門負責人 Joseph Sirosh 在發布中提到，在所有特徵中，最有意思的一點是這個工具能自動將數據進行轉換，保障機器學習演算法在後續能起到作用。

類似於前面的 Azure 機器學習實驗服務，新的Azure 機器學習模型管理服務用到 Docker container 來幫助開發者和數據科學家配置和管理模型，只要能運行 Docker container 就能實現這些功能。

除了上面提到的這三個工具，微軟也發布了另一套全新工具，有了這套工具之後，開發人員可以通過微軟代碼編輯器（Visual Studio Code）在 CNTK、TensorFlow、Theano、Keras 和 Caffe2 上構建模型，對於非技術人員如 Excel 用戶，微軟為他們帶來了基於 Azure 的機器學習模型，利用這些模型，他們可以調用公司內部的數據科學家從電子數據表工具中開發出的一些 AI 功能。

在聲明中微軟表示：他們將繼續為那些想要構建機器學習應用的開發人員提供更多的工具，尤其值得注意的是，這些工具支持各種各樣的非 Microsoft 框架。目前所有的框架都有自己的優勢和劣勢，微軟表示他們的平台會致力於支持所有的框架，而不會將某些框架排除在外。

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