微软针对开发者推出三款重要的机器学习工具帮助其学习AI应用
据techcrunch网站北京时间9月25日报道，与众多竞争对手一样，微软近年来也开始专注于机器学习技术，这一战略重心在今天的微软ignite技术大会上体现得淋漓尽致：这家软件巨头在本次大会上发布了许多机器学习工具，帮助开发者打造新的ai应用。
微软针对开发者推出三款重要的新工具：azure机器学习实验服务、azure机器学习工作台以及azure机器学习模型管理服务。此外，微软还针对那些想要借助visual studio code ide、用cntk、tensorflow、theano、keras和caffe2语言建造模型的开发者推出了一系列新工具。至于非开发者，微软则把基于azure的机器学习模型推向excel用户，这样一来，后者就可以激活本公司数据科学家直接在电子数据表格中创建的ai功能。
azure机器学习实验服务旨在帮助开发者快速掌握和部署机器学习实验。这项服务支持所有常见开源框架，比如pytorch、caffe2、tensorflow、cahiner和微软自有cntk，还可以将覆盖范围从当地机器扩展至云端的数百台gpu。该服务可以追踪所有模型、配置和数据，给予开发者完整的实验版本。
azure机器学习工作台则是针对windows和mac用户的桌面客户端，用微软自己的话说，这项服务旨在“成为开发生命周期的控制面板，以及一个让人开始使用机器学习的捷径。”它与jupyter notebooks以及visual studio code和pycharm等ide进行了整合，让开发者可以用python、pyspak和scala等语言建造模型。
正如微软高管约瑟夫·斯洛什（joseph sirosh）在今天的公告中所说，azure机器学习工作台最有意思的一项功能可能是，它可以自动转化数据，让机器学习算法对其进行处理。与azure机器学习实验服务一样，azure机器学习模型管理服务则利用docker容器，帮助开发者和数据科学家部署和管理模型。
这些新工具的推出表明，微软针对那些想要打造机器学习应用的开发者——无论是给内部客户还是外部客户——继续扩大它的工具箱。尤其值得关注的是，这些工具支持众多非微软框架。就在几年前，这一幕可能还无法想象，但这些框架每一个都有其固有的优势和劣势，幸好微软明白该公司的侧重点不是将某些框架排除在外，而是提供一个支持所有框架的平台。毕竟，微软在这个方面的思路，并不是提供开源框架，而是提供云服务，让开发者可以借此学习、部署和管理这些框架。
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