理解微软的人工智能方法

过去一年已明确表示,微软的策略是将人工智能(搅拌)添加到所有的产品和服务。但是有一些更高级的方法,微软的AI疯狂?有,但微软的总战略AI时不一定显而易见或快速解释一下。微软已经越来越多的商业智能产品和服务,除了人工智能研究单位工作。我发现史蒂夫Guggenheimer最近的博客文章,公司副总裁开发者平台和传福音,提供了一个很好的起点一起把这一切。这是Guggenheimer的图,微软相信客户应该开始与人工智能技术在他的文章中,“AI的旅程。”

Guggenheimer解释说,微软的想法就是让顾客在哪里。那些低端的AI经验链可能希望开始涉猎与商业智能和人工智能的应用。微软本周宣布其计划添加人工智能功能力量BI(以我ZDNet的同事解释这里安德鲁Brust)的基石是微软的战略的一部分。

为客户提供更AI经验和愿意做更多的定制,微软的动力学365 saas应用程序——尤其是那些最近自己的人工智能得到提升,为客户提供了另一个地方,AI的脚湿,Guggenheimer建议。

下一个微软的人工智能策略的两块,有很多的公告,截至晚了。

微软正在许多人工智能“加速器”,解决方案模板和分析模板给用户一种建立在一些重复的模式和实践AI。微软本周早些时候宣布一个新的解决方案加速器虚拟assistantsthat制造可在GitHub,旨在让客户和合作伙伴建立自己的企业级会话助理”,可以个性化的客户基础。这个加速器使用Azure服务机器人。

微软的计划是让开发人员编写新的应用程序和服务使用Azure机器人服务或通过调用特定的应用程序编程接口(api),它提供了通过其所谓的认知服务。用户可以选择建立在微软自己的愿景,文本、演讲、知识和其他认知服务和/或定制这些api。

微软已经确定了一些关键的、可重复的模式在诸如业务代理/机器人人工智能解决方案;人/对象/活动检测;知识挖掘的文档和视频;和自主车辆、网络和其他类型的系统。和针对这些少数关键的垂直市场,诸如医疗、保险、金融、零售/营销和制造。

说到认知服务,微软是一个有趣的策略做一些认知服务可供使用的容器。这个想法是通过代理这些api,微软可以让他们在这种情况下,用户无法使用它们容易在公共云。

本周,微软在容器可用五AI功能在公共预览表单:关键词提取、语言检测、情绪分析,脸和表情符号检测和OCR识别/文本。更多的集装箱服务计划,包括演讲和语言的理解。

客户可以选择运行这些api在容器和应用程序也集装箱。微软实现通过服务的模型部分转移到一个容器,客户可以在云中部署,在网络或本地的边缘。官员表示,用户可以完全控制自己的数据,它会通过这种方法,因为他们可以选择是否要处理数据在云中或局部使用集装箱的方法。(更多关于微软的集装箱认知服务计划,看看这个视频。)

为客户准备好,可以完全定制的AI路线,微软正在兜售其数据基础设施和工具,允许他们从头开始构建自己的模型和工具。致力于用户将数据存储在微软的公共数据模型可以使用它在Azure数据湖。那些需要高层马力来运行他们的人工智能任务可以尝试微软项目脑电波,它允许用户使用微软的现场可编程门阵列系统。这个大纲不包括微软的所有AI-imbued产品和服务,但它确实提供了一个参照系,微软将点开发人员在未来