Машинное обучение — это сервис обработки и анализа информации, который позволяет:
- использовать имеющиеся данные для прогнозирования будущего поведения, исходов и трендов;
- разрабатывать обученные интеллектуальные модели для автоматизации принятия решений.
Как это можно использовать?
Служба машинного обучения Azure содержит все необходимое для создания полных решений прогнозной аналитики в облаке. Вы можете быстро создавать, тестировать и вводить в эксплуатацию прогнозные модели, разработанные под задачи вашего бизнеса, а также управлять ими.
Возможные области применения
Что такое машинное обучение в облаке Microsoft Azure?
Служба машинного обучения Azure — это облачная служба, которая позволяет быстро создавать и развертывать модели в качестве решений аналитики, позволяющие прогнозировать будущие события.
Прогнозная аналитика использует математические формулы, называемые алгоритмами, которые выполняют анализ исторических или текущих данных для определения шаблонов или тенденций.
Как работать с машинным обучением?
Для этого разработана Студия машинного обучения Azure — инструмент, предназначенный для создания, тестирования и развертывания решений прогнозного анализа данных. Это простая и удобная визуальная среда разработки, в которой можно перетаскивать элементы прямо в браузере и не нужно писать код.
От идеи до развертывания решения — всего пара щелчков.
Вы можете использовать готовые библиотеки алгоритмов, чтобы создавать модели и быстро развертывать прогнозные решения. В коллекции Cortana Intelligence можно попробовать аналитические решения, созданные другими пользователями для конкретных областей бизнеса, или добавить собственные. Задавайте сообществу вопросы и оставляйте комментарии об экспериментах, обменивайтесь ссылками на эксперименты через социальные сети, такие как LinkedIn и Twitter.
Развертывание за считаные минуты
С помощью машинного обучения вы можете развернуть свою модель в качестве веб-службы за считаные минуты — веб-служба сможет использовать любые источники данных и будет доступна сотрудникам с любого устройства откуда угодно.
Модели удобно использовать в программах и приложениях — к веб-службе машинного обучения можно подключиться, используя любой язык программирования. Также разработанные веб-службы доступны для работы с средствами бизнес-аналитики (например, Power BI), избавляя от необходимости написания какого-либо кода.