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.
