据悉，在其构建会议举行之前，微软今日发布了一系列新的机器学习产品，并对其现有的一些服务进行了调整。这些包含从无代码东西到保管笔记本，以及介于其间的许多新API和其他服务。不过，中心主题是，微软正在持续施行人工智能化的民主化战略。

在发布之前，我与微软的人工智能渠道公司副总裁埃里克·博伊德坐下来评论微软对这个范畴的观点，在这个范畴，它与Google和AWS等公司竞赛剧烈，以及很多，一般更多专业草创公司。在某种程度上，实践的机器学习技能已成为赌注。现在每个人都供给预先练习的模型，开源东西以及练习，构建和布置模型的渠道。假如一家公司没有为竞赛对手支撑的某些用例供给预先练习的模型，那么它仅仅时间问题。但是，这是辅佐服务和全体开发人员体会，像微软这样具有开发这些东西的悠长前史的公司能够使自己异乎寻常。

“人工智能正在影响国际的经营方法，”博伊德说。 “在接下来的几年里，咱们看到75%的商业企业在人工智能方面做得更多。依据Gartner的说法，在曩昔的几年里，它增加了两倍。因而，咱们真的看到来自那里的作业量激增。跟着人们推进这一进程，跟着公司推进这一进程，开发人员站在第一线，企图找出怎么推进公司行进，怎么构建这些模型以及怎么构建这些应用程序，并协助扩展一切正在阅历的改变。“

这些公司及其开发人员需求的是更强壮的东西，使他们能够进步作业效率并更快地构建模型。在Microsoft，这些公司一般是大型企业，其间还包含能够扩展到企业的需求并供给他们所需的安全保证。

但是，跟着公司开端选用机器学习，他们现在也现已达到了这样的程度，他们现已从一些测验转移到或许在生产中运转一百个模型。这带来了自己的应战。 “他们正企图弄清楚怎么办理这些模型的生命周期，”他说。 “我怎么看待运营周期?我怎么看待我预备布置的新模型?什么时候预备好了?“

仅在几年前，该职业开端转向运用DevOps模型来办理代码。微软本质上想要转向的是用于办理模型的MLOps。 “它与DevOps十分相似，但在东西运转方法方面存在一些显着的差异，”Boyd指出。 “在Microsoft，咱们真实专心于怎么处理这些问题，使开发人员进步作业效率，运用这些企业东西来推进他们在整个安排中所需的改变。”这意味着考虑怎么引进源代码操控等概念例如，不断开发机器学习模型，并将选用新东西。

毫无疑问，增加更多MLOps功用是当今版别的首要部分。例如，该公司正在将其间一些功用集成到Azure DevOps中，以答应它们触发发布管道。该公司还为开发人员和数据科学家供给模型版别操控东西，例如，盯梢和办理他们的财物以及同享机器学习管道。

不过，这些是高档机器学习从业者的东西。另一方面，微软还宣告了一系列自动化机器学习东西，包含一个基本上自动化一切流程的东西，以及一个由Azure ML Studio构建的可视化模型构建器。正如博伊德告诉我的那样，即便像英国石油公司和俄勒冈州的Deschutes啤酒厂(假如有时机测验他们的Black Butte Porter)这样的公司现在也会运用这些东西。

“咱们在自动化机器学习中增加了一系列功用，以简化人们测验运用此类作业的方法，”Boyd指出。

微软今日还在其认知服务阵型中推出了许多新服务，包含新的个性化服务，用于辨认手写的API以及用于转录与多个发言者的对话的另一个。个性化服务在这里很杰出，由于它运用强化学习，与大多数其他认知服务东西不同的机器学习技能，而且由于它比相似的服务更简单完成。关于商业用户，还有Form Recognizer，它能够轻松地从表单中提取数据。