Пропустить команды ленты
Пропустить до основного контента
SharePoint

Machine Learning

Machine Learning

«Дополненное мышление» для принятия правильных управленческих решений

Имя *
Телефон *
Задача

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

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.

Машинное обучение базовый рабочий процесс

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.

Пример архитектуры облачной службы, в котором машинное обучение позволяет создавать и развертывать решения упреждающего анализа, а также делиться ими

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.