ZDNet至顶网软件频道消息:微软在本月早些时候发布了一项名为Azure机器学习的最新云服务预览,一些合作伙伴已经利用该服务构建某些高成本且在过去只能由数据科学家团队才能涉足的应用。
商业智能技术是对数据进行处理分析,了解过去发生了什么,而机器学习(也被称为预测分析)则是通过分析历史数据来预测未来会发生什么。
Azure机器学习服务是一项基于公有云的服务,让开发者们能够将预测分析嵌入他们的应用之中,微软云及企业群组副总裁Joseph Sirosh表示。
虽然机器学习软件已经问世有几年时间了,但是并不易于使用或者部署,而且非常昂贵。微软通过将机器学习即云服务打包来解决这些问题,并且首次将其推向市场,以此抗衡Google、Amazon和IBM等竞争对手。Sirosh表示:“我认为,在这个特殊的市场领域,我们是领导者。”
而对于微软来说,将Sirosh招致麾下给公司来了一项变革。他在去年7月从Amazon加入微软,他曾经在Amazon工作9年时间,担任过各种机器学习相关角色的副总裁。Sirosh表示,前微软首席执行官Steve Ballmer和现任首席执行官Satya Nadella(曾经是云及企业群组领头人)聘请他帮助微软打造一个可以实现机器学习“民主化”的平台。“之所以机器学习需要民主化,是因为到目前为止,这还是一个只有少数高科技人才才能碰触的领域。”
微软从1992年开始开发机器学习技术,如今在其Xbox、Bing以及Windows Phone的数字助理Cortana中使用这项技术。机器学习还可以有效地防止欺诈和预测消费者的购买行为。Sirosh表示,微软有100多家合作伙伴正在使用Azure机器学习预览版。
Versium是一家总部在华盛顿雷蒙德的微软合作伙伴公司,该公司在其专有的LifeData预测分析服务中采用Azure机器学习技术,将其与来自客户的CRM、市场营销及其他内部系统的数据相结合,让Versium生成预测消费者行为的“分数”,Versium首席执行官Chris Matty表示。
信用分数就是一个简单的例子,但是Versium目前正在开发其他多种类型的分析,借助领先的消费者品牌,而且使用微软Azure机器学习服务进行构建。Versium的分数可用于验证网上购物者的身份,预测他们取消一项服务而转向竞争对手的可能性,并评估他们在社交媒体上的影响力等等。Matty指出,“他们都设计回答这些问题:我的哪些客户可能会欺诈我?谁会对我的业务做出贡献?”利用Azure机器学习,“我们可以注入数据,建立我们的模型,调整并且在数周时间内进行部署。”
Neal Analytics是一家总部在西雅图的微软合作伙伴公司,该公司销售副总裁Greg Gomez表示,他的公司正在使用Azure机器学习来帮助一家电子商务公司获得更好的广告位置。Neal Analytics正在使用Azure机器学习来预测获取特定的广告位置需要出价多少。这项服务配合Neal Analutics自己的超过10万个关键字组合,每个都包含像卖方和买方的位置、这个词条多久被搜索一次等属性。“Azure机器学习让我们能够自动搜索和发现这些与竞价和位置相关的不同属性之间的关联。”Gomez这样表示。
MAX451是一家总部在西雅图的微软合作伙伴公司,这家公司也是Azure机器学习技术的早期采用者,他们使用这项服务来构建一个可以自动变更管理流程的应用。MAX451公司首席执行官Kristian Kimbro Rickard表示,这项服务能够处理一些以前需要高薪聘请数据科学家才能完成的任务。
数据科学家可能是今天科技行业中最抢手的人才了,因此Azure机器学习对于那些不能负担得起聘请这些科学家的公司具有很大吸引力。
当微软将其作为一项付费服务发布的时候,价格大约是每小时0.38美元,微软还将为每1000条预测收取0.18美元的费用,外加部署网络服务收取每小时0.75的计算费用。Sirosh表示,这个定价比市场中现有机器学习软件便宜100倍。这是因为微软是根据使用率和计算小时数收费的,而不是高昂的前端软件许可费用。
Sirosh表示,Azure机器学习预览服务目前功能已经齐全,但是微软仍然在进行微调使其可以满足服务等级协议。“它需要一些打磨的时间使其能够符合SLA,并且足以令人信服,我猜还需要几个月的时间。”Sirosh这样表示。
微软正在与多家厂商就Azure机器学习服务谈合作,Sirosh表示,一些大公司将利用这项服务构建预测分析应用,而且这将在未来几个月内公布。
“机器学习一直很难做到,因此人们只把它运用于解决最高价值的难题上。现在这项技术易于使用,每个开发者都可以开始使用它了。”Sirosh这样表示。
好文章,需要你的鼓励
文章探讨了CIO在2025年应该重点投资的五个AI领域:可信工作流的代理AI、智能文档管理、营销客户数据需求、从数据驱动转向AI驱动、重新审视IT架构以支持AI目标。这些投资可以在短期内带来效益,同时成为长期财务回报的倍增器。CIO需要在这些领域制定务实的AI应用策略,简化平台,加强风险管理,以应对未来的挑战和机遇。
Instabase 公司完成 1 亿美元 D 轮融资,估值 12.4 亿美元。该公司提供非结构化数据处理平台,可从多种文件中提取信息并标准化。新资金将用于增强数据提取、分析和搜索功能,以满足企业 AI 需求。
人工智能在建筑设计领域正展现出惊人潜力。从生成令人赏心悦目的建筑效果图,到创造无限游戏世界,AI 正逐步改变设计流程。尽管人类仍是核心创作者,但 AI 辅助工具正迅速普及,未来可能会大幅提升设计效率和质量。这一趋势引发了对 AI 取代人类建筑师的担忧,也带来了硬件革命和地缘政治影响。
研究显示,高收入公司的CEO正将人工智能置于业务战略的核心地位。欧美企业声称已具备AI项目的基础条件。专家建议避免过度乐观,关注投资回报,构建稳健的数据基础,并优先考虑循序渐进的推广策略。研究还发现,最成功的公司往往是那些高层领导有意识地不直接参与AI战略制定的公司。