加码AI和物联网 微软发布Azure机器学习和物联网解决方案

  12月4日，微软召开以云计算和数据为主题的开发者大会。在会上，微软正式公布Azure机器学习，它是一个云平台，允许开发人员构建、训练和部署AI模型。并且，微软还对Azure认知服务进行更新。

  与此同时，微软还推出一款更实惠的Azure Cosmos DB 层，这是一款针对分布式云计算工作负载的整体解决方案。

  此外，微软还发布了Azure IoT Edge 上对 Azure 流分析的升级、Azure IoT Edge 在本地处理来自 IoT 解决方案的数据、Azure 物联网设备仿真解决方案加速器、Azure 物联网远程监控解决方案加速器、Azure 时间序列洞察的改进，以及增强版 Azure 地图。

  Azure机器学习

  目前，Azure机器学习现在对所有客户均可用，它在预览中提供一个新功能：模型解释能力。

  据悉，Azure 机器学习的核心特性是全面可用性，包括对 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等 AI 框架的支持、对自动化 hyperparameter 调优，以及部署到云环境和边缘环境的能力。

  Azure认知服务

  另外，Azure认知服务更新了两个关键特性：支持语言理解的容器;自定义翻译。其中，前者允许Azure 开发人员在边缘部署带有对象检测、视觉识别和语音识别的应用程序，并且更容易跨云和边缘维护架构。而后者则允许用户利用人工翻译的内容来构建一个自定义翻译系统，该系统可以更好地处理特定的词汇 (尤其是专业术语) 和不同的写作风格。

  Azure Cosmos DB

  它提供可以跨多个 Azure 区域自动伸缩和复制数据，但是价格针对拥有多容器数据库的客户进行了优化。

  Azure Stream Analytics (ASA)

  在 Azure IoT Edge上，微软发布了Azure Stream Analytics，简称为ASA。它简化了在带宽和连接有限的云设备和边缘设备之间移动分析的过程，巧妙地在物联网边缘框架内运行，这意味着在其中创建的工作可以使用物联网集线器进行部署和管理。

  Azure 物联网设备模拟加速器更新

  它让编写复杂的设备行为脚本 (在一个模拟中包含多个设备) 和运行模拟来模拟真实环境变得更加容易。

  Azure地图

  微软推出了新的 S1 定价层。它与标准 S0 一起提供，并为使用 Azure 地图应用程序的“产品级”部署提供了增强的服务级别，去掉了每秒查询的限制。