Microsoft випустила нові утиліти для роботи з машинним навчанням


Дізнайтесь більше про нові кар'єрні можливості в EchoUA. Цікаві проекти, ринкова оплата, гарний колектив. Надсилайте резюме та приєднуйтеся до нас.

Microsoft, як і багато її конкурентів, зосередила свою увагу на машинному навчанні. Розроблення цієї теми було помітним на конференції Ignite, що пройшла 25 вересня. Компанія оголосила про випуск нових утиліт для розробників, які прагнуть створити нові моделі ШІ, а також для користувачів, які просто хочуть знайти додатки для наявних моделей.

Для розробників компанія випустила нові інструменти: Azure Machine Learning Experimentation, Azure Machine Learning Workbench і Azure Machine Learning Model Management.

Крім того, Microsoft також випустила декілька нових утиліт для розробників, які хотіли б використати Visual Studio Code для створення моделей на базі CNTK, TensorFlow, Theano, Keras і Caffe2. Звичайним користувачам компанія представила моделі машинного навчання на основі Azure для використання в Excel. Користувачі можуть викликати функції ШІ, які були створені фахівцями з аналізу даних компанії, прямо з таблиць.

Azure Machine Learning Experimentation

Experimentation створений, щоб допомогти розробникам прискорити роботу з експериментами, які використовують машинне навчання. Сервіс підтримує всі відкриті фреймворки: PyTorch, Caffe2, TensorFlow, Cahiner і CNTK. Також він може масштабуватися від локальних комп’ютерів до сотень графічних процесорів у хмарі. Сервіс відстежує всі моделі, конфігурації й дані (використовуючи сховище Git), щоб дати розробникам повне управління версіями своїх експериментів.

Azure Machine Learning Workbench

Workbench – це клієнт для Windows і Mac (і так, у цьому чудовому новому світі, додатки для Mac від Microsoft – не така вже й новина). Сервіс, за словами Microsoft, є “панеллю управління розробками і кращим засобом, щоб почати використовувати машинне навчання”. Інтеграція його інструментарію і з Jupyter Notebooks, і Visual Studio Code, і з PyCharm дозволяє розробникам будувати моделі на Python, PySpak і Scala.

Azure Machine Learning Model Management

Що стосується сервісу Model Management, то він, як і Experimentation, використовує Docker- контейнери, щоб допомогти розробникам і фахівцям з аналізу даних розгортати моделі й управляти ними практично скрізь.

Головним посиланням цього анонсу є те, що Microsoft продовжує розширювати інструментарій для розробників, причому як для внутрішніх, так і для зовнішніх. Що особливо приємно, так це підтримка широкого спектра фреймворків, що не відносяться до Microsoft. Кілька років тому, ймовірно, у компанії був би інший підхід. Проте кожен із цих фреймворків має свої плюси і мінуси. Microsoft зрозуміла, що вона повинна сконцентруватися не на вилученні деяких з них, а на створенні платформи, яка підтримуватиме їх усіх.

Джерело: TechCrunch

Київ, Харків, Одеса, Дніпро, Запоріжжя, Кривий Ріг, Вінниця, Херсон, Черкаси, Житомир, Хмельницький, Чернівці, Рівне, Івано-Франківськ, Кременчук, Тернопіль, Луцьк, Ужгород, Кам'янець-Подільський, Стрий - за статистикою саме з цих міст програмісти найбільше переїжджають працювати до Львова. А Ви розглядаєте relocate?


Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *