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Azure AI

基本适用于所有开发者和所有方案的人工智能生产力

揭秘 AI

使用灵活的 Azure 平台和丰富的 AI 生产效率工具组合，可以在数据存在的位置（智能云、本地和智能边缘中）构建新一代的智能应用程序。

借助一组灵活可靠的综合 AI 服务实现更多功能 - 从预建 API（例如机器人工具的认知服务和对话 AI）到使用 Azure 机器学习构建适用于任何场景的自定义模型。Azure AI 平台还具有企业级 AI 基础结构，可在任意位置大规模运行 AI 工作负荷。专为开发人员和数据科学家设计的新式 AI 工具有助于以最大的效率轻松创建 AI 解决方案。

为什么选择 Azure AI

  • 高效强大的 AI 工具

    开始使用我们的综合产品/服务来创建创新型 AI 应用程序：从创新型预建 AI 到可自定义的 ML 和深度学习的服务和工具中选择。

  • 随身携带 AI

    我们提供数据和 AI，因此你可以凭借已有技能，在数据已经存在的位置（智能云、本地和智能边缘）构建新一代应用程序。基于容器的模型部署使 AI 能够在 Docker 容器运行的任意位置（云端、服务器或设备上）运行。

  • 开放灵活的平台

    通过开放平台，轻松选择适用于我们的场景和技术的深度学习框架。用任意语言编写的应用可使用认知服务，使用最新框架（如 Tensorflow、MXNet、Chainer、CNTK 等）可构建自定义模型。

  • 数十年 AI 投资的好处

    从 Microsoft Research 到必应、Office、Windows、Xbox 和其他 AI 驱动的产品，几十年来我们一直在使用 AI。正因如此，我们才推出如此多经过验证的预建 AI 模型，供你直接用于应用程序。

  • 企业级 AI

    Microsoft 一直领导行业建立清晰的安全性和隐私要求，并遵循这些要求。Azure 遵循国际和行业特定的各种符合性标准（例如 ISO 27001、HIPAA、FedRAMP 和 SOC）。严格的第三方审核验证 Azure 是否严格遵守上述标准要求的安全性控制。

  • 超大规模的创新硬件

    从最新的 GPU 技术到 FPGA 加速的 AI 模型和网络，Microsoft 优化了 AI 的各个方面，使开发人员能够在全球 50 个区域以最大规模灵活地构建和运行模型。

客户正在使用 Azure 上的 AI 创造佳绩

AI 进程

将 AI 融入应用程序有三个关键步骤，但具体取决于你的需求和功能，Azure AI 可提供灵活的工具来满足你的需求。选择预建工具（如认知服务）用于企业级现成技术，该技术支持部分自定义， 或选择 Azure 机器学习之类的工具，使你能够引入自己的数据进行更深入的控制和自定义。

准备数据

与各个源连接，以引入数据

构建和培训

建立模型并使用数据进行培训

部署

部署模型并跟踪性能

AI服务

仅使用几行代码，即可接入用于影像、语音、语言、知识和搜索的优质 RESTful 智能 API。不需要成为数据科学的专家即可使系统更加智能、更具有吸引力和更易于发现，例如使用自然语言与用户交流、确定图像中的相关内容、根据声音识别用户等。)

原样使用预建服务，或使用准备用于自动生成和培训算法以满足特定需求的数据自定义服务，并在应用程序中运行这些服务。这些服务可助你构建自定义语音模型，这些模型可匹配用户的讲话风格、梳理图像以识别重要的特定内容，或者为用户打造自定义的搜索体验。

准备数据 构建和培训 部署
已经内置或引入自己的数据 已经内置 添加到应用程序
GrayMeta

"Because the Cognitive Services APIs harness the power of machine learning, we were able to bring advanced intelligence into our product without the need to have a team of data scientists on hand"

Aaron Edell, Chief Product Owner, GrayMeta

通过 Azure 机器学习，你可以适时作出针对任意规模的更佳决策。Azure 机器学习是面向数据科学家和开发人员的完全托管的云服务，可助你轻松准备数据、构建和培训自己的模型，以确保获得最佳效果，每当需要时都可以运行它们，相信你的数据将受到企业级安全保护。

在桌面上快速创作原型，然后在虚拟机上轻松纵向扩展，或使用 Spark 群集横向扩展。主动管理模型性能，识别最佳模型，并使用数据驱动的见解对其进行提升。在任意位置部署和管理模型。使用 Docker 容器，将模型快速部署到云中、本地或边界的生产计算机。将性能最佳的模型提升到生产，在必要时进行重新训练。

准备数据 构建和培训 部署
使用自己的数据在本地或云中准备 使用基于 Python 的工具箱或 Azure 机器学习包快速解决影像、文字和预测问题 添加到应用程序或服务
GrayMeta

"Traditionally, machine learning is something that has only run in the cloud, but for many IoT scenarios that isn’t good enough… Now we have the flexibility to run it in the cloud or at the edge—wherever we need it to be."

Matt Boujonnier: Analytics Application Architect, Schneider Electric

构建、连接、部署和管理智能机器人，以便与网站、应用、Cortana、Microsoft Teams、Skype、Slack、Facebook Messenger 以及更多其他服务上的用户自然交互。使用 C#、JavaScript、Python 和 Java，在完整的机器人构建环境中快速入门。

GrayMeta

"By using Microsoft Azure Bot Service and Cognitive Services … we’ve been able to continue our own Progressive journey of digital innovation and do it in an agile, fast, and cost-effective way."

Matt White: Marketing Manager, Personal Lines Acquisition Experience - Progressive Insurance

开放的综合性平台

为团队装配用于 AI 编码和管理的健全工具。

通过平台上常用的深度学习框架以及全面的支持，充分利用智能与大规模数据集。

利用几乎可无限扩展的 AI 基础结构和集成 AI 服务。

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