cnBeta は、開発者が AI アプリケーションを構築するのに役立つ 3 つの新しい機械学習ツールをリリースしました。

TechCrunchのウェブサイト、北京時間9月25日によると、多くの競合他社と同様に、Microsoftも近年機械学習技術に注力し始めている。この戦略的重点は、本日のMicrosoft Igniteテクノロジーカンファレンスで最も明確に反映された。このソフトウェア大手は、開発者が新しいAIアプリケーションを作成するのに役立つ多くの機械学習ツールをこのカンファレンスでリリースした。

Microsoft は本日、開発者向けの重要な新ツール 3 つ、Azure Machine Learning Experimentation Service、Azure Machine Learning Workbench、Azure Machine Learning Model Management Service をリリースしました。さらに、Microsoft は、Visual Studio Code IDE を使用して CNTK、TensorFlow、Theano、Keras、Caffe2 言語を使用したモデルを構築したい開発者向けに、一連の新しいツールをリリースしました。開発者以外のユーザーについては、Microsoft は Azure ベースの機械学習モデルを Excel ユーザーに提供し、同社のデータ サイエンティストが作成した AI 機能をスプレッドシートで直接有効化できるようにしています。

[[204950]]

Azure Machine Learning 実験サービスは、開発者が機械学習の実験を迅速に習得して展開できるように設計されています。このサービスは、PyTorch、Caffe2、TensorFlow、Cahiner、Microsoft 独自の CNTK など、一般的なオープンソース フレームワークをすべてサポートしており、ローカル マシンからクラウド内の数百の GPU までカバレッジを拡張することもできます。このサービスはすべてのモデル、構成、データを追跡し、開発者に完全な実験バージョンを提供します。

Azure Machine Learning Workbench は、Windows および Mac ユーザー向けのデスクトップ クライアントです。Microsoft 自身の言葉を借りれば、このサービスは「開発ライフサイクルのコントロール パネルとなり、人々が機械学習を始めるためのショートカットとなる」ように設計されています。Jupyter Notebook や Visual Studio Code、PyCharm などの IDE と統合されており、開発者は Python、PySpark、Scala などの言語でモデルを構築できます。

マイクロソフトの幹部ジョセフ・シロシュ氏が本日の発表で述べたように、Azure Machine Learning Workbench の最も興味深い機能は、機械学習アルゴリズムが処理できるようにデータを自動的に変換する機能であると考えられます。 Azure Machine Learning 実験サービスと同様に、Azure Machine Learning モデル管理サービスでは、開発者やデータ サイエンティストがモデルをデプロイおよび管理できるように Docker コンテナーを使用します。

これらの新しいツールのリリースは、Microsoft が社内および社外の顧客向けに機械学習アプリケーションを構築したい開発者向けのツールボックスを継続的に拡張していることを示しています。特に興味深いのは、これらのツールが Microsoft 以外のフレームワークを幅広くサポートしているという事実です。これはほんの数年前には考えられなかったことですが、これらのフレームワークにはそれぞれ固有の長所と短所があり、ありがたいことに Microsoft は、同社の焦点が特定のフレームワークを排除することではなく、それらすべてをサポートするプラットフォームを提供することであることを理解しています。結局のところ、この点に関する Microsoft の考えは、オープンソース フレームワークを提供することではなく、開発者がそれらを学習、展開、管理できるように提供することです。