给大家分享一篇关于互联网和手机的文章。相信很多朋友对互联网和手机还是不太了解，所以边肖也在网上搜集了一些关于手机和互联网的相关知识与大家分享。希望大家看完之后会喜欢。
现代组织已经以各种方式使用人工智能(AI)来成功创建个性化的客户体验和数字化核心业务流程。Azure AI等平台通过提供安全、高效和企业级的解决方案，帮助组织进行创新。自然，在Ignite 2019上以Azure AI为中心的发布充满了期待。正如预期的那样，微软不会对该产品的许多重大更新感到失望，这些更新将帮助组织构建健壮、智能和对话式的解决方案。在分析了Ignite 2019的主要公告后，本文分享了新Azure AI令人兴奋的发展。
开放和可互操作：您最喜欢的开源框架或开源开发人员工具直接集成到Azure机器学习中。
相当于DevOps，行业领先的MLOps简化了自动管道的创建，监控反馈并自动化工作流程。
轻松适配：对所有技能等级都有效，通过Designer没有编码方式，适配有自动机器学习(ML)支持，可以通过Jupiter Notebook帮助创建模型或使用基于代码的体验。
可信度：安全的数据管理。
全新的Azure机器学习功能
人工智能代理和应用：认知服务和机器人服务可以帮助组织在其突破性应用中提供最新的体验。这些接入行业领先的AI模型现在被数百万产品使用，包括Office 365、Xbox和Bing。企业现在可以使用他们的数据定制这些模型，并将其部署到任何地方。
ONNX Runtime 1.0:高性能机器学习模型引擎。对于组织来说，这种用于机器学习的开源模型格式和运行时使用户可以轻松地在所选的框架和硬件平台之间移动。
r支持：
更新后的Azuremlsdk提供了azure机器学习服务的接口。r函数现在可以在Azure中提供一个新的计算集群，并使用这些函数通过r来训练模型，并将其部署为预测端点。
企业版
:理想的单一、低代码、拖放界面，可以创建模型和自动学习机器，实现自动功能选择。
统一数据科学体验：
在一个地方提供简单统一的体验。
更新的Azure认知服务功能
决定：
帮助企业做出更明智的决策，为用户创造个性化体验。
语言：
使用深度学习和行业领先的自然语言处理进行情感分析。
愿景：
识别并分析图像、视频或任何数字链接中的文本。
声音：
应用程序中的更新，例如带有Office 365数据的自定义语音和自定义神经语音。
Azure Bot服务功能的新特性
使用新的Composer功能创建机器人时的低代码体验。
使用流行的开源工具构建。
跨多个渠道部署和管理。
上述功能被合并到电源虚拟代理中。
知识挖掘
在分析了组织拥有的所有数据和文档后，提取有意义信息的过程称为知识挖掘。Azure认知搜索可以帮助组织发现所有现有内容中的模式和关系，理解情绪，提取关键短语等。
本文就为大家讲解到这里了。标签：