Microsoft, her uygulamaya makine öğrenmesi sağlama arayışına devam ediyor haber
Hakkında güncel bilgileri okuyun Microsoft, her uygulamaya makine öğrenmesi sağlama arayışına devam ediyor Web sitemizde. EPUB kitaplarını kayıt olmadan indirebiliriz
Size güzel bir tasarıma ve kullanıcı dostu bir arayüze sahip bir site sunuyoruz. Burada dünyanın dört bir yanından en güncel haberleri bulabilir ve ePUB kitaplarını kayıt olmadan ücretsiz indirebilirsiniz. Haberleri okuyabilir ve aynı kategorideki kitapları alabilirsiniz. En son haberleri seçiyoruz ve yalnızca finans, politika, işletme, sanat, spor vb. Microsoft, her uygulamaya makine öğrenmesi sağlama arayışına devam ediyor ilginizi çeken bilgileri okuyun ve seçilen makalelerin kalitesinden emin olun. Sürekli ilgili bilgileri almak, bir insana bir kontrol hissi verir, duygusal açlığı ortaya çıkarır, dünyayı dolaşmaya yardımcı olur. Sitemizde her zaman en son haberler ile güncel olacak ve en sevdiğiniz kitapları okuyabilirsiniz. Sitemizde kalın, bizim için çok önemlidir. Bizimle olun ve kendiniz için daha fazlasını öğrenin, başkalarıyla paylaşacağınız bir şey olacak. Okuyucu yorumları 42 Bu haberi paylaşın SEATTLE & # x2014; Makine öğrenim platformunu son birkaç yılda daha fazla geliştiriciye ve daha fazla uygulamaya getirmek için Microsoft'un çalışmalarını takip ediyoruz. Dar odaklı olarak başlayan uzmanlık hizmetleri, daha yetenekli ve daha esnek özelliklere sahipken, aynı zamanda makine öğrenmesi konusunda uzman olmayan geliştiricilere daha ulaşılabilir hale geldi. Bu yıl farklı değil. Çekirdek API ailesi, bir süredir dil tanıma, çeviri ve görüntü ve video tanıma ile aynı temayı kapsıyor; Microsoft, hizmetleri daha yetenekli ve uygulamalara entegre etmeyi kolaylaştıran adımlar atıyor. Şirketin bu yılki odağı iki ana alanda: kişiselleştirme ve son teknoloji dağıtım. Tüm makine öğrenme hizmetleri, iki farklı aşamada geniş ölçüde aynı şekilde çalışır. İlk aşama, bir model oluşturmaktır: bir dizi test verisi (örneğin, bir dilde metin ve başka bir dile çevrilmesi veya hayvanların fotoğrafları, hangi hayvan hakkında oldukları bilgisi ile birlikte), sinir ağlarını inşa etmek için yetiştirmek için kullanılır. modeli. İkinci aşama modeli kullanıyor: yeni veriler (diyelim ki, çevrilmemiş metin veya bilinmeyen bir hayvanın görüntüsü) modele besleniyor ve sinir ağlarının öğrendiklerine göre (çeviri veya resimdeki hayvanın türü) bir çıktı üretiliyor ). Microsoft'un hizmetleri önceden oluşturulmuş modellerle birlikte gelir. Özelleştirme, işletmeye özel veriler konusunda eğiterek onların genişletilmesini sağlar. Örneğin, çeviri hizmeti, belirli bir endüstri için önemli olan ve belirli bir şekilde çevrilmesi gereken, belirli ifadeler ve jargonlar için özel çevirilerle genişletilebilir; konuşma tanıma, belirli aksanlar ve kelimeler için özelleştirilebilir; konuşma metni, üretilen sesin sesini değiştirmek için özelleştirilmiş bir akustik model kullanabilir. Özelleştirme, orijinal eğitim ve model oluşturma ile aynı şekilde çalışır: geliştiriciler, önceden var olan modellere dayanarak kendi test verileri grubunu kullanarak sistemi eğitecektir. Makine öğrenim sistemlerinin iki aşaması farklı bilgi işlem gereksinimlerine sahiptir. İlk eğitim ve model oluşturma son derece yoğun bir işlemdir, genellikle GPU'lar veya hatta özel makine öğrenme işlemcileri ile hızlandırılır. Modelin kullanılması, aksine, nispeten hafiftir. Örneğin, hareketli videoda karmaşık görüntü tanıma işlemi yapmanın önemsiz olduğu söylenemez, örneğin, GPU hızlandırması gerekebilir; ancak iş yükleri onları istemci sistemlerinde çalıştırmak için mantıklı olacak kadar küçük olabilir. Microsoft'un uç noktalara yayılmasına odaklandığı yer burasıdır. Modeller, örneğin Windows Machine Learning ya da Azure IOT Edge çalışma zamanı üzerine dağıtılarak, bu görevlerin telefonlara, PC'lere ve katıştırılmış aygıtlara aktarılmasını sağlar. Bunu yapmak gecikmeyi azaltır, bağlantısız çalışmaya izin verir (örneğin, bir drone veya ağa bağlı olmayan bir endüstriyel sistemde görüntü tanıma gerçekleştirir) ve geliştiricilerin sahip olduğu bilgi işlem kaynaklarını (ve dolayısıyla, bulut bilişim için aylık faturaları) azaltır. Vision hizmeti bu son konuşlandırmayı destekleyen ilk kişi olacaktır. Modellerin kendisi, Microsoft, Facebook ve Amazon Web Services tarafından geliştirilen ve Nvidia, Qualcomm, Intel ve AMD tarafından desteklenen bir format olan ONNX'i kullanıyor. Microsoft ayrıca yeni hizmetler ekliyor. Tahminler yapacak bir öngörme servisi, bir veri kümesi içinde bağlantılar ve çapraz referanslar kurmaya çalışacak özel bir arama servisi ve bir arama görüntüsüne benzer nesnelerin görüntülerini almak için Bing destekli bir görsel arama var. Şirket ayrıca müşteri-hizmet tipi senaryolarda kendileri için bir niş oluşturan botlara yatırım yapmaya devam ediyor. Progressive Insurance'ın Facebook Messenger'daki Flo botu, örneğin, sigorta poliçelerinin satış sürecini baştan sona ele alabilir ve şirketler, self servis İK sistemlerinin arayüzünü geliştirmek gibi şeyleri yapmak için dahili olarak botları kullanıyor. Microsoft, bağlamsal konuşma (önceki yanıtlara geri dönen sorulara izin veren) ve botu barındıran web sitesiyle entegrasyonla sorunsuz bir şekilde farklı dilleri işleyen bir botun akıllı demosunu gösterdi, böylece bot sohbeti farklı sayfalara gidebilir veya arama yapabilir. Yeni bot hizmetleri, botların daha fazlasını vermesi için bir proje olan bir bot öğrenicisini (bot çerçevesinin mevcut transkriptlerden gelen konuşma kalıplarını öğrenmesini sağlar) içerir.