Microsoft объявила о новом наборе инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом

В понедельник Microsoft представила несколько новых инструментов машинного обучения на конференции Ignite в Орландо. 

Гигант программного обеспечения объявил о:

 выпуске сервиса Azure Machine Learning Experimentation, 

инструмента обучения Azure Machine Learning Workbench, 

службы управления моделью обучения Azure Machine. 

Azure - это служба облачных вычислений Microsoft, платформа, на которой будут размещаться новые инструменты. Эти инструменты помогут разработчикам создать новые модели искусственного интеллекта (AI) и использовать существующие, созданные Microsoft или третьими лицами.

По словам TechCrunch , Experimentation Sevice поможет разработчикам «быстро подготовить и развернуть эксперименты по компьютерному обучению». Microsoft отмечает, что Machine Learning Workbench станет «панелью управления для вашего жизненного цикла разработки и отличным способом начать работу с машинным обучением». Workbench также сможет автоматически преобразовывать все данные, что облегчает обработку алгоритмов машинного обучения. Наконец, служба управления моделью позволит легко развертывать и управлять моделями.

С ОТКРЫТЫМ ИСХОДНЫМ КОДОМ

Все новые инструменты Microsoft совместимы с платформами с открытым исходным кодом, не разработанными Microsoft, что является огромной победой для демократизации ИИ. Microsoft может понять, что программное обеспечение для создания ИИ может быть не таким монетизируемым, как хостинг вычислительной мощности, необходимой для запуска требуемого программного обеспечения AI.

Подобно тому, как SpaceX создает больше идей , способных процветать с более дешевым доступом к космосу, Microsoft может помочь в ускорении новых скачков вперед в развитии ИИ. Разработчики с отличными идеями, но отсутствием поддержки или инфраструктуры теперь имеют средства для развертывания своих концепций и экспериментов с ними. Дальнейшее развитие OpenAI Microsoft и Elon Musk продолжит подпитывать такую доступность и, возможно, позволит нам сделать следующие шаги в реальных, мощных и практических системах AI.

источник futurism.com