微软已经为其Azure AI云产品添加了两个新工具，使开发人员能够为企业用户的应用和服务添加更丰富的人工智能功能。微软Azure AI平台产品经理Anand Raman 于3月26日在Azure博客上发布了新工具Azure Custom Vision和Anomaly Detector服务。
Raman写道，Azure Custom Vision现在可以从微软获得，它提供了自动机器学习，可以快速准确地识别图像中的对象，而Anomaly Detector是一种新的认知服务，可以让开发人员检测数据中的异常模式或罕见事件。可以转化为识别信用卡欺诈等问题。Anomaly Detector现在提供预览版。
通过机器学习，Custom Vision使开发人员能够轻松快速地构建，部署和改进自定义图像分类器，以快速识别图像中的内容，”Raman写道。“开发人员可以训练他们自己的分类器，以识别他们场景中最重要的分类器，或者导出这些自定义分类器，以便在iOS(在CoreML)，Android(在TensorFlow)和边缘的许多其他设备上实时离线和运行它们。”
新发布的Custom Vision版本的改进包括使用新机器学习后端的高质量模型，以提高性能，尤其是在具有挑战性的数据集和细粒度分类上，以及将计算机视觉功能更简单地集成到具有3.0 REST API的应用程序中SDK写了拉曼。“端到端管道旨在支持模型的迭代改进，因此您可以在现实条件下快速培训模型，原型并使用生成的数据来改进模型，从而更快地将模型提升到生产质量。”
此外，导出的模型针对移动设备的约束进行了优化，提供了高吞吐量，同时仍保持高精度，同时现在还允许开发人员导出分类器以支持Raspberry Pi 3和Vision AI Dev Kit的 Azure资源管理器(ARM)。
异常检测器
Raman写道，Anomaly Detector的预览版今天被Azure和其他核心微软产品的200多个团队使用，通过实时检测不规则性和加速故障排除来提高系统的可靠性。“通过单一的API，开发人员可以轻松地将异常检测功能嵌入到他们的应用程序中，以确保高数据准确性并在事件发生时自动[报告]事件。”
他写道，常见的用例场景包括识别商业事件和文本错误，监控物联网(IoT)设备流量，检测欺诈，应对不断变化的市场等等。“例如，内容提供商可以使用Anomaly Detector自动扫描特定于客户关键绩效指标(KPI)的视频性能数据，从而帮助即时发现问题。或者，视频流平台可以在数百万个视频数据集中应用Anomaly Detector跟踪指标。视频性能中错失的第二位可能会为在其平台上获利的内容提供商带来巨大的收入损失。“
Raman写道，这两项新服务都是微软继续改进Azure AI以帮助开发人员和数据科学家直接在他们的应用程序中部署，管理和保护AI功能的工作的一部分。这项工作包括利用机器学习来构建和培训预测模型，以通过Azure机器学习提高业务生产力; 应用基于AI的搜索体验和索引技术，通过Azure搜索收集洞察力; 他补充说，他们还构建了集成预构建和自定义AI功能的应用程序，如视觉，语音，语言，搜索和知识。
“今天的里程碑表明我们致力于使Azure AI平台适用于所有业务场景，使用企业级工具简化应用程序开发，并提供业界领先的安全性和合规性，以保护客户的数据，”Raman写道。
