Microsoft sfodera Azure Machine Learning, dedicata agli sviluppatori di apps

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Partnership sul cloud fra Ibm e Microsoft
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Parte la sfida di Microsoft a Ibm Watson. Azure Machine Learning (AML) sarà rilasciata in public preview a luglio: porterà il machine learning a misura di PMI. Dall’analisi dei dati, si passa ad anticipare il futuro

Microsoft sta preparando una piattaforma basata sul cloud, Azure Machine Learning (AML), dedicata al machine learning che permetterà agli sviluppatori di costruire velocemente e con semplicità  analytics predittive da mettere dentro le applicazioni.

La machine learning di Microsoft sarà in public preview a luglio. Potrebbe debuttare come servizio cloud “fully managed”, che aiuta il businesses a superare le difficultà di costruire applicazioni data-driven per prevedere il futuro e prendere migliori decisioni. Eron Kelly, general manager della Piattaforma s Dati di Microsoft, ha dichiarato che Azure ML sarà una componente chiave nella strategia dati di Microsoft: “Siamo eccitati perché il machine learning consente il passaggio dall’analisi dei comportamentipassati alla possibilità di anticipare il futuro”.

Azure ML sfida Ibm Watson. Azure ML mette insieme strumenti di analytics con algoritmi sviluppati per prodotti come Xbox e servizi come Bing, e anni di esperienza nel machine learning, secondo Microsoft. Il machine learning diventa a misura di PMI.

La machine learning di Microsoft è Azure Machine Learning: sfiderà Ibm Watson
La machine learning di Microsoft è Azure Machine Learning: sfiderà Ibm Watson

Inoltre Microsoft offre un’ampia palette di algoritmi pre-definiti di analisi dei  dataset: gli utenti possono effettuare il drag and drop per selezionarli e combinarli insieme per sviluppare i propri modelli. Gli utenti possonoscrivere i propri algoritmi personalizzati sfruttando il linguaggio di programmazione R, mentre Microsoft ha in cantiere una SDK che consentirà ai partner di realizzare soluzioni per specifiche applicazioni.

Una componente è Machine Learning Studio, che consente agli utenti di caricare  dati e realizzare i propri modelli per effettuare migliori previsioni. Kelly ha citato l’esempio dell’online Microsoft Store, dove si possono alimentare i dati storici di transazioni fraudolente e non, per riconoscerle meglio e non cascare in tranelli.

Gli utenti possono usare l’Application programming interface (API) per caricare dati nei modelli ospitati in Azure per l’analisi.

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Autore: ITespresso
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