Twoja przeglądarka jest nieaktualna!

Zalecamy odświeżenie przeglądarki w celu poprawnego wyświetlenia strony.

Odśwież swoją przeglądarkę
Kontynuuj przeglądanie

Fala transformacyjnych innowacji – Azure AI

#Azure

2020 - 02 - 14
Rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji znajdują swoje zastosowania już praktycznie w każdej sferze życia, począwszy od najbardziej przyziemnych aspektów jak codzienne korzystanie z Internetu aż po komercyjne zastosowanie AI.
Obecnie wykładniczo wzrasta zastosowanie sztucznej inteligencji w kluczowych obszarach działalności przedsiębiorstw. Spowodowane jest to w głównej mierze trzema czynnikami.
Fala transformacyjnych innowacji – Azure AI
Jedną z chmur obliczeniowych, która w ofercie swoich usług posiada rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji jest Microsoft AzureDostępne są tam rozwiązania takie jak: Cognitive Services, Bot Service, Azure Machine Learning. Azure Cognitive Services to interfejsy API, zestawy SDK i usługi, które pomagają tworzyć inteligentne aplikacje bez specjalistycznych kompetencji w zakresie analizy danych czy rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji. Usługi Azure Cognitive Services umożliwiają łatwe dodawanie funkcji poznawczych do aplikacji. Celem jest pomoc w tworzeniu aplikacji, które mogą widzieć, słyszeć, mówić, rozumieć, a nawet zacząć rozumować. Azure Cognitive Services można podzielić na pięć głównych filarów:
Interfejs API przetwarzania obrazów w usłudze Cognitive Services polega na rozpoznawaniu, identyfikacji, indeksowaniu i zwracaniu informacji o danym obrazie na bazie danych wejściowych i wybranych opcji użytkownika. Interfejsy te dając dostęp do zaawansowanych algorytmów mogą rozpoznać dany obraz ucząc się na zbiorze treningowym, którego elementy na wstępie zostają otagowane. Bardzo ciekawą funkcją jest także rozpoznawanie pisma odręcznego - Computer Vision. Zapewnia szereg usług, które wykrywają i wyodrębniają wydrukowany lub odręczny tekst, który pojawia się na obrazach. Jest to przydatne w różnych scenariuszach, takich jak sporządzanie notatek, dokumentacja medyczna, bezpieczeństwo i bankowość. Kolejnym rozwiązaniem należącym do rodziny Cognitive Services jest detekcja anomalii. Narzędzie do tego służące używa interfejsu API, aby pozyskiwać dane szeregów czasowych każdego typu i wybierać optymalny model wykrywania danych, a przy tym zapewnia dużą dokładność. Oczywiście możliwości Cognitive Services są dużo większe, a wymienione wyżej stanowią jedynie kroplę w morzu możliwości usług.
Kolejnym rozwiązaniem wykorzystującym uczenie maszynowe jest usługa Azure Machine Learning, która oferuje interfejsy internetowe i zestawy SDK, dzięki czemu użytkownicy mogą szybko trenować i wdrażać modele uczenia maszynowego. Azure Machine Learning może być wykorzystywany do wszelkiego rodzaju uczenia maszynowego, od klasycznego ML do głębokiego uczenia, uczenia nadzorowanego i bez nadzoru. Pozwala na budowanie, wdrażanie oraz zarządzanie modelem w skali chmury. Usługa współpracuje również z popularnymi narzędziami typu open source, takimi jak PyTorch czy TensorFlow. Jest bardzo prosta w obsłudze, budowanie eksperymentu to zaledwie chwila dzięki wykorzystaniu metody „przeciągnij – upuść”. Jeśli natomiast nie chcemy budować własnego eksperymentu, możemy skorzystać z funkcji „Automated ML”, która w trzech prostych krokach pozwala na uzyskanie najlepszego modelu, który jest gotowy do wdrożenia. Azure Machine Learning to intuicyjna usługa, z przejrzystym interfejsem, zaprojektowana również z myślą o osobach, które nie są ekspertami w dziedzinie uczenia maszynowego czy data science. Dzięki dashboardowi mamy możliwość wglądu w informacje o uruchomionych i przeprowadzonych eksperymentach uczenia maszynowego.
Jak wszystko co istnieje w przyrodzie - usługi Azure Machine Learning i Cognitive Services mają zarówno wspólne cechy jaki i różnice:
Oba narzędzią mają wspólny cel - jakim jest zastosowanie sztucznej inteligencji (AI), który ma za zadanie usprawnić procesy biznesowe, chociaż sposób, w jaki każda z usług je zapewnia (a właściwie komu), jest inny:
- Cognitive Services są przeznaczone dla programistów bez doświadczenia w uczeniu maszynowym.
- Azure Machine Learning jest dedykowany osobom, które mają kontakt i doświadczenie w pracy z danymi i uczeniem maszynowym, ale osoby bez doświadczenia w tej dziedzinie również znakomicie sobie poradzą.
Jak widać na powyższych przykładach platforma Azure daje możliwość korzystania z usług dedykowanych sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowemu, które w dobie transformacji cyfrowej stają się nieodłącznymi elementami funkcjonowania większości przedsiębiorstw.
Aleksandra Krupa

Aleksandra Krupa

Computer Cloud Specialist

Profil autora