azure機器學習平臺的合作伙伴如何為客戶開辟新天地

1、Azure原文作者：微軟機器裁 Joseph 上周微軟發(fā)布了 Azure 機器學 臺(Azure Machine Learning 稱“Azure ML預覽版，供用戶和合作伙伴進行體驗。機 器學習是一Azure原文作者：微軟機器裁 Joseph 上周微軟發(fā)布了 Azure 機器學 臺(Azure Machine Learning 稱“Azure ML預覽版，供用戶和合作伙伴進行體驗。機 器學習是一個全托管許多是為了幫的合作伙伴開始并持續(xù)使用 Azure ML 的一系數(shù)，到搭周期的預排都由 MLU 來實現(xiàn)的合作伙伴可以通過 MLU 進行現(xiàn)場訓練、定期的產品和其他 Azure ML 的寶貴資源我在

2、早期的博文中已經提到過 Azure ML 是如何改變了創(chuàng)建機器學習應用將為您重點介Azure ML 的合作伙伴，用他們在數(shù)據(jù)分析方面和垂直領域內豐富的專業(yè)知識，幫數(shù)據(jù)轉化為了可實施的建設性意見。像 MAX451、ytics、OSIsoft 和 VersiumAzure 機器學習上為其客戶部署了企業(yè)大，嘆為觀止，下面就讓我為大四個故事，看看他們是MAX451 幫助 Pier 1 Import顧客行為經營著數(shù)千家店面的 Pier 1 Imports 公司立志成為顧客身邊的家具和家居裝飾店頒布了一項名為交互的個性化服MAX451 幫助 Pier 1 Import顧客行為經營著數(shù)千家店面的 Pier

3、1 Imports 公司立志成為顧客身邊的家具和家居裝飾店頒布了一項名為交互的個性化服MAX451 在 Azure ML 上創(chuàng)建了一套方顧客的產品偏好，以及他的方式。Pier 1 Import 執(zhí)行ter 這樣說道“深度挖的。透的數(shù)據(jù)，了解每一個顧客想要消費、喜歡的消費方式等，并通很快又回到 Pier 1 Import。在測試階段產品的精確度提高了 40%。過去幾天之內就可Pier 1 的 CIO Andrew Laudato 如此評價道：“Pier 1 Import 證明了1Import 對于與 MAX451 這樣精簡而睿智的伙伴合作感到十MAX451 的 CEOimbro Rickard

4、補充道：“MAX451 的全部業(yè)務都在云端實現(xiàn)，既往地提供卓越的服務，無需迫既往地提供卓越的服務，無需迫ytics 幫助一家優(yōu)化費用ytics 創(chuàng)建了一套 ML 的解決方案，幫助一家大的搜索項目進ytics 開發(fā)的解決方案幫助客戶對某一特定搜索項所需的拍的響應能給顧客帶來競爭優(yōu)ytics 已為優(yōu)化許多低頻關鍵字的出價創(chuàng)建了一建。他們希望避免為處理大量數(shù)據(jù)而創(chuàng)建基于 R 語言或者 Linux 的互聯(lián)網型新計算快速轉向模型的部署、測試和改善，使其ytics 已為優(yōu)化許多低頻關鍵字的出價創(chuàng)建了一建。他們希望避免為處理大量數(shù)據(jù)而創(chuàng)建基于 R 語言或者 Linux 的互聯(lián)網型新計算快速轉向模型的部署、測

5、試和改善，使其能夠始終處在最前沿。Azure ML 完美的滿足了以下ytics 的 CEO 兼董事長 Dylan Dias“正因為 Azure ML 創(chuàng)建于 Azure 云上，體擁有成本是 Azure ML 的王牌。Azure ML 的學習曲線是最短的，這樣短的操作今也可以高效的完成他們的工作。Azure ML 使得數(shù)據(jù)科學的分析洞察和操作實施2 至 4 倍OSIsoft 幫助大學（CMU） 節(jié)約能源大學心研發(fā)了綜合硬區(qū)的建筑物使用證更在過去的，進行了上千次的實也能輔成部研發(fā)中心和 OSIsoft 合作，利用 OSIsoft 的 PI 系統(tǒng)率先收集上述的實時數(shù)據(jù)，隨CMU 一些建筑的能源消耗減

6、少了近 30OSIsoft PI 系統(tǒng)流程參與這個項目的 CMU 研究員 Bertrand Lasternas 說：“基于網絡、擁有獨。其實現(xiàn)的簡單性讓的高整合性，使得 OSIsoft PI 系統(tǒng)流程參與這個項目的 CMU 研究員 Bertrand Lasternas 說：“基于網絡、擁有獨。其實現(xiàn)的簡單性讓的高整合性，使得 Azure ML 方案具有較高的精確性表述性狀態(tài)傳（REST-Se Transfer）的 API 是無縫合，是數(shù)據(jù)處理中最大的優(yōu)lanc 是 OSIsoft 的研究與創(chuàng)新部門的主管，他主要負責新技術的評估很多機器學習相關的技術，以下是他的一些ML 很好地實現(xiàn)了速度與性能的

7、平衡現(xiàn)有的設施早已實現(xiàn)了實時的智能化操作問題。利用 Azure 研發(fā)基于 PI 系統(tǒng)所得的數(shù)據(jù)不并將這些數(shù)起來以供 PI 系統(tǒng)后的探索性研究。最，使他們能在盡可能找到良好運營模式的最優(yōu)平Versium 幫助一家大型零售商更準確的禮品卡Versium 目前在提供一款名為 LifeData性分析評分服務。整合超過 4000 億個現(xiàn)實活中的屬性，橫跨諸以KO售商客戶合作禮品性的錯小化并停來說是評價系統(tǒng)成功與否KO售商客戶合作禮品性的錯小化并停來說是評價系統(tǒng)成功與否XK 機器學習上統(tǒng)排除的 次交易中僅有 是真實以下是KOS)+5NY 3GZZ_“Azure 32 的主要優(yōu)勢在于它能交互式顯示整個機器學習的流程、數(shù)據(jù)和模型準）的部署是一步很有