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[译]微软的宏伟计划的目的是要向所有的大数据情报

微软的宏伟计划的目的是要向所有的大数据情报

微软想要帮助企业借助软件巨头的云、 人工智能、 机器学习的产品组合,为 theirbig 数据的道理,首席执行官 Satya Nadella 说在他的演讲在微软点燃 2016 年在佐治亚州亚特兰大市。

在 23000 的人群之前, Nadella 说创新,如出现印刷技术在 15 世纪和互联网连通性自上世纪 90 年代以来在全球蔓延已确保人类有附近无限获得信息的各种科目。

什么没有改变,虽然,是人类既有的时间和注意力来处理所有数据他们需要详查,和那是 Nadella 说微软定位在帮助他们通过工作的一个难题。

“我们已经技术非常成功地用于实现民主化的信息创建和分配和访问该信息。现在我们需要求助于技术民主化创造和获得情报,”他说。

这一进程正在已经在微软,有计划将其更深层次的柯塔娜个人助理软件嵌入到其生产力软件,在那里为例,与 Nadella 谈其能力,以确保应用程序更好地调到用户的个性化需求。

强调这一点,Nadella 描述柯塔娜作为一种”新的组织层”将 PC 和移动操作系统及其并列,作为一种手段帮助企业把事情做好。

例如,如果用户已预订了他们的 Outlook 日历中的会议,柯塔娜可以提醒用户关于调度冲突和拉入数据从 LinkedIn 关于谁邀请

“我们都是好来这里的路上与柯塔娜。事实上,我们有 1 亿 3300 万的活跃用户使用柯塔娜在 116 个国家,每个月,他们已经问过 120 亿的问题,”他说。

“它可以把文本输入,它可以使用语音输入,[和] 它知道你深深地。它知道你的背景,你的家人,你的工作。它知道的世界。它是无界的”他说。

在主旨演讲中,光芒洒在了微软计划扩大的信息的类型从宾馆可以访问,包括健康和健身的数据,给企业用户他们的商业和休闲计划全面概述的一天,所以他们可以看到如何工作承诺可能妨碍他们的锻炼计划。

从应用角度来看,Nadella 讨论微软做以确保其基于云计算的生产力套件,Office 365,不会阻止通过机器学习和神经网络技术的部署获得重要的邮件,用户正在进行的工作。

Nadella 补充说:”它理解类型的邮件,你与相应的人,内容,语义内容的收件箱中,并能够在大多数事情上集中你的注意力”。

真实世界中的应用

虽然 Nadella 的基调坚定地着眼于未来和潜在的机器学习改变方式企业运作,这些功能有些已经在生产中。

很多机器学习的能力微软谈纳入办公室 365,使用户更方便地访问和处理其业务数据,例如,讨论了在微软的会议在 2013年和 2014 年下的项目奥斯陆的代号为。

这一举措引起了办公室深入,这向推出 Office 365 企业帐户在 2014 年 9 月,并借鉴了数据收集关于用户与之交互的人和他们交谈,提供的信息,可能会帮助他们做他们的工作。

该公司也已推出允许基准使用分析仪表板,其生产力,让他们看看他们大部分的工作时间花在办公室 365 用户的服务。

虽然 Nadella 谈到生产力潜在的这些技术的进步,公司的工作也应该帮助企业应对如何变现其大的数据存储,机器学习在微软的主要方案经理大卫 · 史密斯说。

“公司在与数据存储、 收集它主办,取得了如此巨大的投资和真的努力使数据支付的方式,”他告诉计算机周刊。

他们这样做的能力常常受到熟练数据科学家,全行业短缺,因为机器学习和大数据分析工具是众所周知复杂的使用。

数据科学中的应用

这些都是微软曾到地址,通过推出数据科学认证方案和机器学习和 Azure 大数据分析工具的介绍这两个领域。

“他们有没有被设计为点和单击类型的东西,”他说。”配置 Hadoop 用于是一个极为复杂的过程,获得 40 个左右的机器在一个房间里的单独安装 10 不同的软件和配置它在一起,和它是极大痛苦。

云计算已经有些方式降低技术门槛,添加史密斯,并使较小的公司,采取第一步进入数据科学的世界。

“的想法,现在,我们可以只是走进蔚蓝的门户和填写一个表格与机 20 台,每一个与八个核心请求 [Hadoop] 集群和他们有所有这些服务,然后,就和运行几分钟后,那就是漂亮的魔法,”他补充说。

同时,在一些机构交易可能会使其更难让绝大部分人的信息,他们有一些行业的数据的类型,史密斯说,但事情正在改变。

“金融服务公司上马车当它来到数据科学,因为他们的数据是相对简单 — — 它是只是数字来衡量每小时、 每天、 每周或无论第一,”他说。

“然后我们有有多混乱的数据来源的产业。时装业,凡数据更关乎图像、 服装类型和跑道,是不透明和传统上难以处理的数据科学家。

阅读更多关于微软

  • 微软索赔现场可编程门阵列芯片,现住在蔚蓝穆尔在 15 个国家,因为它证明未来崛起的大数据应用程序及其基础设施。
  • 微软也抨击了治疗的企业需要其公共云对手它用户作为一种事后未能意识到他们混合云计算需求足够早。

现在,虽然,是应用程序编程接口 (Api),允许程序员数值数据提取基于图像的数据,让数据科学家们更多的材料来处理。

史密斯说:”如果我们坚持时尚示例中,如果您有数据库模型,您可以使用我们的脸 Api,爆头,通过排序,它会回来与模型有多大,他们的性别、 尺寸和一名数据科学家,从事时装行业,对有用的所有信息”。

同样,基于 Microsoft 技术由出租车公司尤伯杯,将其纳入其手机应用程序,因此可以实时验证的身份及其驱动程序的情况下,最近已部署。

驱动程序将自拍照上载到该应用程序,与其相匹配到其配置文件的照片,因此乘客可以放心后面的车轮注册的人与尤伯杯,同时防止司机失去习惯通过身份盗窃。

未来打样基础设施

有能力处理此类查询的速度和规模是微软正在处理通过推出新的可重复编程的芯片,称为现场可编程门阵列 (FPGA),在其 Azure 数据中心房地产领域。

展会期间,该公司表明如何更换 Cpu 与 FPGA 板在其基础设施显著加快处理大数据样式查询,例如照片分类和语言翻译任务所需的时间。

本公司使用的 FPGA 一直在发展自 2011 年以来由道格汉堡,杰出的工程师在微软研究部门,的演讲展示了技术监督的工作。

它包括使用基于 FPGA 的安装翻译 1,440 页的战争与和平,从俄罗斯到英语,同时执行相同的任务与基础设施设有 24 CPU 内核消耗大约五分之一更多电能。

基于 FPGA 的翻译任务了 2.5 秒,而 CPU 设置了八倍的时间来完成相同的任务。

这项技术已部署在蔚蓝穆尔在 15 个国家,促使该公司要宣称自己是世界上的第一个运行 FPGA 技术在规模创造 — — 微软称之为 — — 一个 AI 的超级计算机。

汉堡对计算机周刊 》 点燃在讲话中,概述了如何将 FPGA 技术添加到其云计算基础设施影响使用 Azure 相比亚马逊网络服务 (AWS) 云的经济学。

“亚马逊的最高端和非常昂贵的虚拟机可以驱动 20Gbps,但当 Azure 推出其加速的网络,因为它使用了 FPGA,我们就可以去 25Gbps 的任何虚拟机作为标准功能。它把延迟下降了 10 倍,与没有 CPU,”他说。

“一旦我们 [推出] 为我们的客户,他们会可以做许多更多的交易,每秒。延迟将改善,带宽会提高,因为它们是可重复编程,我们可以只是推出升级到网络的协议一致的基础上。它给了我们能够非常迅速地使曲柄创新。”

推出新的 FPGA 技术跨其基础架构将支撑柯塔娜和机器学习微软的产品组合,其他部分的功能,所以微软能够较好地对其承诺,使大数据情报可以访问所有企业的传播。

“我们想要追求民主化的 AI,就像我们追求信息在您的指尖,”Nadella 说,在他点燃基调致闭幕辞。”但这一回,我们要到无处不在并为大家带来一切,情报。

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