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高德平台:Microsoft Office 365:这些Azure机器学习服务将如何使

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Office现在可以在Word或Outlook中建议更好的短语或完整的回复,设计你的PowerPoint幻灯片,并指导你如何展示它们。研究指出,高德总代理的策略强调特定的应用程序和垂直领域,以期与企业客户更加相关,并在全球开设新的高德代理云数据中心区域。微软用Azure机器学习和大模型构建了这些特性——同时保持你的Office 365数据的私密性。
 
多年来,微软的Office客户端一直在变得越来越智能:基于必应的机器学习,Word在2016年推出了第一个版本的编辑器,现在它已经扩展到包括承诺的idea功能和额外的功能。在各种微软365订阅服务中,越来越多的Office新功能得到了机器学习的支持。
 
你得到基本的拼写和语法检查在任何版本的单词。但如果你有订阅,字,前景和一个新的微软浏览器扩展编辑能够提醒你如果你措辞不当,使用性别习语如此普遍,你可能没有注意到他们排除,扫除如此紧密的方式你的研究来源的措辞,你需要用你自己的语言或输入一个引用,或不坚持你选择的标点符号规则。
 
Word可以使用真实世界的数字比较,而必应已经有一段时间了,这使得大的数字更容易理解。它还可以翻译你在组织内部使用的缩写词,并将它们与其他行业的人对它们的理解区分开来。它甚至可以识别出这几个粗体的单词是标题,并询问你是否想要切换到标题样式,这样它们就会显示在目录中。
 
Outlook on iOS使用机器学习将电子邮件的时间戳转换为更友好的“半小时前”,当你让它读出你的信息时。高德注册替代数据的安全性,由于替代数据来自其他地方,而不是公司或个人,因此就算被泄露也不是什么大问题。如果您拥有个人高德注册数据,则始终有遭受破坏的危险。Mobile和web Outlook使用机器学习和自然语言处理来建议对某些信息的三种快速回复,其中可能包括安排会议。
 
Excel具有与Power BI相同的自然语言的电子表格查询功能,允许您对数据提出问题。PowerPoint设计者可以自动裁剪图片,把它们放在幻灯片的正确位置,并建议一个布局和设计;它使用机器学习进行文本和幻灯片结构分析、图像分类、推荐内容以及对布局建议进行排序。主持人教练会告诉你,当你说话的时候,你是没精打采的,说话是单调的,还是一直盯着屏幕,用机器学习从网络摄像头分析你的声音和姿势。
 
任何人都可以使用机器学习
 
人工智能平台管理的合作伙伴团队项目经理Erez Barak告诉TechRepublic,其中许多功能是使用Azure机器学习服务构建的。在另一个极端,有些人将预先构建的Azure认知服务api称为演示教练中的语音识别,以及将演示文稿实时字幕翻译成60多种语言(而这些api本身就是使用AML构建的)。
 
其他功能是基于定制的预先训练的模型,如图灵神经语言生成,一个170亿个参数的深度学习语言模型,可以回答问题,完成句子和总结文本——在Outlook的编辑器或电子邮件回复建议替代短语有用。巴拉克解释说:“我们在办公室使用这些模型之前,应用了一些转移学习来定制它们。”“我们利用了大量数据,不是直接利用,而是通过我们所做的转移学习;它基于大数据,为我们提供了一个强大的自然语言理解基础。因为我们在办公室做的每一件事都需要这样的背景;我们试图利用我们从大型模型——从图灵模型,特别是考虑到它的规模和在市场中的领导地位——得到的数据,来解决具体的办公室问题。”
 
AML是一个机器学习平台,可以让微软的产品团队和客户构建可插入业务流程的智能功能。它提供了自动化的管道,这些管道接收大量存储在Azure data Lake中的数据,合并和预处理原始数据,并将它们提供给跨多个vm和gpu并行运行的分布式培训。DevOps中常见的自动化部署的机器学习版本称为MLOps。高德代理注册不适用于所有情况。仅仅拥有替代数据并不意味着它就可以货币化-高德代理数据必须对主题专家是可访问的并且有价值。Office机器学习模型通常使用PyTorch或TensorFlow之类的框架构建;PowerPoint团队使用了大量的Python和Jupiter笔记本。
 
办公室数据科学家用多种不同的模型和变化进行实验;然后,最佳模型被存储回Azure数据湖,并使用ONNX运行时(由微软和Facebook开源)下载到AML中,以在生产环境中运行,而无需重新构建。“将模型打包到ONNX运行时中,特别是对于PowerPoint设计器,可以帮助我们将模型正常化,这对mlop来说是很好的;当你把这些纳入到管道中时,你拥有的资产越正常化,这个过程就会变得越容易、越简单、越富有成效。”巴拉克说道。
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