本文摘要：完全所有的主流开源框架（PyTorch、Caff2、TensorFlow、Cahiner 和微软公司自己的 CNTK）；无论是反对本地设备，还是数百台的云端GPU服务器，都需要获得很好的反对。另外，Azure 还反对 Apache Spark。Azure 机器学习工作台是微软公司为 Windows 和 Mac 平台发售的桌面客户端；用微软公司的话说道，该客户端需要沦为开发者的开发周期的“控制面板”，是“上手机器学习的一种很好路径”。

完全所有的主流开源框架（PyTorch、Caff2、TensorFlow、Cahiner 和微软公司自己的 CNTK）；无论是反对本地设备，还是数百台的云端GPU服务器，都需要获得很好的反对。另外，Azure 还反对 Apache Spark。Azure 机器学习工作台是微软公司为 Windows 和 Mac 平台发售的桌面客户端；用微软公司的话说道，该客户端需要沦为开发者的开发周期的“控制面板”，是“上手机器学习的一种很好路径”。

它需要与 Jupyter Notebook 互为统合，反对 Visual Studio Code、PyCharm 等研发环境，也可以让开发者在 Python、PySpak 和 Scala 条件下建构模型。图片来源：Techtrunch不过，正如微软公司发言人 Joseph Sirosh 在今天的发布会上所言，Azure 机器学习工作台的主要功能，只不过还是需要对开发者的数据展开自动切换，使其需要与机器学习算法互为限于。与 Azure 机器学习实验服务互为类似于，Azure 的机器学习模式管理服务需要利用 Docker 容器，来协助开发者和数据科学家在任何 Docker 容器可以运营的环境（还包括微软公司自己基于 Kubernetes 的 Azure 容器服务）下，部署和管理他们的模型。另外，微软公司还面向开发者发售了许多工具，可以协助开发者利用 Visual Studio Code IDE 在CNTK、TensorFlow、Theano、Keras、Caffe2 等平台上建构模型。

面向非开发者，微软公司将基于 Azure 的机器学习模式用在 Excel 上，可以使其用他们表格中的数据构建一些人工智能的涉及功能。微软公司更为对外开放了从上述内容来看，微软公司正在面向开发者发售一系列工具，使他们需要基于机器学习研发自己的应用服务。

不过确实令其印象深刻印象的是，微软公司的这些工具某种程度面向微软公司自己发售的平台框架，这在数年前是不多见的；也就是说，微软公司显得更为对外开放了。原创文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。

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