现在，人工智能在商业领域是一件大事，这已经不是什么秘密了。根据Gartner的数据，在过去的几年中，使用该技术的企业比例在天文数字上大幅上升，仅在去年就增长了两倍。
但人才短缺仍然是一个巨大的障碍 - 54％的Gartner受访者认为缺乏合格人才是他们业务面临的最大挑战 - 这无疑解释了我们最近看到的尽可能使人工智能民主化的巨大推动力。
“每个人现在都提供预先训练的模型，开源工具以及训练，构建和部署模型的平台，”TechCrunch的Frederic Lardinois写道。“如果一家公司没有为竞争对手支持的某些用例提供预先训练的模型，那么它只是时间问题。”
事实上，微软现在只是人工智能游戏中的一个参与者 - 尽管是一个主要的竞争者 - 不仅与谷歌和AWS等重量级人物竞争，而且还与众多创业公司竞争。甚至优步也提供无代码的深度学习工具箱。
“这是辅助服务和整体开发人员的体验，但像微软这样具有开发这些工具的悠久历史的公司可以使自己与众不同，”Lardinois继续说道，这显然是该公司最新AI宣布背后的目标。
“所有行业中各种规模的组织都在使用Azure AI通过使用机器学习来构建预测模型，优化业务流程来转变业务;利用先进的视觉，语音，语言和决策支持功能，构建人工智能应用程序和代理，以提供个性化和引人入胜的体验;[并且]应用知识挖掘从大量数据库中发现潜在的见解，“Azure AI公司副总裁Eric Boyd在公司博客文章中写道。“今天，我们很高兴地宣布所有这些领域的一系列创新。”
还有男孩，有很多事要宣布。TechCrunch可能表示最好的时候，他们称这一举措是公司在下周举行的旗舰产品开发者大会之前的“相当离奇的新闻转播”，毫无疑问，AWS受到他们管理的区块链服务公告的影响。（详情请参阅微软竞争区块链计划，转向TechCrunch。）
虽然我不会在这里列出Azure AI公告的所有细节 - 当然，您可以使用鼠标自己发现其余部分- 我确实想提请注意一些我认为您会发现特别有用的内容：
Azure机器学习服务现在正在预览“提高工作效率的新功能”，其中包括自动机器学习用户界面 和可视化界面。正如TechCrunch解释的那样，“用户不需要编写一行代码”来使用自动化界面;他们只需要上传他们的数据集，然后告诉服务预测什么。可视化界面允许用户使用拖放功能构建，训练和部署ML模型 - 同样，无需编码。
该服务现在具有MLOps功能，或用于机器学习的DevOps，可“实现大规模模型的操作”。
Azure Open Datasets是该公司对开放平台的最新承诺，它“帮助客户使用丰富的策划开放数据提高机器学习模型的准确性，并减少通常用于数据发现和准备的时间。”
Azure Cognitive Services获得了一些漂亮的程序，包括Personalizer，它“建立在强化学习的基础上，为每个用户优先考虑相关内容和体验，提高应用程序的可用性和参与度;”Ink Recognizer，允许开发人员嵌入“数字墨水识别”应用程序的功能;“和会话转录，一种先进的语音到文本工具。
Azure搜索现在通常可用。“使用认知搜索及其内置的AI功能，客户可以发现其内容中的模式和关系，理解情绪，提取关键短语等等，所有这些都没有任何数据科学专业知识。”
“我们正在摆脱'这里的桌面赌注，你必须有一个人工智能平台'的一些一级问题，围绕这些算法的操作，简化它们，新用户的更复杂的用例经验真正简化了开发人员的工作方式以及更丰富的认知服务，“Boyd告诉TechCrunch。
我们迫不及待想看看Google接下来会发生什么。毕竟，健康的竞争确实会带来创新的奇迹。
