Machine learning face-off: Microsoft bruger Band til at vise, hvad deres Watson-rival er i stand til

Plug-and-play maskinlæringsdatamodeller, der øjeblikkeligt kan analysere information og give intelligent indsigt? Jep, Microsoft har dem, står der.

Da IBMs Watson-supercomputer vandt Jeopardy, blev maskinlæring sat godt og grundigt ind i mainstream. Nu kvadrer Microsoft op til mesteren med sin egen udfordrer.

Hvis du kan lide at programmere og fifle, så lav i hvert fald dit big data analytics-programmeringsarbejde ved hjælp af IBM's Watson - men hvis du rent faktisk ønsker at få noget arbejde gjort, og hurtigt at integrere big data-analyse i en sundhedsapp, for eksempel, så vil du gerne lære Microsofts Azure Machine Learning-platform at kende, sagde Adir Ron fra Microsoft Israel.

"Watson er en fantastisk service, men den har en indlæringskurve, der kan være stejl. Jeg er ikke sikker på, at IBM betyder, at Watson skal bruges af generelle udviklere."

Generelle udviklere er absolut en del af Microsofts planer for Azure Machine Learning, sagde Ron, strategisk innovationsleder i Microsoft Israels virksomheds- og partnergruppe. "Microsoft ønsker at demokratisere ideen om maskinlæring ved at forbinde den med vores andre tjenester via skyen og gør det muligt for udviklere at integrere det i deres apps," som de ville med en API, sagde Ron.

Microsofts mål for Azure Machine Learning er at udvikle datamodeller, der kan tilsluttes direkte til apps, der tage disse data, analysere og forespørge på dem, og forvandle dem til information, der vil være større end summen af dens dele for en bruger. For eksempel vil en forudsigelig model tage information indsamlet af sensorer og baseret på miljøforhold, tidspunkt på dagen, placering, og utallige andre faktorer, spytter anbefalinger tilbage, der, afhængigt af appen, vil gøre brugerens liv lettere, mere effektivt eller sundere.

I den sidstnævnte kategori er Azure Machine Learnings integration med nye Microsoft Band, virksomheden er netop introduceret fitness enhed.

"Båndet inkluderer en forudbygget datamodel, der bruger sine sensorer til at give information til bæreren, ikke kun give nøjagtige oplysninger om hjerteslag, fysisk aktivitet, kalorieforbrænding og søvnkvalitet, men også analysere dataene for at give indsigt i, hvordan man kan forbedre sundheden, tabe sig, eller hvad målet nu ville være," Ron sagde.

Speciel funktion

Går dybt i Big Data

Big data er ved at gå fra en af de seneste års mest hypede og forventede teknologitrends til en af de største udfordringer, som IT nu forsøger at kæmpe og udnytte. Vi undersøger teknologierne og bedste praksis for at udnytte big data og giver et kig på organisationer, der bruger dem godt.

Læs nu

Disse indsigter kunne være forslag til kost, specifikke træningsrutiner eller endda måder at sove på bedre, ikke baseret på internettets generelle 'kollektive visdom', men på de specifikke detaljer om brugeren. "[Det handler om] hvordan man kommer fra punkt A til punkt B på en intelligent, personlig måde, forstår alle de involverede faktorer og giver svar på virkelige spørgsmål," sagde Ron.

Det er præcis den slags ting, Watson kan gøre - men Microsofts version af intelligent dataanalyse "er tilgængelig for alle, ikke kun eksperter," tilføjede Ron. Alligevel er enhver udvikler, der føler behov for at komme "under motorhjelmen" af Azure ML og bruge det til at programmere deres egen specifikke datamodel, bestemt velkommen til at gøre det. Men det er måske ikke nødvendigt, sagde Ron. "Vi forestiller os en markedsplads, hvor en udvikler vil være i stand til at oprette forbindelse til en eller flere datamodeller, uploade data til Azure-skyen og give brugerne svar."

Mens Microsoft bruger sundhed - og specifikt sin egen Microsoft Health-platform - som en slags fungerende beta for Azure ML (Microsoft introducerede det for omkring seks måneder siden), Ron ser det blive brugt i en hel række af tingenes internet økosystemer.

"Vi er blevet meget gode til at mine og indsamle big data, men vi er langt bagud med at bruge det," sagde Ron. "I øjeblikket bruger vi kun syv procent til 12 procent af de indsamlede data, selv inden for sundhed, som velsagtens er et af de største big data-spil.

"Vi har en ambitiøs platform: Vi er klar til at arbejde med alle og enhver, der ønsker at tilføje noget intelligens til deres apps. Vi ønsker virkelig, at dette skal være en intelligensmotor, der fungerer med alt, og Microsoft Health er et godt sted at starte."

Læs mere om dette

Microsoft opkøber Equivio-leverandøren af maskinlæring, der fokuserer på juridisk fokus
Big Data, Data Mining og Machine Learning, boganmeldelse
Maskinlæring har brug for menneskelig hjælpende hånd
Til ros for ineffektiv teknologi og kreative fejl
Kunstig intelligens i din indkøbskurv: Maskinlæring til onlineforhandlere