Microsoft Azure apre le porte al “machine learning”

Sul cloud di Microsoft Azure arriva il Machine Learning, un servizio che permette agli utenti della nuvola di Redmond di analizzare i dati provenienti da diverse applicazioni per prevederne l’andamento futuro. L’idea di un sistema di Machine Learning as a Service (MLaaS) è venuta a Microsoft per contrastare l’avanzata di sistemi concorrenti come IBM Watson e HP Apollo, dedicati però a una fascia prettamente enterprise. Con il Machine Learning as a Service che Microsoft propone via Azure, gli algoritmi predittivi al servizio dei dati di analisi e dei Big Data giungono anche alla portata delle PMI

Sul cloud di Microsoft Azure arriva il Machine Learning, un servizio che permette agli utenti della nuvola di Redmond di analizzare i dati provenienti da diverse applicazioni per prevederne l’andamento futuro. L’idea di un sistema di Machine Learning as a Service (MLaaS) è venuta a Microsoft per contrastare l’avanzata di sistemi concorrenti come IBM Watson e HP Apollo, dedicati però a una fascia prettamente enterprise.

Con il Machine Learning as a Service che Microsoft propone via Azure, gli algoritmi predittivi al servizio dei dati di analisi e dei Big Data giungono anche alla portata delle PMI e, in generale, di tutti quei gruppi di ricerca aziendali e pubblici che non possono permettersi investimenti esosi nell’ambito dei sistemi decisionali automatizzati e di apprendimento computazionale.

Microsoft, infatti, con Azure e il Machine Learning as a Service punta a ridurre notevolmente i costi legati a queste soluzioni e risolve anche le problematiche dovute alle capacità di calcolo e di memorizzazione dei dati.

Gli utenti non solo potranno sfruttare il sistema di Machine Learning as a Service messo a disposizione da Redmond, ma potranno avvantaggiarsi della potenza computazionale messa a disposizione dal cloud di Azure e, al contempo, anche lo storage può essere tranquillamente gestito direttamente fra le nuvole. In questo modo, non diminuiscono solo i costi legati alle dispendiose licenze dei pochi software di Machine Learning presenti sul mercato, ma si riducono anche gli esborsi dovuti all’implementazione di un’infrastruttura di conservazione dati ed elaborazione.

Microsoft Azure apre le porte al “machine learning”

Il Machine Learning diventa accessibile a tutti anche dal punto di vista della programmabilità del modello che si vuole usare. Strumenti come il linguaggio di programmazione R, le API messe a disposizione degli sviluppatori, i moduli precompilati associabili a un progetto tramite drag&drop consentiranno di evitare i mesi e mesi normalmente necessari per elaborare il modello corretto per l’analisi dei dati raccolti. Inoltre, l’opportunità di usare dei modelli già preimpostati permetterà a chiunque di sfruttare la predizione degli andamenti basata sull’analisi dei dati storici, pur senza competenze specifiche.

Microsoft Azure Machine Learning è alla base di alcuni prodotti Redmond

A tutto questo si aggiunge un apposito SDK e una natura open source, che permetteranno al motore di Machine Learning di ricevere dagli sviluppatori apposite applicazioni ed estensioni, a tutto vantaggio della crescita dell’ecosistema Azure e del sistema di analisi predittiva.

Il sistema di analisi predittiva che Microsoft mette a disposizione dei clienti Azure tramite la piattaforma Machine Learning as a Service è in parte lo stesso sistema su cui si basano alcuni algoritmi utilizzati in alcuni prodotti di Redmond, come il motore di ricerca Bing e la console per l’intrattenimento multimediale XboX.

Il servizio, che è già da un anno in prova presso un parterre di 100 partner selezionati da Microsoft, verrà rilasciato nel corso di questo mese in modalità preview e fully managed.

Joseph Sirosh, ex Amazon e ora VP di Azure Machine Learning, presentandolo in un post del blog ufficiale di Microsoft usa queste parole entusiastiche: “Siamo eccitati perché il Machine Learning consente il passaggio dall’analisi dei comportamenti passati alla possibilità di anticipare e cambiare il futuro. Avendo la possibilità di scoprire la presenza di schemi tra i dati è possibile prevedere ad esempio la domanda di un determinato bene o mercato, l’opportunità di ridurre i tempi di attesa in pronto soccorso anche di fronte a casi di emergenza particolarmente difficili da gestire, prevedere epidemie e la possibilità di contagio di una malattia, l’utilizzo di energia elettrica e i nuovi fabbisogni e anche le azioni criminali.”.

 

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