azure机器学习平台的合作伙伴如何为客户开辟新天地

1、Azure原文作者：微软机器裁 Joseph 上周微软发布了 Azure 机器学 台(Azure Machine Learning 称“Azure ML预览版，供用户和合作伙伴进行体验。机 器学习是一Azure原文作者：微软机器裁 Joseph 上周微软发布了 Azure 机器学 台(Azure Machine Learning 称“Azure ML预览版，供用户和合作伙伴进行体验。机 器学习是一个全托管许多是为了帮的合作伙伴开始并持续使用 Azure ML 的一系数，到搭周期的预排都由 MLU 来实现的合作伙伴可以通过 MLU 进行现场训练、定期的产品和其他 Azure ML 的宝贵资源我在

2、早期的博文中已经提到过 Azure ML 是如何改变了创建机器学习应用将为您重点介Azure ML 的合作伙伴，用他们在数据分析方面和垂直领域内丰富的专业知识，帮数据转化为了可实施的建设性意见。像 MAX451、ytics、OSIsoft 和 VersiumAzure 机器学习上为其客户部署了企业大，叹为观止，下面就让我为大四个故事，看看他们是MAX451 帮助 Pier 1 Import顾客行为经营着数千家店面的 Pier 1 Imports 公司立志成为顾客身边的家具和家居装饰店颁布了一项名为交互的个性化服MAX451 帮助 Pier 1 Import顾客行为经营着数千家店面的 Pier

3、1 Imports 公司立志成为顾客身边的家具和家居装饰店颁布了一项名为交互的个性化服MAX451 在 Azure ML 上创建了一套方顾客的产品偏好，以及他的方式。Pier 1 Import 执行ter 这样说道“深度挖的。透的数据，了解每一个顾客想要消费、喜欢的消费方式等，并通很快又回到 Pier 1 Import。在测试阶段产品的精确度提高了 40%。过去几天之内就可Pier 1 的 CIO Andrew Laudato 如此评价道：“Pier 1 Import 证明了1Import 对于与 MAX451 这样精简而睿智的伙伴合作感到十MAX451 的 CEOimbro Rickard

4、补充道：“MAX451 的全部业务都在云端实现，既往地提供卓越的服务，无需迫既往地提供卓越的服务，无需迫ytics 帮助一家优化费用ytics 创建了一套 ML 的解决方案，帮助一家大的搜索项目进ytics 开发的解决方案帮助客户对某一特定搜索项所需的拍的响应能给顾客带来竞争优ytics 已为优化许多低频关键字的出价创建了一建。他们希望避免为处理大量数据而创建基于 R 语言或者 Linux 的互联网型新计算快速转向模型的部署、测试和改善，使其ytics 已为优化许多低频关键字的出价创建了一建。他们希望避免为处理大量数据而创建基于 R 语言或者 Linux 的互联网型新计算快速转向模型的部署、测

5、试和改善，使其能够始终处在最前沿。Azure ML 完美的满足了以下ytics 的 CEO 兼董事长 Dylan Dias“正因为 Azure ML 创建于 Azure 云上，体拥有成本是 Azure ML 的王牌。Azure ML 的学习曲线是最短的，这样短的操作今也可以高效的完成他们的工作。Azure ML 使得数据科学的分析洞察和操作实施2 至 4 倍OSIsoft 帮助大学（CMU） 节约能源大学心研发了综合硬区的建筑物使用证更在过去的，进行了上千次的实也能辅成部研发中心和 OSIsoft 合作，利用 OSIsoft 的 PI 系统率先收集上述的实时数据，随CMU 一些建筑的能源消耗减

6、少了近 30OSIsoft PI 系统流程参与这个项目的 CMU 研究员 Bertrand Lasternas 说：“基于网络、拥有独。其实现的简单性让的高整合性，使得 OSIsoft PI 系统流程参与这个项目的 CMU 研究员 Bertrand Lasternas 说：“基于网络、拥有独。其实现的简单性让的高整合性，使得 Azure ML 方案具有较高的精确性表述性状态传（REST-Se Transfer）的 API 是无缝合，是数据处理中最大的优lanc 是 OSIsoft 的研究与创新部门的主管，他主要负责新技术的评估很多机器学习相关的技术，以下是他的一些ML 很好地实现了速度与性能的

7、平衡现有的设施早已实现了实时的智能化操作问题。利用 Azure 研发基于 PI 系统所得的数据不并将这些数起来以供 PI 系统后的探索性研究。最，使他们能在尽可能找到良好运营模式的最优平Versium 帮助一家大型零售商更准确的礼品卡Versium 目前在提供一款名为 LifeData性分析评分服务。整合超过 4000 亿个现实活中的属性，横跨诸以KO售商客户合作礼品性的错小化并停来说是评价系统成功与否KO售商客户合作礼品性的错小化并停来说是评价系统成功与否XK 机器学习上统排除的 次交易中仅有 是真实以下是KOS)+5NY 3GZZ_“Azure 32 的主要优势在于它能交互式显示整个机器学习的流程、数据和模型准）的部署是一步很有