紧跟谷歌Cloud AutoML,微软将Custom Vision搬上Azure

作者:Joseph Sirosh

译者:Debra

编辑:Debra

AI 前线导读:近日,微软公司副总裁 Joseph Sirosh 撰文,低调宣布 Azure 推出了一项定制认知视觉服务,Face API 百万级图像识别,并改善了开发者搜索功能。

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人工智能(AI)已成为业务数字化转型背后最具破坏性的力量之一。在微软,我们相信每个人(开发人员、数据科学家和企业)都应该能够体会到 AI 带来的益处。其中一项服务工具就是微软认知服务(Microsoft Cognitive Services)。它是一个云托管 API 聚合平台,可让开发人员轻松地将视觉、语音、语言、知识和搜索等人工智能功能添加到 iOS、Android 和 Windows 等设备和平台的应用程序中。

迄今为止,已有超过一百万的开发者在使用我们的认知服务,从人工智能的强大功能中获益。

定制认知视觉服务

今天,我很高兴地宣布在 Azure 上推出 Custom Vision Service https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/?v=18.06 的预览版(图 1)。

图 1:目前 Azure 预览版推出 Custom Vision 服务

Microsoft Custom Vision 服务使开发人员可以轻松地使用自己的数据训练分类器,导出模型并将这些自定义分类器直接嵌入其应用程序中,在 iOS、Android 和许多其他设备上实时脱机运行。我们利用最先进的机器学习构建 Custom Vision,为开发人员提供训练自己的分类器以识别场景中重要目标的能力。

仅需用鼠标点击几下,自定义认知视觉服务就可应用于多种场景:零售商可以轻松地创建从目录中自动分类图像(服装和鞋子等)的模型,社交网站可以更有效地对特定产品进行过滤和图像分类,国家公园可以检测相机中的图像是否包含野生动物。上个月,我们还宣布 Custom Vision Service 能够将模型导出为适用于 iOS 11 的 CoreML 格式,和适用于 Android 的 TensorFlow 格式。导出的模型针对移动设备的限制进行了优化,因此可以进行实时分类。

Face API 百万级图像识别

Face APIhttps://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/face/ 是一种普遍可用的基于云的服务,可进行人脸和情绪识别。它能检测图像中人脸和情绪的位置和属性,因此可用于用户体验个性化。使用 Face API,开发人员可以确定两张脸部是否属于同一个人,识别以前被打过标签的人,在一个图像集中找到外观相似的脸部,以及从图集中对某个人的图像进行查找或分组。

从今天开始,我们对 Face API 进行了一些改进,包括百万级图像识别,以更好地帮助客户实现视觉场景(图 2)。百万级图像识别技术是指一种新型的人像分组和脸部识别功能,可处理 100 万人及其脸部图像。通过此次更新,开发人员现在可以训练 Face API 的识别数量达到 100 万人,并且响应速度不受影响。

图 2:Face API 现在进行了几项改进,包括百万级图像识别

改善开发人员搜索功能

人工智能的另一个关键领域是搜索:全球每个人都可以从 Bing 搜索收集到丰富的信息,但我们也可以让开发人员通过多种搜索 API 来获得想要的信息。仅需几行代码嵌入到应用程序中,我们可以帮助用户从全世界的网络中找到正确的信息。

作为认知服务搜索功能的一部分,Bing Entity Search https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/bing-entity-search-api/ 为所有应用程序、博客和网站提供关于人、地点、事物和本地企业的丰富信息,以改善用户体验。我很高兴地宣布 Bing Entity Search 已在 Azure 门户上推出。

通过 Bing Entity Search,开发人员现在可以根据搜索到的术语确定最相关的目标,以及这些目标的主要细节(图 3)。这些目标横跨多个国际市场和市场类型,包括名人、地点、电影、电视节目、视频游戏和书籍等信息。

图 3:Entity Search 中增加的搜索结果

如果您想要了解更多创建智能视觉和搜索应用程序的信息,请访问Azure Cognitive Service http://azure.com/cognitive和我们的文档页面https://docs.microsoft.com/en-us/azure/#pivot=products&panel=ai。

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