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在 Azure 中利用 AI 进行创新

项目
12/20/2023

作为一家创新型企业，你的公司拥有关于其业务和客户的丰富信息。使用 AI 创新，你的公司能够实现以下目标：

对客户需求做出预测。
自动执行业务流程。
发现非结构化数据中隐藏的信息。
以新的方式与客户互动，为他们带来更好的体验。

本文介绍使用 AI 进行创新的几种方法。通过创新，还可从现有数据得出对公司业务的见解。你可以在下表中找到满足自己实现需求的最佳解决方案。

解决方案类别	说明	所需技能
机器学习	Azure 机器学习生成、部署和管理你自己的机器学习模型。	数据科学家和开发者
AI 应用程序和代理	Azure 认知服务使用可通过你的数据进行自定义的特定于域的视觉、语音、语言和决策 AI 模型。 Azure 机器人服务通过向应用程序和网站添加机器人来增进客户参与。	Developer
知识挖掘	Azure AI 搜索发现内容（包括文档、合同、图像和其他数据类型）中隐藏的见解。	开发人员

机器学习

Azure 提供了先进的机器学习功能。使用 Azure 机器学习跨云和边缘生成、训练和部署机器学习模型。使用自动化机器学习更快地开发模型。使用自己选择的工具和框架而不被束缚。

有关详细信息，请参阅 Azure 机器学习概述和开始你的第一次机器学习试验。有关机器学习开源模型格式和运行时的详细信息，请参阅 ONNX 运行时。

操作

数据科学家可以使用 Python 和 R 之类的高级语言以及拖放视觉体验通过 Azure 机器学习来训练并生成模型。若要开始使用 Azure 机器学习：

在 Azure 门户中，搜索并选择“机器学习”。
选择“添加”，然后按照门户中的步骤创建工作区。
新工作区为数据科学家提供了用于训练、生成、部署和管理模型的低代码和代码驱动的方法。

直接转到 Azure 门户中的 Azure 机器学习资源。

AI 应用程序和代理

Azure 提供了一套称为“认知服务”的预生成 AI 服务，用于生成 AI 应用程序。此外，Azure 还提供机器人服务，开发者可以通过它生成可增进客户和员工参与的对话 AI 代理。

AI 应用程序

借助认知服务，你可以将视觉、语音、语言和决策这些 AI 功能合并到应用程序中。大多数预测模型都不需要额外的训练。当你没有数据科学家来训练预测模型时，这些服务非常有用。其他服务只需要最低程度的训练。

有关可能需要的训练以及视觉、语音、语言和决策方面的可用服务列表，请参阅认知服务文档。

操作

若要开始使用认知服务 API：

在 Azure 门户中，搜索并选择“认知服务”。
选择“添加”，在 Azure 市场中查找认知服务 API。
搜索并选择一种服务：
- 如果知道要使用的服务名称，请在“搜索市场”中输入该名称。然后选择服务。
- 有关认知服务 API 的列表，请选择“认知服务”标题旁边的“查看更多”。然后选择服务。
选择“创建”，然后按照门户中的步骤预配该服务。

直接转到 Azure 门户中的认知服务。

AI 代理

通过由 Bot Framework 和 Azure 机器人服务提供支持的对话体验，更加自然地与客户进行交互并增进客户参与。另外，还可使用认知服务 API，如语言理解 (LUIS)、QnA Maker 和语音服务。它们可帮助你的客户完成常见任务，让你的呼叫中心坐席腾出时间专注于处理更微妙、具有更高价值的案例。

有关如何生成机器人的详细信息，请参阅 Azure 机器人服务。

操作

若要开始使用 Azure 机器人服务：

在 Azure 门户中，搜索并选择“机器人服务”。
选择“添加”，然后选择“Web 应用机器人”或“机器人通道注册”。
选择创建。然后按照门户中的步骤预配该服务。

直接转到 Azure 门户中的 Azure 机器人服务。

知识挖掘

知识挖掘使用 AI 来推动针对大量非结构化、半结构化和结构化信息的内容理解。使用 Azure AI 搜索从内容（包括文档、图像和媒体）中发现潜在见解。可以发现内容中的模式和关系、了解情绪并提取关键短语。

Azure AI 搜索使用必应和Microsoft 办公室使用的相同自然语言堆栈。增加用于创新的时间，减少用于维护复杂云搜索解决方案的时间。

有关详细信息，请参阅什么是 Azure AI 搜索？

操作

开始操作：

在Azure 门户中，搜索并选择 Azure AI 搜索。
按照门户中的步骤预配该服务。

直接转到Azure 门户中的 Azure AI 搜索。