La piattaforma Cloud Microsoft Azure offre diversi strumenti per lo sviluppo e l'implementazione di soluzioni e tecnologie per il Machine Learning; parliamo di una tematica particolarmente attuale, il Machine Learning è infatti tornato al centro della scena informatica nel corso degli ultimi anni, soprattutto grazie al fatto che oggi è finalmente possibile processare enormi quantità di dati (Big Data) in tempi relativamente veloci e a costi molto contenuti.
L'infrastruttura di Microsoft Azure per il Machine Learning è stata concepita per la progettazione di soluzioni applicative, essa infatti mette a disposizione algoritmi avanzati e una interfaccia semplice ed intuitiva incentrata sul trascinamento delle componenti selezionate per passare rapidamente dall'idea di un progetto alla sua distribuzione. Gli sviluppatori alla ricerca di funzionalità integrate per la data science e la data analysis potranno sfruttare API e strumenti accessibili tramite l'Azure Marketplace per incrementare la propria produttività.
Il lavoro di coding verrà ulteriormente semplificato dalla disponibilità di un ambiente integrato per lo sviluppo come Azure Machine Learning Studio, IDE che include centinaia di pacchetti integrati e supporto per la personalizzazione dei sorgenti con cui realizzare soluzioni basate su linguaggi familiari per gli sviluppatori come per esempio R e Python.
A questo proposito "Azure Machine Learning" è il titolo di un nuovo Webinar gratuito offerto da Microsoft e appositamente dedicato all'intelligenza computazionale nel Cloud di Azure; nel corso del seminario online sarà possibile imparare cos'è il Machine Learning e scoprire quali sono i vari scenari produttivi in cui può essere esso può essere adottato.
Grazie alla guida di un esperto come Davide Mauri, Co-founder di SolidQ Italia nonché Microsoft Data Platform MVP, i partecipanti capiranno fino a dove possono spingersi con l'elaborazione e l'analisi dei dati. Il Webinar mostrerà come usare strumenti On-Premise realizzando soluzioni complesse in modo visuale, come sfruttare l’integrazione con R e Python per ottenere alti livelli di performance e come integrare gli algoritmi delle proprie applicazioni invocando i Web service.
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