很長一段時(shí)間以來，機(jī)器學(xué)習(xí)都占據(jù)著技術(shù)圈的熱搜榜。DTCC大會(huì)的第二天下午，筆者無意間闖入了機(jī)器學(xué)習(xí)專場，距開始還有半個(gè)小時(shí)，現(xiàn)場就已經(jīng)座無虛席了，機(jī)器學(xué)習(xí)的熱度可見一斑!隨意一瞥，筆者便看見了這樣一個(gè)議題——《微軟云計(jì)算在風(fēng)電行業(yè)的智能化實(shí)踐》，微軟、云計(jì)算、風(fēng)電行業(yè)，這三個(gè)字瞬間燃起了筆者的求知欲，所以這是一個(gè)什么樣的故事呢?
微軟兩大重點(diǎn)方向——人工智能與邊緣計(jì)算
劉士君開場便直奔主題——機(jī)器學(xué)習(xí)的意義是什么呢?關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的定義，或許每個(gè)人都有自己的見解和答案，劉士君提出的定義有三點(diǎn)：使用計(jì)算機(jī)運(yùn)行算法模型、從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘隱藏規(guī)律以及預(yù)測未來行為和趨勢。當(dāng)然，這是學(xué)術(shù)層面的定義，只有最后落地于具體場景，這事才算得上沒白研究。
劉士君舉了一個(gè)十分簡單的“信用卡欺詐行為檢測”的事例，當(dāng)用戶數(shù)很少時(shí)，人工檢測或許可以應(yīng)付，當(dāng)數(shù)據(jù)爆炸式增長后，人工審核顯然是不合適的。這也表明，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，人工智能的出現(xiàn)也是必然。
劉士君在現(xiàn)場說到機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢主要有四點(diǎn)：針對海量數(shù)據(jù);很多問題無法通過顯性指令集解決，但機(jī)器學(xué)習(xí)可以解決;效率幾何倍數(shù)提高;自我學(xué)習(xí)、不斷提高。當(dāng)然，微軟針對機(jī)器學(xué)習(xí)也有自己的產(chǎn)品——Azure Machine Learning Studio，Azure上基于GUI，用于創(chuàng)建和操作機(jī)器學(xué)習(xí)工作流的集成開發(fā)環(huán)境。如果簡單地用一句話介紹，Azure Machine Learning是一個(gè)通過PaaS平臺(tái)快速構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法供開發(fā)者使用的解決方案。其有很多不錯(cuò)的特點(diǎn)：通過瀏覽器訪問，通過可視化的模塊E2E支持?jǐn)?shù)據(jù)流，提供多種ML算法和模型庫，支持R和Python擴(kuò)展，支持Web API快速部署和伸縮，只需要完成算法，不需要部署環(huán)境，具有分類、回歸等模塊。如果感興趣，廣大技術(shù)人員可以自行體驗(yàn)。
這部分的最后，劉士君提及微軟今后兩大主要的研發(fā)方向集中于邊緣計(jì)算與人工智能。邊緣計(jì)算部分，劉士君簡單提及會(huì)將數(shù)據(jù)計(jì)算能力從云端逐漸推向邊緣化設(shè)備。
微軟云計(jì)算在風(fēng)電行業(yè)的智能化實(shí)踐
開篇提到，風(fēng)電行業(yè)吸引了我的注意力，為什么這么說呢?因?yàn)殛P(guān)于風(fēng)電行業(yè)的智能化案例相比其他行業(yè)的曝光度要少一些。來自北京天澤智云科技有限公司的劉宗長對這部分進(jìn)行了介紹。
從痛點(diǎn)出發(fā)，劉宗長表示，雖然人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn)，但在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于探索階段，還有許多問題需要解決：比如與工業(yè)場景中的痛點(diǎn)契合、以機(jī)理模型為基礎(chǔ)、對業(yè)務(wù)場景的深度理解、以為客戶創(chuàng)造價(jià)值為最終目標(biāo)。好，扯遠(yuǎn)了，再扯回來!
具體到風(fēng)電行業(yè)主要有三大痛點(diǎn)：一是國內(nèi)目前對風(fēng)能限電嚴(yán)重，風(fēng)機(jī)的實(shí)際使用率遠(yuǎn)低于國際平均水平，二是風(fēng)電的度電成本較高 (0.6-0.8元/度)，為煤電的2倍以上，三是運(yùn)維難度大，停機(jī)造成的損失巨大。針對這些問題，天澤智云科技選擇了Wind Insight，Wind Insight 是一個(gè)利用預(yù)測性分析及AI技術(shù)對風(fēng)電裝備進(jìn)行智能化運(yùn)維管理的平臺(tái)，其部署在了Azure平臺(tái)上，最大的方便就是可以集成Azure的資源，比如用 AML Studio 實(shí)現(xiàn)性能分析的建模過程、用 Azure進(jìn)行性能分析驗(yàn)證等。最后，基于Azure構(gòu)建整套系統(tǒng)縮短了80%以上的產(chǎn)品研發(fā)周期。
這場無意闖入讓筆者對微軟的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及Azure可以提供的整體資源有了一個(gè)簡單的了解，具體的功能或許可以請各位技術(shù)人士自行測試、評論里互相交流。
微軟兩大重點(diǎn)方向——人工智能與邊緣計(jì)算
劉士君開場便直奔主題——機(jī)器學(xué)習(xí)的意義是什么呢?關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的定義，或許每個(gè)人都有自己的見解和答案，劉士君提出的定義有三點(diǎn)：使用計(jì)算機(jī)運(yùn)行算法模型、從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘隱藏規(guī)律以及預(yù)測未來行為和趨勢。當(dāng)然，這是學(xué)術(shù)層面的定義，只有最后落地于具體場景，這事才算得上沒白研究。
劉士君舉了一個(gè)十分簡單的“信用卡欺詐行為檢測”的事例，當(dāng)用戶數(shù)很少時(shí)，人工檢測或許可以應(yīng)付，當(dāng)數(shù)據(jù)爆炸式增長后，人工審核顯然是不合適的。這也表明，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，人工智能的出現(xiàn)也是必然。
劉士君在現(xiàn)場說到機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)勢主要有四點(diǎn)：針對海量數(shù)據(jù);很多問題無法通過顯性指令集解決，但機(jī)器學(xué)習(xí)可以解決;效率幾何倍數(shù)提高;自我學(xué)習(xí)、不斷提高。當(dāng)然，微軟針對機(jī)器學(xué)習(xí)也有自己的產(chǎn)品——Azure Machine Learning Studio，Azure上基于GUI，用于創(chuàng)建和操作機(jī)器學(xué)習(xí)工作流的集成開發(fā)環(huán)境。如果簡單地用一句話介紹，Azure Machine Learning是一個(gè)通過PaaS平臺(tái)快速構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法供開發(fā)者使用的解決方案。其有很多不錯(cuò)的特點(diǎn)：通過瀏覽器訪問，通過可視化的模塊E2E支持?jǐn)?shù)據(jù)流，提供多種ML算法和模型庫，支持R和Python擴(kuò)展，支持Web API快速部署和伸縮，只需要完成算法，不需要部署環(huán)境，具有分類、回歸等模塊。如果感興趣，廣大技術(shù)人員可以自行體驗(yàn)。
這部分的最后，劉士君提及微軟今后兩大主要的研發(fā)方向集中于邊緣計(jì)算與人工智能。邊緣計(jì)算部分，劉士君簡單提及會(huì)將數(shù)據(jù)計(jì)算能力從云端逐漸推向邊緣化設(shè)備。
微軟云計(jì)算在風(fēng)電行業(yè)的智能化實(shí)踐
開篇提到，風(fēng)電行業(yè)吸引了我的注意力，為什么這么說呢?因?yàn)殛P(guān)于風(fēng)電行業(yè)的智能化案例相比其他行業(yè)的曝光度要少一些。來自北京天澤智云科技有限公司的劉宗長對這部分進(jìn)行了介紹。
從痛點(diǎn)出發(fā)，劉宗長表示，雖然人工智能技術(shù)突飛猛進(jìn)，但在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于探索階段，還有許多問題需要解決：比如與工業(yè)場景中的痛點(diǎn)契合、以機(jī)理模型為基礎(chǔ)、對業(yè)務(wù)場景的深度理解、以為客戶創(chuàng)造價(jià)值為最終目標(biāo)。好，扯遠(yuǎn)了，再扯回來!
具體到風(fēng)電行業(yè)主要有三大痛點(diǎn)：一是國內(nèi)目前對風(fēng)能限電嚴(yán)重，風(fēng)機(jī)的實(shí)際使用率遠(yuǎn)低于國際平均水平，二是風(fēng)電的度電成本較高 (0.6-0.8元/度)，為煤電的2倍以上，三是運(yùn)維難度大，停機(jī)造成的損失巨大。針對這些問題，天澤智云科技選擇了Wind Insight，Wind Insight 是一個(gè)利用預(yù)測性分析及AI技術(shù)對風(fēng)電裝備進(jìn)行智能化運(yùn)維管理的平臺(tái)，其部署在了Azure平臺(tái)上，最大的方便就是可以集成Azure的資源，比如用 AML Studio 實(shí)現(xiàn)性能分析的建模過程、用 Azure進(jìn)行性能分析驗(yàn)證等。最后，基于Azure構(gòu)建整套系統(tǒng)縮短了80%以上的產(chǎn)品研發(fā)周期。
這場無意闖入讓筆者對微軟的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)以及Azure可以提供的整體資源有了一個(gè)簡單的了解，具體的功能或許可以請各位技術(shù)人士自行測試、評論里互相交流。
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