29、Azure 在机器学习、人工智能及自动化方面的应用与实践

Azure 在机器学习、人工智能及自动化方面的应用与实践

1. Azure 在 AI 和 ML 中的基础能力与拓展

Azure 为人工智能（AI）和机器学习（ML）提供了丰富的资源和工具。基于 LUIS 的 Web 应用机器人可以集成更多的 Azure 认知服务，比如拼写检查和翻译服务。这些服务能处理用户拼写错误的情况，还能让机器人实现多语言交流。此外，还可以使用面部识别和个性化服务，根据摄像头的面部识别结果判断顾客身份，并自动推荐他们可能喜欢的披萨。

ML 是 LUIS 应用的一部分，但 Azure 中还有大量的 ML 资源和工具。借助高性能的 Azure 计算资源处理大型数据集和计算 ML 数据模型，降低了构建基于大型数据集的应用程序的门槛。这些应用更准确、高效，而且无需购买硬件或安装特殊工具，因为数据科学虚拟机（DSVM）包含了所需的所有组件。虽然并非所有应用都适合 AI 和 ML，但随着客户对企业智能功能的期望越来越高，Azure 服务能帮助企业脱颖而出。

2. 为机器人通信添加渠道

在之前的示例中，我们通过 Azure 门户的测试窗口与机器人进行通信。而渠道则能扩展与机器人的交互方式，比如让机器人与 Skype、Facebook Messenger、Microsoft Teams 和 Slack 等应用进行通信。Azure 机器人服务简化了将机器人与这些外部服务集成的步骤：
1. 在 Azure 门户中，选择你的 Web 应用机器人，然后选择“渠道”。
2. 选择你喜欢的渠道，例如 Skype。有些渠道需要创建开发者连接，如 Facebook 或 Slack，而 Skype 只需复制粘贴一些 HTML 代码即可。
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