19、深入探索Azure：机器学习、认知服务与安全防护

深入探索Azure：机器学习、认知服务与安全防护

在当今数字化时代，云计算平台为企业和开发者提供了强大的工具和资源，以推动创新和业务增长。Microsoft Azure作为领先的云计算平台之一，提供了丰富的服务和功能，涵盖了机器学习、认知服务、安全防护等多个领域。本文将深入介绍Azure在这些方面的重要特性和使用方法。

1. Azure机器学习基础

Azure机器学习是一个强大的平台，可用于构建、训练和部署机器学习模型，使计算机能够模拟人类智能。在深入了解Azure中的机器学习工具之前，我们需要明确几个关键概念：
- 人工智能（AI） ：基于数学算法构建，用于支持Azure中的数据模型创建。大多数模型旨在进行预测活动，通过对传递的数据字段进行分析和学习算法模式中的行为，利用经过验证的数据源进行数据整合和预测。模型会根据训练和使用情况进行调整。
- 机器学习（ML） ：结合Azure中的数据科学技术，将数学计算应用于现有数据，以预测趋势和进行分析，完全依靠计算能力。通常，Azure中的机器学习解决方案由低代码或无代码解决方案驱动，这也是为什么微软称应用程序和设备会随着使用量的增加而变得更加智能。
- 深度学习（DL） ：机器学习的最复杂形式，使用现有机器学习解决方案创建的算法来确定预测结果是否正确。深度学习需要进行大量的数据分析，其分析规模远大于机器学习。它使用由多层算法组成的人工神经网络来评估数据，每个算法层对传入的数据进行专门分析，并且神经网络的各个层和多个神经网络可以通过数据处理进行学习。

运行深度学习模型的成本因所需的资源优化（如计