微軟希望將數據和機器智能更緊密地結合在一起

無論客戶是PowerPoint用戶還是SQL Server管理員，都會為其客戶帶來痛苦。今天，在其數據安全事件中，該公司正在推出一些更新，使使用微軟工具的開發人員更輕鬆地為自己的應用程序帶來“智能”。

在今天的活動中，微軟推出SQL Server 2017預覽的更新（技術上，這是社區技術預覽版2.0），這可能在今年晚些時候推出正式版（不用說它的名字），以及它的認知服務。值得注意的是，SQL Server 2017也是第一個在Linux和Docker容器上運行的版本。

該公司數據庫係統總經理羅恩·庫馬爾（Rohan Kumar）說，數據庫管理的基礎已經基本上已經商品化了。用戶現在正在尋找的是更好的方法來從他們存儲的數據中獲取價值。微軟的合作夥伴告訴我們，在應用程序中建立智能仍然太難了，他們希望更多的這種智能可以直接在數據庫中使用。

所以隨著今天的更新，微軟宣布，它正在為SQL Server 2017建立Python的支持。這可能聽起來像一個小事情，但絕大多數機器學習框架依賴於Python。從數據庫中更容易地訪問Python腳本意味著更容易在此數據上使用機器學習技術，而不必首先將其從數據庫中移出，讓其過時，然後嚐試構建機器學習模型。

事實上，正是這樣一個想法，即將數據和人工智能相互聯係在一起，從而推動了許多這些決策。微軟數據集團公司副總裁約瑟夫·西羅斯（Joseph Sirosh）在本月初在西雅圖舉行的小型新聞發布會上指出，情報應該“靠近數據。它應該駐留在數據庫中。它應該駐留在生成數據的應用程序中。因此，為我們的數據平台帶來智能，是我們戰略中非常重要的一環。

將智能化更接近數據的優點是相當明顯的，因為當涉及的延遲較少時，您可以更快地運行應用程序——尤其是因為用於機器學習的數據集往往非常大。

除了增加對Python的支持之外，Microsoft還正在改進其對SQL Server 2017中非常受數據科學家歡迎的R語言的現有支持。作為其中的一部分，該公司正在增加預處理的神經網絡以進行情感分析和圖像功能化到R Server中。

為了使SQL Server 2017對更多的應用程序更有用，公司還在為數據庫添加圖形數據的新功能。該公司表示，這將使開發人員更容易地表示這些關係數據庫中通常存在的層次結構和關係，而不必去專門的第三方圖形數據庫。

Microsoft認證服務，使開發人員可以使用預先打包的機器學習模型，今天也在更新。不過，這是一個小小的更新，主要側重於將Face API，Computer Vision API和Content Moderator推出到一般可用性。

今天宣布的其他更新包括Azure Analysis Services的一般可用性和Cortana Intelligence Services的新模板，為質量保證和個性化優惠提供預先構建的解決方案。

然而，所有這些新功能大部分都是公司整體願景的體現，即將數據和智能分析更緊密地結合在一起。