随着企业寻求推动创新、提高效率和降低成本，机器学习（ML）正在许多行业和场景中获得发展势头。microsoftazure Machine Learning为开发人员和数据科学家提供了企业级功能，以加快ML生命周期。在Microsoft Build 2020大会上，我们宣布了Azure机器学习在以下领域的若干进步：ML for all skills、Enterprise grade MLOps和responsible ML。所有技能的ML新的增强功能为所有技能提供了ML访问。预览中的增强型笔记本数据科学家和开发人员现在可以直接在Azure机器学习工作室（Azure Machine Learning studio）内访问增强型笔记本编辑器。新的创建、编辑和协作功能使数据科学团队的远程工作和共享更加容易，而且笔记本电脑与Jupyter完全兼容。利用诸如IntelliSense、内联错误突出显示和来自VSCode的代码建议等功能提高开发效率，这些功能在Jupyter笔记本电脑中提供了同类最佳的编码体验。访问实时协同编辑（即将推出），以实现无缝远程协作或配对调试。内联控件，用于在笔记本电脑内使用GPU或CPU计算实例启动、停止和创建新的计算。将新内核添加到笔记本编辑器中，并在不同的内核（如Python和R）之间快速切换。与三个用户和IntelliSense共同编辑实时笔记本电脑。强化学习支持Azure机器学习中新的强化学习支持使数据科学家能够训练与现实世界交互的代理，例如控制系统和游戏角色。要在Azure机器学习上训练代理，数据科学家可以使用SDK、studio UI或命令行界面（CLI）。Azure机器学习简化了在远程计算集群上大规模运行强化学习，包括在Tensorboard和Azure Machine Learning studio UI中跟踪实验结果。请参阅使用Azure机器学习培训代理在Minecraft中导航熔岩迷宫的示例笔记本。一名特工成功地在地雷阵中穿越迷宫。预览中的数据标记具有计算机视觉组件（如图像分类或对象检测）的项目通常需要为数千幅图像添加标签。Azure Machine learning中的数据标记为您提供了创建、管理和监视标记项目的中心位置。使用它来协调数据、标签，并有效地管理标签任务。新的ML辅助标记功能有助于触发自动机器学习模型，以加速标记任务，并可用于图像分类（多类或多标签）和对象检测任务。企业级MLOPMLOP的新功能旨在更快地实现创新。用于网络隔离的Azure专用链接预览版为了实现安全模型的培训和部署，azuremachinelerning提供了一组强大的数据和网络保护功能。其中包括对Azure虚拟网络、专用计算主机和客户管理的密钥的支持，以便在传输和静止时进行加密。此外，我们正在为网络隔离启用专用链接，以便通过虚拟网络中的专用终结点访问Azure机器学习，因此Azure机器学习工作区将无法访问internet。这对于金融服务、保险和医疗保健等受监管行业的许多情况都至关重要。Azure认知搜索集成预览版许多企业拥有大量的文档，可以构建认知搜索解决方案来搜索特定的术语并找到相关的结果，从而提高生产率。为了构建有效的解决方案，通常需要定制模型来丰富搜索体验。使用Azure机器学习，开发人员可以通过培训和部署模型来交付定制的搜索解决方案，现在，可以将端点无缝地集成到Azure认知搜索技能集中。负责的ML在与以太委员会及其工作组的合作下，我们将把负责任人工智能的最新研究成果带到Azure。Azure Machine Learning中新的负责任的ML功能和我们的开源工具包使数据科学家和开发人员能够理解ML模型，保护人们及其数据，并控制端到端的ML过程。要了解更多信息，请阅读Build中负责的ML公告。与客户一起创新我们将继续与您，我们的客户携手推动这一创新。例如，Carhartt向Azure机器学习寻求定量的见解，以帮助他们的公司将正确的产品送到客户工作和生活的地方。"我们在Azure Machine Learning上部署的模型帮助我们选择了2019年新开的三家零售店。这些商店在12月份，也就是我们这个季节的最高峰，超过了他们的收入计划200%，开业后的几个月内就成为了他们地区表现最好的商店之一。"—Carhartt的BI和分析主管Jolie Vitale。今天就开始建设吧！我们希望你能加入我们，开始你的Azure机器学习之旅。开始免费试用Azure机器学习。了解有关Azure机器学习的更多信息，并遵循快速入门指南和教程。