利用无处不在的数据，Azure机器学习让工作和生活更美好

利用数据，企业能够预测趋势，无论是关于雇员离职还是写字楼的能源需求；利用数据，健身房可以确定发送促销信息的最佳时间以吸引会员；利用数据，鞋业公司能够提前判断哪些产品需要增加库存，哪些需要清仓。

“更加智慧的利用数据将让世界发生翻天覆地的变化。”微软负责信息管理与机器学习的企业副总裁Joseph Sirosh表示，“机器学习由此而生。机器学习实际上是基于历史的数据模型来进行预测，将过去的经验应用于未来。就像开车一样，我们不能只看后视镜，而是要向前看。”

微软Azure机器学习可以帮助企业进行海量数据计算。在Azure Marketplace中，企业可以购买量身定制的打包应用，例如预测API，从而将有价值的信息转化成为制胜战略。

2014年秋季，微软机器学习实践大会将首届Azure机器学习云应用竞赛的大奖授予了由微软云创动力中心（Microsoft Lab 1711）开发的应用——“猪葛亮”。微软云创动力中心隶属于云与企业工程部门的中国研发团队。该团队开发的“猪葛亮”是一个跨平台的移动应用，旨在帮助中国的小型养猪户预测未来六个月的市场状况，确定养猪的品种和数量，从而以最低的风险实现最大利润，让养猪场的经营更为高效。由于目前很多养猪散户缺乏预测市场趋势的工具，而“猪葛亮”能够帮助他们通过过去两年的市场数据，如饲料和仔猪的价格，预测未来至少六个月可预期的盈收和亏损。

许多应用，如同“猪葛亮”一样，帮助中小型企业降低了利用大数据的门槛，并能从中获益。

“猪葛亮”帮助中国的小型养猪户预测未来六个月的市场状况，确定养猪的品种和数量，从而以最小的风险实现最大利润，让养猪场的经营更为高效。

“我们可以轻松地将这一成果复制到其他行业。”微软云创动力中心负责人周斌对于将Azure机器学习应用于解决现实问题充满了信心，“凭借机器学习我们可以利用采集和处理的数据进行未来预测。采用类似的手段结合行业的业务特性，我们还可以试着对玉米价格、股票价格、机票价格、空气质量和交通高峰时间等进行宏观趋势预测。”

“猪葛亮”基于C#语言为Windows Phone和Windows 8.1开发的应用，下一个版本将基于HMTL5支持浏览器模式。（目前，“猪葛亮”正在进行Windows Phone 应用商店的审批并即将面世。周斌表示：

Azure机器学习提供的工具包括一个简单易用的可视化界面、初始化模板和可拖放的工作流程，不需要进行任何编程就能轻松加载数据。

“二、三十年前，软件和PC开始进入到企业和家家户户，对人们的工作和生活产生了巨大的影响。”Sirosh介绍说，“而如今一个新的趋势就是人们开始利用越来越多的传感器来采集多样化的数据，并通过更为智慧的手段对数据加以利用，从而让生活变得更加美好，让企业取得更大成功，使一切变的更加高效。”

例如，蒂森克虏伯电梯公司采用机器学习对电梯进行预防性和预测性维护，确保更为可靠和更长的运行时间。

Sirosh表示，微软已对机器学习进行了广泛的应用。必应广告的目标用户锁定和向相关用户推送信息就是基于机器学习创建的。Xbox背后也采用了相同的技术，用户能够获得“接下来听什么、看什么”的建议。Windows Phone 8.1上的个人智能助理Cortana（小娜），特别是她提建议的功能，也是基于机器学习研发出来的。

由于应用及应用商店的兴起，数据能够利用机器学习，以相同的方式来打包，并在Azure Marketplace这样的应用商店中提供服务。这就是新的数据科学经济的一个典型例子。

“想象一下，如果有一个应用程序能够帮助你提前预测对某一物品的需求，或是某事很可能会失败。这将是一个新兴的市场，人们可以把利用机器学习提供的应用或是服务放在云中。” Sirosh介绍说。需要商业预测的企业就可以在那里找到最能够满足其需求的应用了。

“我们最初是通过呼叫中心接受订单。随着时间的推移，大约一半客户转向在线下单。我们慢慢地失去了交叉营销的能力。不通过呼叫中心下单，我们就无法获知他们可能购买的需求和可能在线购物的冲动。”JJ食品服务公司首席运营官Mushtaque Ahmed表示，“不过现在，我们可以通过Azure机器学习向订购特定商品的客户进行特别推荐。这个功能对于推介新产品或吸引目前仍在别处购买商品的客户来说非常重要。”

JJ 食品服务公司是英国最大的独立食品配送服务公司之一，为60,000多名客户提供包括食品、纸张和清洁用品等在内的配送服务。如今，批发零售商可以利用Azure机器学习来提前预测客户订单并预先填充其购物车，从而大大缩短客户重新订货所需的时间。

“机器学习对在线业务产生的影响最大。”Ahmed表示，“近50%的客户交易都是在线完成的。”他们能够根据来自Dynamics AX (ERP) 的三年销售交易的数据，以及来自电子商务门户网站的由大约2500万单销售交易积累的6GB点击数据来提供推荐。

提到全球数据科学家短缺问题时，Sirosh表示：“能够把握公司需求、数据价值、并了解如何收集数据和搭建业务优化系统的专业人才还十分有限。”这也恰恰就是Azure机器学习的优势所在。它真正让机器学习变得大众化，将一个简单、集成的工具作为应用程序交到了用户手中。