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Azure机器学习如何启用PowerPoint Designer

如果您使用Office 365,您可能会看到在PowerPoint幻灯片中插入图片时,Microsoft PowerPoint Designer似乎提供了有用的想法。您也可以在功能区的"常用"选项卡下找到它。无论哪种情况,Designer都会为用户提供重新设计的幻灯片,以最大限度地提高他们的参与度和视觉吸引力。这些设计包括以图表的形式表示文本的不同方法,使图像弹出的布局,现在它甚至可以显示相关的图标和图像,使幻灯片更上一层楼。最终,它节省了用户的时间,同时增强了他们的幻灯片,创造了惊人的,难忘的,有效的演示文稿。Designer使用Office 365中的人工智能(AI)功能,使用户能够更高效地工作,并从PowerPoint中释放出更大的价值。它应用人工智能技术和基于机器学习的技术来建议高质量的专业幻灯片设计。幻灯片上的内容(如图像、文本和表格)由设计师分析,并根据专业设计的模板进行格式化,以增强效果和视觉吸引力。数据科学团队,致力于发展和提高设计师,由五名数据科学家组成,他们在应用机器学习和软件工程方面有着不同的背景。他们努力在人工智能领域继续推动障碍,提供使每个人的演示设计更具影响力和更轻松的工具。他们分享了PowerPoint Designer背后的一些努力,只是为了让我们能从这个强大的功能中窥见一眼。PowerPoint设计器功能Designer已经在生产环境中处理用户请求数年了,并使用机器学习模型来处理诸如图像分类、内容推荐、文本分析、幻灯片结构分析、建议排序等问题。自推出以来,设计师用户在演示文稿中保留了17亿张设计师幻灯片。这意味着团队需要一个平台来大规模运行他们的模型。此外,设计师团队还定期对模型进行生产和驱动模型实验,以提供优化的内容建议。最近,PowerPoint中的数据分析和机器学习团队开始利用Azure机器学习及其强大的MLOps功能来更快、更大规模地构建模型,取代了本地开发。向内容建议(如背景图像、视频等)发展需要一个高性能的平台,这进一步要求向Azure机器学习转变。该团队使用Azure机器学习及其MLOps功能来创建可以迭代的自动化管道,而不会中断用户体验。管道从存储数据的Azure数据湖开始。从那里,团队收集数据并对其进行预处理,合并来自不同来源的数据,并将原始数据转换为模型可以理解的格式。利用Azure机器学习分布式培训,他们每周或每月重新培训当前模型。分布式训练允许团队在多个虚拟机(vm)和gpu(图形处理单元)之间并行地训练模型。这为团队节省了大量时间,以确保模型培训不会破坏数据科学团队的用户体验,因此他们可以专注于其他目标,如实验。该团队同时进行实验,尝试变量或超参数,并比较结果。最后的模型被放回azuredatalake并下载到azuremachinelearning。下图显示了从azuredatalake的本地缓存中使用的数据的概念化的高级架构,以在azuremachinelearning上开发机器学习模型。然后将这些模型集成到Designer后端服务的微服务体系结构中,为PowerPoint用户提供智能幻灯片建议。Azure机器学习对PowerPoint团队的好处PowerPoint团队决定将其工作负载转移到Azure Machine Learning,基于以下功能:支持Python笔记本,可以通过浏览器在任何机器上访问。本机支持运行最新的基于TensorFlow和Pythorch的算法和预先训练的模型。实验非常容易设置,只需最少的提升时间,它允许在本地或云端无缝执行,从而为开发人员提供了一个混合环境。Azure机器学习是微软的主要人工智能投资之一。关注Azure博客,第一个知道何时发布了利用新模型推荐更多类型内容(如图像分类和内容推荐)的功能。Azure机器学习| Azure数据湖| Azure机器学习管道了解更多了解有关Azure机器学习的更多信息。了解有关Azure机器学习功能如何在Outlook中建议答复的详细信息。了解Azure AI在团队和其他Microsoft 365产品中的其他使用方式。