Microsoft aa在其Azure ML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。
Python是机器学习的主要语言，这得益于它对进入的低门槛以及广泛的机器学习库和支持工具。Azure提供的Python是新SDK这样可以让Azure ML连接到开发人员现有的Python环境。
此SDK附带了
azureml-sdk
可以使用Python的
pip
包裹经理。大多数Python环境，从一般的Python安装到特定于数据科学的发行版，如Anaconda Python或者是木星笔记本，可以通过这种方式连接到Azure ML。
通过SDK提供的工具包括数据准备, 记录实验结果, Azure BLOB存储库中实验数据的存储与检索, 跨多个节点自动分发模型训练，以及自动为作业创建各种执行环境的方法，例如远程VM、Docker容器和Anaconda环境。
新PythonSDK支持的另一个新Azure ML特性是自动机器学习..根本的概念并不是新的-它是一种超参数优化，或者一种自动调整用于特定机器学习模型培训系统的参数的方法，以获得更好的结果。
微软将其描述为“机器学习管道推荐系统”。类似于流媒体服务向用户推荐电影的方式，自动机器学习推荐用于数据集的机器学习管道。“微软还声称，无需直接查看敏感数据，就可以实现自动化，从而保护用户的隐私。
其他新特点包括：
*分布式深倾，允许模型在计算机集群上进行自动培训，而无需配置群集。
*硬件-加速推理使用FPGA加快模型推理的送达速度。
*模型管理CI/CD，以便码头集装箱可用于管理经过培训的模型。
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文章来源：infoword
