Microsoft lança plataforma Azure Machine Learning

A Microsoft anunciou o lançamento oficial da Azure Machine Learning, uma plataforma a pensar em especialistas em data que necessitam de uma solução integrada para o desenvolvimento dos seus projetos. Organizar big data e melhorar o processo de criação de APIs são os objetivos da empresa.

Disponível desde junho, em versão Beta, a Azure Machine Learning é uma plataforma desenvolvida pela Microsoft com o intuito de melhorar o processamento de grandes volumes de dados e permitir a construção de APIs (Application Programming Interface). O lançamento oficial aconteceu esta semana, na Strata Conference.

Esta plataforma foi pensada como uma ferramenta de aprendizagem no que diz respeito a big data e à gestão e organização destes dados na cloud. O objetivo é fornecer às empresas um serviço que simplifique as informações com que os sistemas são bombardeados através das redes sociais, clientes, documentos de operações e todos os outros ambientes que rodeiam o negócio.

A Azure Machine Learning foi desevolvida a partir de estruturas já existentes da Microsoft, como é o caso da Xbox e do motor de busca Bing, e parte dessas funcionalidades para criar uma plataforma em que os utilizadores possam conceber aplicações mais rapidamente para que possam ser respondidas as necessidades de cada empresa. As APIs podem, depois, ser lançadas na plataforma, o que representa uma mais-valia para os utilizadores em termos de rapidez.

Quanto a novidades introduzidas com este lançamento oficial, Joseph Sirosh, vice-presidente da Microsoft, explica que a versão oficial suporta também a tecnologia Python, que se junta à R, já presente na versão Beta. A Azure Machine Learning, agora, oferece também a hipótese de trabalhar com Hadoop e Spark, alargando, assim, o número de possibilidades na construção de APIs.

De acordo com a Microsoft, a Azure Machine Learning torna-se uma forte concorrente em relação aos restantes serviços no mercado devido à sua componente de integração que possibilita a realização das diferentes fases do processamento de big data e da criação de APIs na mesma plataforma, bem como a partilha das mesmas. Esta partilha pública poderá ser benéfica para os especialistas em data, que deverão ver nesta plataforma um meio para testarem as suas criações e ideias.