СПб +7 (812) 677-56-90    МСК +7 (495) 647-50-46 EN

Microsoft Azure Machine Learning

Описание

Microsoft Azure Machine Learning (ML in Azure) – набор облачных сервисов прогнозной аналитики (predictive analytics), который позволяет прогнозировать различные события в будущем: спрос на продукцию, остатки на складах, привлечение и отток клиентов, эффективность запуска новых продуктов и направлений, вероятность выхода оборудования из строя, возможные попытки мошенничества.

Компоненты Microsoft Azure Machine Learning

  • Microsoft Azure ML Studio – конструктор для разработки (workspace), визуальный веб-интерфейс для создания моделей прогнозирования с механизмом drag&drop.
  • Веб-сервисы Microsoft Azure Machine Learning.

Возможности Microsoft Azure Machine Learning

  • Облачный сервис, который позволяет оперативно и просто создавать модели и решения прогнозной аналитики с минимальным участием специалистов.
  • Готовый набор математических моделей для прогноза различных показателей бизнеса.
  • Построение прогнозных моделей на основе Больших данных (Big Data) и данных датчиков, контроллеров Интернета вещей (IoT).
  • Сбор и хранение результатов прогнозирования с возможностью общего доступа к ним.
  • Поддержка языков программирования R и Python для самостоятельного построения математических моделей.
  • Drag&Drop позволяет решать некоторые задачи путем перетаскивания областей с помощью «мышки», без глубоких знаний математики и программирования.
  • Максимально точные прогнозы для принятия взвешенных решений.
  • Интеграция с Microsoft Power BI для создания интерактивных отчетов и отслеживания показателей в режиме реальном времени.
  • Интеграция с Apache Spark для увеличения скорости вычисления.
  • Интеграция с Microrosft SQL Database для хранения результатов прогнозирования и т.д.

Microsoft Azure Machine Learning в отраслях

Прогнозная аналитика – Ритейл и eCommerce:

  • Прогнозирование продаж и спроса на продукцию.
  • Прогноз эффективности маркетинговых кампаний.
  • Построение моделей предпочтений покупателей.
  • Персонифицированные рекомендации для клиентов.
  • Управление лояльностью клиентов.
  • Сегментация и кластеризация клиентов.

Прогнозная аналитика – Телекоммуникации:

  • Прогнозирование оттока абонентов.
  • Прогнозирование удовлетворенности клиентов.
  • Сегментация групп абонентов со схожими предпочтениями.

Прогнозная аналитика – Финансовый сектор:

  • Скоринг заемщиков.
  • Выявление и предупреждение случаев мошенничества.
  • Оценка страховых рисков и прибыли.

Прогнозная аналитика – Логистика:

  • Оптимизация маршрутов и цепочки поставок.
  • Прогнозирование времени доставки.
  • Прогнозирование поломок транспортных средств.
  • Планирование расписаний.

Прогнозная аналитика – Здравоохранение:

  • Прогнозирование трендов, оценка состония здоровья.
  • Персонализация в здравоохранении.

Прогнозная аналитика – Промышленность и производство:

  • Прогнозирование выхода оборудования из строя.
  • Оптимизация технического обслуживания.
  • Прогнозирование качества продукции.

Прогнозная аналитика – Энергетика и ЖКХ:

  • Прогнозирование нагрузки и потребления ресурсов.
  • Предсказание отказов оборудования.

Преимущества Microsoft Azure Machine Learning

  • Облачный сервис не требует установки программного обеспечения и дополнительных вычислительных мощностей, доступен через веб- браузер с возможностью совместной работы.
  • Сервис подходит для решения задач, требующих больших вычислительных мощностей: не требует дополнительного ИТ-оборудования, так как все расчеты происходят в «облаке».
  • Использование нескольких алгоритмов машинного обучения и стратегий моделирования.
  • Управление моделями: возврат изменений, поиск и повторное использование прогнозных моделей или их переобучение.
  • Автоматическое масштабирование в случае изменения потребности в ресурсах.
  • Возможность отслеживать изменения используемых моделей и качество работы используемых алгоритмов.
  • Автоматическое переобучение модели при появлении новых данных, что улучшает качество прогноза.
  • Не требует дорогостоящего внедрения и затрат на поддержку работоспособности системы.

Задайте вопрос эксперту на нашем сайте или по телефону: +7 (495) 647-50-46 или +7 (812) 677-56-90.