Как найти подходящее решение ИИ?

Корпорация Майкрософт предлагает несколько решений ИИ. Это означает, что вы не ограничены одним вариантом. Но как выбрать подходящий для приложения? Давайте разберемся.

Мне нужно интегрировать модель машинного обучения в свое приложение и запустить его на устройстве, используя все преимущества аппаратного ускорения

Для вас наилучший вариант — машинное обучение Windows. Эти высокоуровневые интерфейсы API WinRT работают с приложениями Windows 10 (UWP, классические приложения) и выполняют оценку моделей непосредственно на устройстве. Вы можете даже использовать GPU устройства (при наличии), чтобы повысить производительность.

Я хочу интегрировать компьютерное зрение в свое приложение и воспользоваться преимуществами оптимизации платформы

Наилучший вариант в этом случае — платформа навыков компьютерного зрения Windows. Эта простая платформа позволяет создавать пользовательские приложения компьютерного зрения, использующие аппаратное ускорение на пограничных устройствах. Вы можете объединить готовые библиотеки для распространенных сценариев обработки изображений с моделями машинного обучения для выполнения специализированных задач.

Мне нужно полностью контролировать использование ресурсов во время выполнения модели для ресурсоемких приложений

Вам подойдет DirectML. Эти интерфейсы API типа DirectX предоставляют программную парадигму, привычную для разработчиков игр на C++, и позволяют воспользоваться всеми преимуществами оборудования.

Мне нужно обучать, тестировать и развертывать модели машинного обучения на платформе, привычной для разработчиков .NET

Опробуйте возможности ML.NET, платформы машинного обучения для разработчиков .NET.

Я хочу использовать возможности облака Azure для обучения и развертывания моделей машинного обучения

См. полный список решений машинного обучения от Майкрософт. Здесь также указано множество продуктов и служб, работающих в Azure.