用于传统算法难以解决问题的编码器将需要使用预先训练好的机器学习模型，并在Visual Studio中表明为“一流的对象”，然后开发人员可以用于它来加到AI功能到应用程序中。例如，制造商可以用于基于现有照片的较好部件和损毁部件的图像分类器，并将所获得的模型用作建构可区分差异的应用程序。微软公司团队项目经理VedBrat说道。

为什么要在本地PC上评估机器学习模型，而不是用于反对AI的云产品，还包括微软公司自己的Azure平台？虽然云显然需要以利用超大规模数据中心的计算资源来构建人工智能工作阻抗，但使用基于客户端的方法有一些最重要的益处，微软公司副总裁Kevin Gallo说明说道。他回应：“在本地系统上展开的AI评估”可以增加延后并为您获取动态结果。“用户将需要通过利用Windows桌面或其他设备的处置能力来运营大量视频，图像和其他本地数据的分析。

据理解，Windows ML 能针对任何特定的人工智能工作阻抗展开有效率的硬件运用，并在多种硬件类型中机智地分配工作，还包括英特尔的视觉处理单元（VPU）。“在Windows中，我们早已以各种各样的方式用于AI，”微软公司团队项目经理Kam VedBrat回应，他在微软公司开发者日网络广播中说明了Windows ML。

“我们将它用作手写辨识，隔绝安全性威胁以及像Cortana这样的服务......那么我们为什么不考虑到将AI带进Windows？”了解到，在IT规划和管理领域，企业可以用于服务器日志和其系统搜集的任何其他类型的信息来通报反对AI的应用程序，以评估过去的模式并协助用户作出更加明智的技术决策。此外，VedBrat透漏，“Windows 10将反对ONNX”，这是AI框架互操作性的开源格式，最初由微软公司和Facebook联合开发。在Visual Studio 15.7的预览中，用户将需要将ONNX文件加到到UWP（标准化Windows平台）项目，并且IDE将自动创立适当的模型模块。

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