Dịch vụ Azure Machine Learning gợi ý trả lời mail trên ứng dụng Outlook

Để đào tạo mô hình này, nhóm cần có cách xây dựng và chuẩn bị một bộ dữ liệu lớn bao gồm hơn 100 triệu tin nhắn. Để làm điều này, nhóm đã tận dụng một khung xử lý phân tán để lấy mẫu và lấy dữ liệu từ một cơ sở người dùng rộng lớn.

Azure Data Lake Storage được sử dụng để lưu trữ dữ liệu đào tạo được sử dụng để đào tạo các mô hình trả lời được đề xuất. Sau đó, chúng tôi sẽ dọn dẹp và sắp xếp dữ liệu thành các cặp trả lời tin nhắn (bao gồm các phản hồi tiềm năng cho email) được lưu trữ trong Azure Data Lake Storage (ADLS). Các pipelines đào tạo cũng tiêu thụ các cặp trả lời được lưu trữ trong ADLS để đào tạo các mô hình. Để tự thực hiện khóa đào tạo Machine Learning, nhóm sử dụng các nhóm GPU có sẵn trong Azure. Các pipelines đào tạo tận dụng các cặp Trả lời tin nhắn được quản lý này để tìm hiểu cách đề xuất trả lời phù hợp dựa trên một tin nhắn nhất định. Khi mô hình được tạo, các nhà khoa học dữ liệu có thể so sánh hiệu suất của mô hình với các mô hình trước đó và đánh giá cách tiếp cận nào hoạt động tốt hơn khi đề xuất các câu trả lời được đề xuất có liên quan.

Đội ngủ quản lý Outlook giúp bảo vệ dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng nền tảng Azure để chuẩn bị các bộ dữ liệu quy mô lớn được yêu cầu để xây dựng một tính năng như trả lời được đề xuất theo tiêu chuẩn tuân thủ Office 365. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các giải pháp tính toán và quy trình làm việc Azure thực thi các chính sách bảo mật để tạo thử nghiệm và đào tạo nhiều mô hình trên GPU.

Đây chỉ là một trong nhiều ví dụ về cách các sản phẩm của Microsoft được hỗ trợ bởi các khả năng đột phá của Azure AI để tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn. Đội ngũ phát triển đang theo dõi các phản hồi từ người dùng và cải thiện tính năng cho người dùng đồng thời mở rộng các loại phản hồi được đề xuất.