从广义上说，机器学习是一种需要用到大量数据（被称为训练集）的人工智能技术，从而能教会计算机系统学会识别图像或声音等输入中的模式。

比如说，atv，可以用一个包含了各种水果和蔬菜图片的训练集来训练一个深度学习系统，之后该系统能学会自己识别水果或蔬菜的图片。它获得的数据越多，它的表现就会越好；所以每次当它遇到一个新的、长相奇怪的茄子或扭曲的苹果时，它都可以调整自己的算法以使其变得更为准确。

这类的成果不只是研究的里程碑。由于机器学习的进步，加上计算马力的大幅度增长，我们如今有了像微软实时语音翻译Skype Translator 这样面向普通大众的产品，还有像微软小娜（Cortana）这样能够听懂你所说的、并帮助你完成一些订机票和设定备忘录等任务的人工智能个人助手。

如今，无论是科技巨头还是小型初创企业都看到了机器学习背后的种种可能性。微软更新这款认知工具包正是为了让更多的开发者不再拘泥于诸多限制，从而把精力发挥到自己天马行空的创意上，让开发者们有机会轻松开发出各种人工智能的有趣应用。

随着微软认知工具包（前称CNTK）变得越来越流行，微软听取了更多的来自开发者们的需求。例如许多开发者不能或不想写大量代码，于是微软创造出一个自定义系统，能让开发者更简单的配置深度学习系统而不需要额外的代码。又例如开发者想将自己的 Python 或 C++ 代码与该工具箱的深度学习能力结合起来，或是一些研究人员想要使用该工具包进行强化学习研究——这类研究可能最终引向真正的人工智能，j2直播，也就是系统能够自己做复杂的决策——在今天这最新版本的微软认知工具包中，你能看到这些来自开发者的声音都一一得到反馈。

最初，微软认知工具包是由一群做语音的研究者们推出的，主要目的是为解决自己在研究中遇到的问题，但如今，你可以看到它被用于各种不同的使用场景中，成为普及人工智能的工具和例证。

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