微软How-Old.net官方中文版上线了 幕后黑科技揭秘

在五一的假期里，一项新技术迅速走红，那就是通过大数据和机器识别技术来判断照片中人物的年龄。这项服务一经推出，立即在社交网络上引发了“攀比”的热潮。

就在昨天，这项服务的官方中文版已经上线，更便于国内用户使用。你只需要上传自己或任何人的照片（文件大小不超过3MB），颜龄机器人就会迅速做出年龄判断。从目前的体验来看，对于“正常人”的判断相当准确。

不必担心隐私问题，微软官方明确表示，他们不会保存你的照片。

对于PC用户，可以通过网站访问；手机用户则只需扫码即可。

如果你认为这只是微软的一个小玩具，那你就错了。背后其实隐藏着许多高科技的力量，包括机器学习、流分析和PowerBI。微软是如何通过这些技术判断照片里人物的年龄的呢？他们特意分享了一篇揭示颜龄机器人幕后的秘密的文章。

起初，微软预计会有大约50人来试用这项服务，但结果却远超预期。短短时间内，就有超过3万5千人来试用，整个项目迅速展开。

为了向开发者展示如何利用微软Azure云服务轻松快速地开发智能应用，微软在Azure上使用了新发布的人脸识别APIs，为2015年微软BUILD开发者大会第二天的主题演讲搭建了how-old网站。这个网站让用户可以上传照片，然后通过API预测照片中所有人物的性别和年龄。目前，该服务的性别识别功能相当准确，年龄预测虽然偶尔有些出入，但总能博用户一笑，增添不少欢乐。

网站建成后，微软邀请了数百名员工来体验并给出反馈。当时他们预计能有几十人来试用就算不错了。仅仅三个小时后，后台的分析图表显示，How-old收到了来自全球3万五千用户的照片，其中大约有两万人来自土耳其。推特上出现了大量来自土耳其的用户分享的网页链接。这些照片中超过一半都是用户上传的自己的照片，这些信息帮助他们改善了用户体验，并进行了额外的手机上传照片测试。

实现这一切也许令人难以置信，但两位工程师只花了几个小时便完成了整套解决方案的整合，包括网页、机器学习API、实时数据流分析和实时BI。这充分展示了Azure开发者的敏捷和创造力。这款应用的关键功能包括识别图片中人物的性别及年龄、获取实时信息以及生成实时分析图表来显示结果。通过浏览微软Azure机器学习库中的API，他们选择了由必应和微软研究院共同打造的Project Oxford中的面部识别API作为项目的基础。为了增加用户体验的趣味性，他们还添加了Azure市场中的必应搜索API，最终建成了How-old网站。驾驭数据洪流：实时分析揭示网站用户洞察

在这个信息爆炸的时代，每个在线平台都在不断地收集庞大的用户数据。这些数据包括用户通过iPhone、Windows或安卓登录的数量，最受欢迎的年龄段以及地理位置等。这些信息都被储存在JSON文件中，以供后续分析。

以下是关于实时数据分析的深入洞察：

一、实时数据导入与解析

我们的网站采用微软Azure数据流服务，以获取实时数据的模式。每当用户上传照片时，Azure Event Hub API会生成JSON文件，该文件随即被导入Event Hub。这是一个高伸缩性的发布-订阅吸收器，能够摄入每秒数百万次的事件。值得注意的是，我们不会保留任何用户照片或个人信息，只有JSON文件被流向Azure Event Hub。

二、实时数据处理与分析

为了处理用户上传的成千上万张照片，我们采用了Azure流分析（ASA）。这是一个高吞吐、低延迟的全托管解决方案，让用户能够用类似于SQL的语言轻松处理数据流。例如，只需简单的SQL查询命令，就可以在一秒一跳的十秒窗口内得出上传照片中男性和女性的总数。这些实时更新的信息对于了解用户行为和偏好至关重要。

三、实时分析图表展示结果

四、结语与邀请

通过Azure服务和机器学习库中的API，我们能够实现实时的数据分析与展示。我们诚邀每位用户亲自尝试这些功能，探索数据的无限可能。无论是了解用户的地理位置分布、年龄构成还是其他更多信息，实时数据分析都能为我们提供宝贵的洞察。让我们一起驾驭数据洪流，创造更多的价值！我们也欢迎大家利用Azure服务和机器学习库创建自己的应用，共同推动数据科学的发展。