微软提供了多个机器学习软件和服务，每个都有其独特的功能和适用场景。以下是几个值得关注的选项：

AutoML

功能：自动选择并训练机器学习模型，支持分类、预测和回归问题。

适用场景：适合数据量不大、需要快速构建和部署模型的场景。

优点：自动化程度高，减少数据科学家的工作量。

缺点：能力有限，无法处理无监督学习和复杂数据类型。

Azure机器学习服务

功能：提供云服务，支持数据存储、加工、模型训练和部署，支持多种开源框架如PyTorch、TensorFlow和scikit-learn。

适用场景：适合需要大规模计算资源和高级技术支持的场景。

优点：高度可操作，全面的技术支持，支持多种框架和语言。

SynapseML

功能：全能型AI框架，支持Java开发，封装了各种复杂的机器学习算法。

适用场景：适合Java开发者，需要整合AI功能到项目中的场景。

优点：功能强大，支持大数据处理。

Azure机器学习实验服务

功能：帮助开发者快速上手并部署机器学习实验，支持多种开源框架。

适用场景：适合需要快速实验和迭代模型的场景。

优点：支持多种框架，易于追踪和管理实验版本。

Azure机器学习工作台

功能：桌面客户端，支持Python、PySpark和Scala等语言，提供数据预处理和模型训练功能。

适用场景：适合Windows和Mac用户，需要快速构建和部署模型的场景。

优点：与多种IDE整合，自动转化数据，简化模型管理。

Azure ML SDK

功能：Python SDK，用于训练、部署和管理机器学习模型，提供资源管理、模型版本控制等功能。

适用场景：适合需要深度集成Azure机器学习的开发者。

优点：功能全面，易于使用。

建议

初学者：可以从AutoML开始，快速构建和部署模型，适合小型项目。

中高级用户：可以根据具体需求选择Azure机器学习服务、SynapseML或Azure机器学习实验服务，利用其强大的功能和灵活性。

团队和大型企业：可以考虑使用Azure机器学习工作台和Azure ML SDK，实现更高效的模型管理和部署。

根据你的具体需求和技能水平，选择最适合你的微软机器学习工具，可以大大提高工作效率和项目成功率。