De hecho es posible.
Excepto los bloques de construcción ML preconstruidos, Azure ML también permite utilizar R y Python. Dado el hecho de que muchos probadores de reconocimiento de patrones o comercio automático están utilizando R como dev. lenguaje, por lo que es posible y beneficioso utilizar la infraestructura de Azure para ejecutar código R con miniCRAN personalizado que contiene los paquetes requeridos, consulte [1].
Lo mismo se aplica con Python. Azure tiene instalado el entorno Anaconda, por lo que se pueden usar paquetes como Numpy, Pandas, Scikit-Learn, consulte [2].
Una vez que el código y los modelos respectivos se prueban y evalúan, se pueden llamar / reutilizar mediante la creación de una interfaz de servicio web para ellos y, por lo tanto, se puede llamar desde cualquier código de cliente que admita llamadas HTTP / Json, consulte [3].
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[1] Tutorial de inicio rápido para el lenguaje de programación R para Azure Machine Learning
[2] Ejecute scripts de aprendizaje automático de Python en Azure Machine Learning Studio
[3] https://goo.gl/3mb2Ek
