Машинное обучение — одна из трендовых технологий. Он берет на себя ведущую роль в решении различных задач в реальном времени. Вам должно быть интересно, почему и что это на самом деле?

Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, в которой мы обучаем модели данных, загружаем, преобразовываем их и, наконец, извлекаем из них полезные знания. Мы готовим машины к изучению модели, а затем к принятию решений. Машинное обучение становится технологией, с помощью которой мы имеем дело со многими проблемами в реальном времени, связанными с различными областями, такими как социальные проблемы, воздействие на окружающую среду, гостиничный бизнес, медицина, корпорации и обрабатывающая промышленность.

Мы переходим от традиционных методов к облачным платформам машинного обучения, таким как AWS (веб-сервисы Amazon), GCP (облачная платформа Google) и Azure. Искусственный интеллект и машинное обучение приближаются к облачным средам с их проникновением в бизнес-приложения, обнаружение мошенничества и различные области, основанные на бизнес-аналитике. В настоящее время многие крупные организации переходят к услугам и решениям с поддержкой машинного обучения и искусственного интеллекта. Некоторые крупные инвестиции были сделаны такими компаниями, как Amazon, Google и Microsoft, чтобы найти лучшие решения для всего мира.

Существует так много преимуществ обучения и тестирования моделей в облаке. Применение машинного обучения в облаке может дать вам некоторые важные преимущества с точки зрения хранения, безопасности и осуществимости решений. Современные облачные платформы хорошо интегрированы со всеми требованиями и потребностями для обучения модели и прогнозирования будущего. Это упрощает процедуру для людей, чтобы работать с процессами на основе данных и применять все науки о данных, машинное обучение и концепции искусственного интеллекта. Облако автоматизирует многие задачи, которые приходится выполнять программисту или разработчику в случае традиционного применения машинного обучения к различным наборам данных.

Google Cloud Platform AWS и Microsoft Azure предоставляют множество средств машинного обучения, которые не требуют глубоких знаний ИИ, концепций машинного обучения, аналитиков данных или, скажем, команды специалистов по данным, и поэтому они эффективны с точки зрения времени и эффективности. и потребление рабочей силы. Облачные решения похожи на автоматизацию всех концепций и шагов машинного обучения и искусственного интеллекта. У нас есть много сред машинного обучения, таких как TensorFlow, CNTK, которые компании могут запускать самостоятельно в своих системах бесплатно. Для обучения реальных моделей требуются большие вычислительные наборы данных и задачи, которые иногда могут увеличивать нагрузку на машины. Ведущие общедоступные облачные платформы, такие как Google Cloud и Amazon, призваны облегчить компаниям изучение возможностей машинного обучения для решения бизнес-задач в режиме реального времени без дополнительной нагрузки.

Аналитика данных и бизнес-аналитика являются одним из ключей к значительному росту компании, и когда мы включаем эти функции на облачных платформах, это может быть благом с точки зрения безопасности и эффективности. Существует множество веских причин для переноса всех ваших проектов машинного обучения на облачные платформы. Облачная модель с оплатой по мере использования или кликов действительно очень хороша для рабочих нагрузок, основанных на искусственном интеллекте или машинном обучении, и вы также можете использовать скорость и мощность графического процессора для обучения и тестирования моделей без вложений в оборудование. Облако также позволяет предприятиям и отраслям легко экспериментировать с возможностями машинного обучения и соответствующим образом масштабировать их по мере запуска проектов, а также спрос на эти функции растет день ото дня.

Облако делает интеллектуальные функции и возможности доступными без необходимости навыков в области искусственного интеллекта или обработки данных. AWS и Google Cloud Platform предоставляют множество вариантов интеллектуальных функций в бизнес-приложениях, не требующих глубоких знаний в области машинного обучения и искусственного интеллекта. У нас есть предложения машинного обучения общего назначения, которые используются для обучения и развертывания моделей машинного обучения в облаке. У нас есть разные услуги для разных целей в облаке, и мы должны покупать эти услуги в облаке одну за другой. Разные компании используют разные услуги, они варьируются от одной отрасли к другой.

У нас есть платформа Amazon SageMaker, которая предоставляет 12 распространенных алгоритмов машинного обучения с предустановленными TensorFlow и MXNet, и вы можете использовать на ней множество других платформ машинного обучения. Затем Google Cloud ML Engine с поддержкой TensorFlow. Службы машинного обучения Azure поддерживают платформы машинного обучения на основе Python, например Tensorflow и Pytorch. Amazon SageMaker и Cloud ML Engine — это облачные службы. Amazon SageMaker — это комплексный сервис машинного обучения, который позволяет быстро и легко добавлять возможности машинного обучения.

Google выпустила Cloud ML Engine в 2016 году, что упростило разработчикам и даже новичкам, имеющим некоторый опыт машинного обучения, хорошо обучать модели. У Google есть платформа машинного обучения TensorFlow с открытым исходным кодом, в настоящее время единственная платформа, которую поддерживает Cloud ML Engine с дополнительной бета-поддержкой для scikit-learn и XGBoost. ML, включенное в облаке, может уменьшить большой объем данных устройства и, следовательно, снизить затраты и повысить эффективность.

Интеллектуальное облако становится способным учиться на огромном количестве данных, хранящихся в облаке, для построения прогнозов и анализа ситуаций. В конечном итоге это послужит интеллектуальной платформой для более эффективного выполнения задач.

Рост машинного обучения в облачных вычислениях

Облачные вычисления обеспечивают два основных преимущества для эффективной и рентабельной работы системы ИИ с низкими затратами ресурсов. Во-первых, он обеспечивает масштабируемость и низкую стоимость вычислений, а во-вторых, это лучший способ хранения и обработки больших объемов данных.

Облако стало важным вычислительным товаром во многих областях. Но интеграция машинного обучения увеличит потребность в интеллектуальных облаках на рынке. Потребность в интеллектуальных облаках охватит весь мир. Цифровая трансформация, основная цель крупных компаний. Существует потребность в интеллектуальном облаке в таких областях, как здравоохранение. Это не заменит врачей или их процедуры. Он может выступать в качестве виртуального помощника, который очень полезен для выбора правильных методов лечения пациентов. Машина может многому научиться на данных и шаблонах и принести пользу нашему миру огромными способами. Многие другие домены, такие как банковское дело, инвестиции, образование и т. д., также могут использовать интеллектуальное облако и делать жизнь людей более легкой и расслабляющей.

«Облако — это будущее