أهم 5 تطبيقات لخوارزميات التعلم الآلي باستخدام السحابة

يهدف التعلم الآلي (ML) ، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) ، إلى إنشاء أنظمة / آلات يمكنها التعلم تلقائيًا من أنماط البيانات ومن خلال التجربة والتحسين المستمر في تنبؤاتها ، دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. بشكل أساسي ، يتضمن التعلم الآلي دراسة الخوارزميات وتطوير برامج الكمبيوتر التي يمكنها الوصول إلى البيانات واستخدامها لتدريب أنفسهم.

ومع ذلك ، فإن تطبيق خوارزميات التعلم الآلي (شجرة القرار ، والانحدار اللوجستي ، والانحدار الخطي ، و SVM ، و KNN ، وما إلى ذلك) على كميات هائلة من البيانات التي تم جمعها يمكن أن يكون تحديًا كبيرًا لممارسي تعلم الآلة. نظرًا لأن مكتبات ML التقليدية لا تدعم معالجة مجموعات البيانات الضخمة ، فقد تطلب الأمر مناهج جديدة ومبتكرة.

علاوة على ذلك ، كان ML بعيدًا عن متناول المؤسسات الصغيرة والمتوسطة الحجم - كان من المكلف الاستفادة من تقنيات وحلول ML وتنفيذها في البنية التحتية للأعمال. أدخل - السحابة. قد تسأل لماذا التعلم الآلي في السحابة؟

يمكن تحسين تطبيقات التعلم الآلي وتوسيعها عند اقترانها بالسحابة. يُطلق على تكامل التعلم الآلي في السحابة اسم "السحابة الذكية". بينما تُستخدم السحابة بشكل أساسي للحوسبة والشبكات والتخزين ، مع التعلم الآلي السحابي ، ستزداد قدرات كل من خوارزميات السحابة وخوارزميات التعلم الآلي بشكل كبير.

قراءة: 4 فوائد رئيسية لتعلم الآلة في السحابة

على سبيل المثال ، يعد التعلم الآلي في جوهره مهمة تستغرق وقتًا طويلاً ، ولكن مع نموذج الحوسبة السحابية ، يمكن تسريع مهام التعلم الآلي إلى حد كبير. وبالتالي ، حتى أدوات الإحصاء الشائعة مثل R و Octave و Python انتقلت أيضًا إلى السحابة.

اليوم ، يقدم معظم موفري السحابة الذين يقدمون إمكانات تعلم الآلة ، بما في ذلك كبار القادة في مجال الأعمال السحابية - AWS و Google و Microsoft - الدعم لثلاثة أنواع من التنبؤات:

• التنبؤ الثنائي - هذا النوع من التنبؤ ML يتعامل مع إجابات "نعم" أو "لا". يتم استخدامه بشكل أساسي للكشف عن الاحتيال ومحركات التوصية ومعالجة الطلبات ، على سبيل المثال لا الحصر.
• التنبؤ بالفئة - هذا النوع من التنبؤ ، يتم ملاحظة مجموعة البيانات واستنادًا إلى المعلومات التي تم جمعها منها ، ومجموعة البيانات التي تم وضعها ضمن فئة معينة. على سبيل المثال ، تستخدم شركات التأمين تنبؤات الفئات لتصنيف أنواع مختلفة من المطالبات.
• توقع القيمة - يجد هذا النوع من التنبؤ أنماطًا داخل البيانات المتراكمة باستخدام نماذج التعلم لإظهار القياس الكمي لجميع النتائج المحتملة. تستخدمه الشركات للتنبؤ بعدد تقريبي لعدد وحدات المنتج التي سيتم بيعها في المستقبل القريب (على سبيل المثال ، الشهر المقبل). يسمح لهم بتشكيل خطط التصنيع الخاصة بهم وفقًا لذلك.

ما مزايا التعلم الآلي في السحابة؟

فيما يلي المزايا الأساسية الثلاثة للتعلم الآلي في السحاب:

• تتيح السحابة للشركات / المؤسسات تجربة تقنيات التعلم الآلي وتوسيع نطاقها عند الحاجة مع دخول المشاريع في الإنتاج وزيادة الطلب.
• يقدم نموذج الدفع لكل استخدام للمنصات السحابية حلاً ميسور التكلفة للشركات التي ترغب في الاستفادة من إمكانات ML لأعمالها دون إنفاق الكثير من المال.
• مع السحابة ، لا تحتاج إلى مهارات متقدمة في علوم البيانات للوصول إلى وظائف ML المختلفة والاستفادة منها.

تطبيقات خوارزميات التعلم الآلي باستخدام السحابة

1. السحابة المعرفية

تقوم السحابة بتخزين كميات هائلة من البيانات التي تصبح مصدر التعلم لخوارزميات تعلم الآلة. نظرًا لأن مليارات الأشخاص حول العالم يستخدمون الأنظمة الأساسية السحابية لتخزين البيانات ، فإنه يوفر فرصة رائعة لخوارزميات التعلم الآلي للاستفادة من تلك البيانات والتعلم منها. بمعنى آخر ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي أن تحول النموذج السحابي من الحوسبة السحابية إلى الحوسبة المعرفية.

تتعلق الحوسبة المعرفية بالمنصات التكنولوجية المصممة وفقًا لمبادئ الذكاء الاصطناعي ومعالجة الإشارات. وهو يشتمل على التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية والتعرف على الكلام / الأشياء والتفاعل بين الإنسان والحاسوب وتوليد السرد. عندما يتم غرسها بقدرات ML ، تصبح السحابة "Cognitive Cloud" التي يمكن أن تجعل تطبيقات الحوسبة المعرفية في متناول الجميع.

تعد IBM Cognitive و Azure Cognitive Services من Microsoft أمثلة ممتازة على ذلك - تتيح لك هذه الأنظمة الأساسية تطوير تطبيقات ذكية دون أي متاعب.

2. روبوتات المحادثة والمساعدون الشخصيون الأذكياء

استحوذت روبوتات المحادثة والمساعدون الشخصيون على كل من المشهد الفردي والتجاري. يمكن للمساعدين الافتراضيين الأذكياء مثل Siri و Alexa و Cortana أداء مجموعة من المهام لك وحتى التفاعل معك مثل أي إنسان آخر. لا تزال روبوتات المحادثة والمساعدين الظاهريين في مرحلتها الأولى ، مهما كانت متطورة. هم ما زالوا يتطورون ، ما زالوا يتعلمون. ومن ثم ، فمن الطبيعي أن تكون لها قيود.

عند التكامل مع السحابة ، سيكون لدى روبوتات المحادثة والمساعدين الشخصيين الأذكياء مجموعة كبيرة من البيانات تحت تصرفهم للتعلم منها. نتيجة لذلك ، ستحصل قدراتهم التعليمية على دفعة كبيرة. مع مرور الوقت ، ستتطور روبوتات المحادثة والمساعدين الشخصيين للتخلص تمامًا من أي شكل من أشكال التدخل البشري أو الدعم.

قراءة: كيف تصنع chatbot في Python؟

3. إنترنت الأشياء السحابية

IoT Cloud عبارة عن منصة سحابية مصممة خصيصًا لتخزين ومعالجة البيانات الناتجة عن إنترنت الأشياء (IoT). يتم تشغيل IoT Cloud من Salesforce بواسطة Thunder - وهو " محرك معالجة أحداث في الوقت الفعلي قابل للتطوير بشكل كبير. "

يمكن لـ IoT Cloud استيعاب كميات هائلة من البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الأجهزة المتصلة ، وأجهزة الاستشعار ، والتطبيقات ، والمواقع الإلكترونية ، والعملاء وتحريك الإجراءات للاستجابات في الوقت الفعلي. يمكن استخدامه للعديد من سيناريوهات العالم الحقيقي. على سبيل المثال ، من خلال الاتصال بالأجهزة الشخصية عند الاستخدام ، يمكن لـ IoT معرفة حالة الرحلات وإعادة حجز تذاكر الطيران للركاب الذين تأخرت رحلاتهم أو أُلغيت.

4. ذكاء الأعمال

بفضل الحوسبة السحابية للتعلم الآلي ، أصبحت خدمات ذكاء الأعمال (BI) أيضًا أكثر ذكاءً. يتمتع التعلم الآلي السحابي بفوائد ذات شقين لذكاء الأعمال. بينما يمكن للنظام الأساسي السحابي تخزين كميات هائلة من بيانات العملاء والشركات ، يمكن لخوارزميات ML معالجة هذه البيانات وتحليلها لإيجاد حلول مبتكرة.

مع وجود بيانات العملاء في متناول اليد ، يمكن أن تساعد خوارزميات ML الشركات على اكتساب فهم أكثر تعمقًا وفهمًا أفضل لجمهورها المستهدف - سلوك الشراء والتفضيلات والاحتياجات ونقاط الضعف وما إلى ذلك. وفقًا لذلك ، يمكن للشركات إنشاء استراتيجيات تطوير وتسويق للمنتجات لتعزيز المبيعات وزيادة عائد الاستثمار.

مجال آخر حيث يكون لـ ML تأثير كبير هو تجربة العملاء ورضاهم. نظرًا لأن الشركات تفهم عملائها بشكل أفضل ، فإنها تنشئ منتجات يمكنها معالجة نقاط الألم واحتياجاتهم. هذا يؤدي إلى زيادة رضا العملاء. أيضًا ، يمكن لخوارزميات ML إنشاء محركات توصية وروبوتات دردشة بديهية لتجربة أفضل للعملاء.

هذا مجرد جانب واحد من كيفية تحسين الجمع بين خوارزميات التعلم الآلي والحوسبة السحابية لأنظمة ذكاء الأعمال.

5. الذكاء الاصطناعي كخدمة

اليوم ، يقدم العديد من مزودي الخدمات السحابية إمكانات الذكاء الاصطناعي عبر منصات مفتوحة المصدر للذكاء الاصطناعي كخدمة (AIaaS). يعد هذا نموذجًا عالي الفعالية من حيث التكلفة لنشر وظائف الذكاء الاصطناعي في الشركات ، ولا سيما الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم المقيدة بالقيود المالية.

تقدم AIaaS للعملاء مجموعة من أدوات ووظائف الذكاء الاصطناعي المطلوبة لبناء نموذج AI / ML ، والأتمتة الذكية ، والحوسبة المعرفية ، وغير ذلك الكثير. وغني عن القول ، أن AIaaS تجعل كل شيء سريعًا وفعالًا. يمكن أن يساعد البرنامج الذي أطلقته upGrad بشكل كبير في فهم التعلم الآلي والسحابة بشكل أفضل. البرنامج عبارة عن برنامج شهادة متقدم في التعلم الآلي والسحابة مع IIT Madras

خاتمة

نظرًا لأن المزيد من مزودي الخدمات السحابية والشركات يدركون إمكانات التعلم الآلي في السحابة ، فسوف يحفز الطلب على منصات التعلم الآلي السحابية. بينما يجعل تعلم الآلة الحوسبة السحابية أكثر تعزيزًا وفعالية وقابلية للتطوير ، فإن النظام الأساسي السحابي يوسع أفق تطبيقات التعلم الآلي. وبالتالي ، فإن كلاهما مترابط بشكل معقد ، وعندما يتم دمجهما في علاقة تكافلية ، يمكن أن تكون الدلالات التجارية هائلة.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن الحوسبة السحابية والتعلم الآلي ، فقد أطلقت upGrad بالتعاون مع IIT- Madras ، برنامج Machine Learning in Cloud. ستزودك الدورة بالمهارات اللازمة لهذا الدور: الرياضيات ، ومناقشة البيانات ، والإحصاءات ، والبرمجة ، والمهارات المتعلقة بالسحابة ، بالإضافة إلى استعدادك للحصول على وظيفة أحلامك.