4 Hauptvorteile des maschinellen Lernens in der Cloud: Alles, was Sie wissen müssen

Maschinelles Lernen ist für die meisten Unternehmen seit geraumer Zeit unerreichbar. Das maschinelle Hardcore-Lernen, das der Organisation einen echten Mehrwert bringt, d. h. Doch selbst während wir hier sprechen, schreitet die Technologie voran. Und dieser Fortschritt ist auch in den Bereich des maschinellen Lernens eingesickert, um es für eine Vielzahl von Unternehmen umfassend und angemessen verfügbar zu machen. Und wenn man die langfristigen Auswirkungen betrachtet, ist das nichts weniger als Disruption und Revolution. Aber wie werden Unternehmen tatsächlich betroffen sein? Lassen Sie uns heute etwas tiefer in die Materie eintauchen.

Was ist maschinelles Lernen?

Eine kurze Zusammenfassung für diejenigen, die es wissen, und eine kurze Einführung für diejenigen, die es nicht wissen.

Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge/ein Teil des gesamten, weiten Feldes der künstlichen Intelligenz. Es befasst sich mit der Entwicklung selbstlernender Algorithmen. Diese Algorithmen werden durch beschriftete oder unbeschriftete Datensätze und Beispiele trainiert und dann eingesetzt, um Vorhersagen anhand neuer Datenmuster zu treffen.

Wie man sich vorstellen kann, war und ist maschinelles Lernen ein großer Sprung im Bereich der künstlichen Intelligenz. Anstatt statische Programme zu verwenden, um Entscheidungen zu treffen, werden die Daten, die dem Algorithmus in diesem Moment präsentiert werden, verwendet, um Entscheidungen zu treffen. Dies ähnelt der Art und Weise, wie Menschen Entscheidungen treffen. Machen Sie sich durch vergangene Erfahrungen (die „Trainingsdaten“ im Falle des Algorithmus) eine Vorstellung davon, wonach Sie suchen, und treffen Sie anhand dieser Daten sowie der aktuellen Daten eine Entscheidung.

Obwohl viele Entwicklungen vorgenommen wurden, bleibt noch viel zu tun. Wissenschaftler und Forscher stellen sich eine Zukunft vor, in der kein menschliches Eingreifen und keine zusätzliche Programmierung erforderlich sein wird, damit der Algorithmus zu einer Antwort kommt.

Herausforderungen für den Einstieg in maschinelle Lernfähigkeiten

Hier sind die größten:

1. Die erforderlichen Fachkenntnisse und Fachkenntnisse, die Mangelware und nicht leicht verfügbar sind
2. Bereitstellungskosten. Die Anforderungen an die rechnerische Spezialhardware summieren sich zu höheren Kosten für Entwicklung, Infrastruktur und Personal.
3. Selbst bei Open-Source-Frameworks für maschinelles Lernen wie CNTK, MXNet und TensorFlow treten beim Hochskalieren Probleme auf, da mehr Computer erforderlich sind.

Wie maschinelles Lernen in der Cloud Unternehmen revolutionieren wird

Es gibt 4 Hauptmöglichkeiten, wie maschinelles Lernen in der Cloud als Segen für Unternehmen wirken wird. Diese sind:

Kosteneffizienz

Die Cloud hat ein Pay-per-Use-Modell. Dadurch müssen Unternehmen nicht mehr in schwer arbeitende und teure maschinelle Lernsysteme investieren, die sie nicht immer und jeden Tag verwenden. Und für die meisten Unternehmen gilt dies, da sie maschinelles Lernen als Werkzeug und nicht als Modus Operandi verwenden.

Wenn die Workloads für KI oder maschinelles Lernen zunehmen würden, würde sich das Pay-per-se-Modell der Cloud als nützlich erweisen und Unternehmen helfen, Kosten zu senken. Die Leistung von GPUs kann genutzt werden, ohne in kostenintensive Geräte zu investieren. Maschinelles Lernen in der Cloud ermöglicht eine kostengünstige Datenspeicherung, was die Kosteneffizienz dieses Systems weiter erhöht.

Keine besonderen Fachkenntnisse erforderlich

Laut einer Studie von Tech Pro haben nur 28 % der Unternehmen Erfahrung mit KI oder maschinellem Lernen. Die Nachfrage nach maschinellem Lernen steigt und der zukünftige Anwendungsbereich des maschinellen Lernens ist rosig. 42 % gaben an, dass ihr IT-Team nicht qualifiziert genug ist, um KI und maschinelles Lernen zu implementieren und zu unterstützen. Dies deutet auf eine entscheidende Wissens- und Kompetenzlücke hin. Aber die Cloud hilft bei der Überbrückung.

Die Nutzung der Cloud bedeutet, dass Unternehmen sich keine Gedanken über ein Data-Science-kompetentes Team machen müssen. Mit Google Cloud Platform, Microsoft Azure und AWS können Funktionen der künstlichen Intelligenz implementiert werden, ohne dass tiefgreifende oder eingefleischte Kenntnisse erforderlich sind. Die SDKs und APIs werden bereits bereitgestellt, sodass maschinelle Lernfunktionen direkt eingebettet werden können.

Einfach zu skalieren

Wenn ein Unternehmen mit maschinellem Lernen und seinen Fähigkeiten experimentiert, macht es keinen Sinn, nur auf Anhieb Vollgas zu geben. Mithilfe von maschinellem Lernen in der Cloud können Unternehmen zunächst kleinere Projekte in der Cloud testen und bereitstellen und dann bei steigendem Bedarf und steigender Nachfrage skalieren. Das Pay-per-Use-Modell macht es außerdem einfach, auf anspruchsvollere Funktionen zuzugreifen, ohne dass neue fortschrittliche Hardware eingeführt werden muss.

Wie man Teil dieser Revolution wird

Wenn Unternehmen maschinelles Lernen und die Cloud gemeinsam nutzen, benötigen sie Fachleute, die beide fließend bedienen und der Organisation maximalen Wert bieten können. Herkömmliche Universitätskurse stellen den Lehrplan nicht in den Hörsälen bereit, um eifrige Studenten darauf vorzubereiten. Aber bei upGrad bieten wir das Beste aus beiden Welten – eine leicht zugängliche Online-Plattform plus eine integrierte Unterrichtsumgebung.

Wenn Sie mehr über Cloud Computing und maschinelles Lernen erfahren möchten, hat upGrad in Zusammenarbeit mit IIT-Madras das Programm „Machine Learning in Cloud“ ins Leben gerufen. Der Kurs vermittelt Ihnen die notwendigen Fähigkeiten für diese Rolle: Mathematik, Datenverarbeitung, Statistik, Programmierung, Cloud-bezogene Fähigkeiten und bereitet Sie darauf vor, den Job Ihrer Träume zu bekommen.

Wenn sich das nach etwas anfühlt, an dem Sie interessiert wären, dann gehen Sie jetzt zur Kursseite.