Top 5 Anwendungen von Algorithmen für maschinelles Lernen mit Cloud

Maschinelles Lernen (ML), eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), zielt darauf ab, Systeme/Maschinen zu schaffen, die automatisch aus Datenmustern und durch Erfahrung lernen und ihre Vorhersagen kontinuierlich verbessern können, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen umfasst im Wesentlichen das Studium von Algorithmen und die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und diese verwenden können, um sich selbst zu trainieren.

Die Anwendung von maschinellen Lernalgorithmen (Entscheidungsbaum, logistische Regression, lineare Regression, SVM, KNN usw.) auf riesige erhobene Datenmengen kann für ML-Praktiker jedoch eine ziemliche Herausforderung darstellen. Da herkömmliche ML-Bibliotheken die Verarbeitung großer Datensätze nicht unterstützen, waren neue und innovative Ansätze erforderlich.

Darüber hinaus war ML weit außerhalb der Reichweite kleiner und mittlerer Unternehmen – es war eine kostspielige Angelegenheit, ML-Technologien und -Lösungen in der Unternehmensinfrastruktur zu nutzen und zu implementieren. Enter – die Wolke. Sie fragen sich vielleicht, warum maschinelles Lernen in der Cloud?

Machine-Learning- Anwendungen können verbessert und erweitert werden, wenn sie mit der Cloud gekoppelt sind. Die Integration von Machine Learning in die Cloud wird als „intelligente Cloud“ bezeichnet. Während die Cloud hauptsächlich für Computing, Netzwerke und Speicherung verwendet wird, werden mit Cloud Machine Learning die Fähigkeiten sowohl der Cloud als auch der ML-Algorithmen erheblich zunehmen.

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Beispielsweise ist Machine Learning an sich eine zeitaufwändige Aufgabe, aber mit dem Cloud-Computing-Paradigma können ML-Aufgaben erheblich beschleunigt werden. Folglich wanderten auch beliebte Statistik-Tools wie R, Octave und Python in die Cloud.

Heutzutage bieten die meisten Cloud-Anbieter, die ML-Funktionen anbieten, einschließlich der führenden Unternehmen im Cloud-Geschäft – AWS, Google und Microsoft – Unterstützung für drei Arten von Vorhersagen:

• Binäre Vorhersage – Diese Art der ML-Vorhersage befasst sich mit „Ja“- oder „Nein“-Antworten. Es wird hauptsächlich zur Betrugserkennung, Empfehlungsmaschinen und Auftragsabwicklung verwendet, um nur einige zu nennen.
• Kategorievorhersage – Bei dieser Art von Vorhersage wird ein Datensatz beobachtet und basierend auf den daraus gesammelten Informationen wird der Datensatz einer bestimmten Kategorie zugeordnet. Beispielsweise verwenden Versicherungsunternehmen die Kategorievorhersage, um verschiedene Schadensarten zu kategorisieren.
• Wertvorhersage – Diese Art der Vorhersage findet Muster innerhalb der gesammelten Daten, indem Lernmodelle verwendet werden, um das quantitative Maß aller wahrscheinlichen Ergebnisse anzuzeigen. Unternehmen verwenden es, um ungefähr vorherzusagen, wie viele Einheiten eines Produkts in naher Zukunft (z. B. im nächsten Monat) verkauft werden. Es ermöglicht ihnen, ihre Fertigungspläne entsprechend zu gestalten.

Welche Vorteile bietet Machine Learning in der Cloud?

Hier sind die 3 Hauptvorteile von Cloud Machine Learning:

• Die Cloud ermöglicht es Unternehmen/Unternehmen, mit ML-Technologien zu experimentieren und nach Bedarf zu skalieren, wenn Projekte in Produktion gehen und die Nachfrage steigt.
• Das Pay-per-Use-Modell von Cloud-Plattformen stellt eine erschwingliche Lösung für Unternehmen dar, die ML-Funktionen für ihr Geschäft nutzen möchten, ohne viel Geld auszugeben.
• Mit der Cloud benötigen Sie keine fortgeschrittenen Data Science-Kenntnisse, um auf verschiedene ML-Funktionen zuzugreifen und diese zu nutzen.

Anwendungen maschineller Lernalgorithmen unter Verwendung der Cloud

1. Kognitive Wolke

Die Cloud speichert riesige Datenmengen, die zur Lernquelle für ML-Algorithmen werden. Da Milliarden von Menschen auf der ganzen Welt Cloud-Plattformen zum Speichern von Daten verwenden, bietet dies eine wunderbare Gelegenheit für ML-Algorithmen, diese Daten zu nutzen und daraus zu lernen. Mit anderen Worten, ML-Algorithmen können das Cloud-Paradigma von Cloud Computing zu Cognitive Computing verschieben.

Cognitive Computing bezieht sich auf Technologieplattformen, die auf den Prinzipien von KI und Signalverarbeitung basieren. Es umfasst maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Sprach-/Objekterkennung, Mensch-Computer-Interaktion und Erzählgenerierung. Wenn sie mit ML-Fähigkeiten ausgestattet ist, wird die Cloud zur „Cognitive Cloud“, die Cognitive-Computing-Anwendungen für die breite Masse zugänglich machen kann.

IBM Cognitive und Azure Cognitive Services von Microsoft sind hervorragende Beispiele dafür – mit diesen Plattformen können Sie problemlos intelligente Apps entwickeln.

2. Chatbots und intelligente persönliche Assistenten

Chatbots und persönliche Assistenten haben sowohl die individuelle als auch die geschäftliche Landschaft erobert. Intelligente virtuelle Assistenten wie Siri, Alexa und Cortana können eine Reihe von Aufgaben für Sie erledigen und sogar wie ein anderer Mensch mit Ihnen interagieren. So weit entwickelt sie auch sein mögen, Chatbots und virtuelle Assistenten stecken noch in den Kinderschuhen. Sie entwickeln sich weiter, lernen immer noch. Daher ist es für sie natürlich, Einschränkungen zu haben.

Bei Integration in die Cloud verfügen Chatbots und intelligente persönliche Assistenten über einen riesigen Datenpool, aus dem sie lernen können. Dadurch wird ihre Lernfähigkeit erheblich gesteigert. Mit der Zeit werden sich Chatbots und persönliche Assistenten weiterentwickeln, um jegliche Form menschlicher Intervention oder Unterstützung vollständig abzuschaffen.

Lesen Sie: Wie erstelle ich einen Chatbot in Python?

3. IoT-Cloud

IoT Cloud ist eine Cloud-Plattform, die speziell für die Speicherung und Verarbeitung der vom Internet der Dinge (IoT) generierten Daten entwickelt wurde. Die IoT Cloud von Salesforce wird von Thunder betrieben – einer „ massiv skalierbaren Echtzeit-Ereignisverarbeitungs-Engine. „

IoT Cloud kann enorme Datenmengen aufnehmen, die von verbundenen Geräten, Sensoren, Anwendungen, Websites und Kunden generiert werden, und Aktionen für Echtzeitreaktionen auslösen. Es kann für verschiedene reale Szenarien verwendet werden. Durch die Verbindung mit persönlichen Geräten bei der Nutzung könnte das IoT beispielsweise den Status von Flügen kennen und Flugtickets für Passagiere umbuchen, deren Flüge verspätet oder annulliert wurden.

4. Geschäftsintelligenz

Dank Machine Learning Cloud Computing werden auch Business Intelligence (BI)-Dienste immer intelligenter. Cloud Machine Learning hat zwei Vorteile für BI. Während die Cloud-Plattform riesige Mengen an Kunden- und Unternehmensdaten speichern kann, können ML-Algorithmen diese Daten verarbeiten und analysieren, um innovative Lösungen zu finden.

Mit den vorliegenden Kundendaten können ML-Algorithmen Unternehmen dabei helfen, ein tieferes und besseres Verständnis ihrer Zielgruppe zu erlangen – Kaufverhalten, Vorlieben, Bedürfnisse, Schmerzpunkte usw. Dementsprechend können Unternehmen Produktentwicklungs- und Marketingstrategien entwickeln, um sie zu fördern Umsatz und steigern den ROI.

Ein weiterer Bereich, in dem ML eine bedeutende Rolle spielt, ist die Kundenerfahrung und -zufriedenheit. Da Unternehmen ihre Kunden besser verstehen, entwickeln sie Produkte, die ihre Schwachstellen und Bedürfnisse ansprechen können. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit. Außerdem können ML-Algorithmen intuitive Empfehlungsmaschinen und Chatbots für ein besseres Kundenerlebnis erstellen.

Dies ist nur eine Facette, wie die Kombination aus maschinellen Lernalgorithmen und Cloud Computing die BI-Systeme verbessert.

5. AI-as-a-Service

Heutzutage bieten viele Anbieter von Cloud-Diensten KI-Funktionen über Open-Source-AI-as-a-Service-Plattformen (AIaaS) an. Dies ist ein äußerst kostengünstiges Modell zur Bereitstellung von KI-Funktionen für Unternehmen, insbesondere kleine und mittlere Unternehmen, die durch finanzielle Einschränkungen eingeschränkt sind.

AIaaS bietet Kunden eine Vielzahl von KI-Tools und -Funktionen, die für die Erstellung von KI/ML-Modellen, intelligente Automatisierung, Cognitive Computing und vieles mehr erforderlich sind. Natürlich macht AIaaS alles superschnell und effizient. Das Programm, das upGrad gestartet hat, kann eine große Hilfe sein, um Machine Learning und Cloud besser zu verstehen. Das Programm ist ein Advanced Certification Program in Machine Learning & Cloud mit IIT Madras

Fazit

Da immer mehr Anbieter von Cloud-Diensten und Unternehmen das Potenzial des maschinellen Lernens in der Cloud erkennen, wird dies die Nachfrage nach Plattformen für maschinelles Lernen in der Cloud ankurbeln. Während ML Cloud Computing wesentlich verbessert, effizienter und skalierbarer macht, erweitert die Cloud-Plattform den Horizont für ML-Anwendungen. Daher sind beide eng miteinander verbunden, und wenn sie zu einer symbiotischen Beziehung kombiniert werden, können die geschäftlichen Konnotationen enorm sein.

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.