クラウドを使用した機械学習アルゴリズムの上位5つのアプリケーション

人工知能（AI）のサブセットである機械学習（ML）は、明示的にプログラムすることなく、データパターンと経験を通じて自動的に学習し、予測を継続的に改善できるシステム/マシンを作成することを目的としています。 基本的に、機械学習には、アルゴリズムの研究と、データにアクセスしてデータを使用して自分自身をトレーニングできるコンピュータープログラムの開発が含まれます。

ただし、機械学習アルゴリズム（決定木、ロジスティック回帰、線形回帰、SVM、KNNなど）を大量のデータに適用することは、MLの実践者にとってはかなり難しい場合があります。 従来のMLライブラリは大規模なデータセットの処理をサポートしていないため、新しく革新的なアプローチが必要でした。

さらに、MLは中小企業の手の届かないところにあり、ビジネスインフラストラクチャでMLテクノロジーとソリューションを活用して実装することはコストのかかる問題でした。 入力–クラウド。 なぜクラウドで機械学習を行うのかと疑問に思われるかもしれません。

機械学習アプリケーションは、クラウドと組み合わせると拡張および拡張できます。 機械学習をクラウドに統合することを「インテリジェントクラウド」と呼びます。 クラウドは主にコンピューティング、ネットワーキング、ストレージに使用されますが、Cloud Machine Learningを使用すると、クラウドとMLの両方のアルゴリズムの機能が大幅に向上します。

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たとえば、機械学習は本質的に時間のかかるタスクですが、クラウドコンピューティングのパラダイムを使用すると、MLタスクを大幅に高速化できます。 その結果、R、Octave、Pythonなどの人気のある統計ツールでさえクラウドに移行しました。

現在、クラウドビジネスのトップリーダーであるAWS、Google、Microsoftなど、ML機能を提供するほとんどのクラウドプロバイダーは、次の3種類の予測をサポートしています。

• バイナリ予測–このタイプのML予測は、「はい」または「いいえ」の応答を処理します。 いくつか例を挙げると、主に不正検出、推奨エンジン、注文処理に使用されます。
• カテゴリ予測–このタイプの予測では、データセットが観察され、そこから収集された情報に基づいて、特定のカテゴリに配置されたデータセットになります。 たとえば、保険会社はカテゴリ予測を使用して、さまざまな種類の請求を分類します。
• 価値予測–このタイプの予測は、学習モデルを使用して蓄積されたデータ内のパターンを見つけ、すべての可能性のある結果の定量的測定値を示します。 企業はこれを使用して、近い将来（たとえば、翌月）に販売される製品の概数を予測します。 それは彼らがそれに応じて彼らの製造計画を形作ることを可能にします。

クラウドでの機械学習の利点は何ですか？

クラウド機械学習の3つの主要な利点は次のとおりです。

• クラウドにより、企業/企業はMLテクノロジーを実験し、プロジェクトが本番環境に移行して需要が増加するにつれて、必要に応じてスケールアップすることができます。
• クラウドプラットフォームの従量制モデルは、莫大な費用をかけずにビジネスにML機能を活用したい企業に手頃なソリューションを提供します。
• クラウドを使用すると、さまざまなML機能にアクセスして活用するために高度なデータサイエンススキルは必要ありません。

クラウドを使用した機械学習アルゴリズムのアプリケーション

1.コグニティブクラウド

クラウドには大量のデータが保存され、MLアルゴリズムの学習のソースになります。 世界中の何十億もの人々がクラウドプラットフォームを使用してデータを保存しているため、MLアルゴリズムがそのデータを活用してそこから学ぶ素晴らしい機会を提供します。 つまり、MLアルゴリズムは、クラウドパラダイムをクラウドコンピューティングからコグニティブコンピューティングに移行させることができます。

コグニティブコンピューティングは、AIと信号処理の原理に基づいて設計されたテクノロジープラットフォームに関係しています。 機械学習、自然言語処理、音声/オブジェクト認識、人間とコンピューターの相互作用、および物語の生成が組み込まれています。 ML機能を組み込むと、クラウドは「コグニティブクラウド」になり、コグニティブコンピューティングアプリケーションを一般の人々が利用できるようになります。

IBMCognitiveとMicrosoftのAzureCognitiveServicesは、この優れた例です。これらのプラットフォームを使用すると、面倒なことなくインテリジェントなアプリを開発できます。

2.チャットボットとスマートパーソナルアシスタント

チャットボットとパーソナルアシスタントは、個人とビジネスの両方の状況を引き継いでいます。 Siri、Alexa、Cortanaなどのスマートバーチャルアシスタントは、さまざまなタスクを実行でき、他の人間のように対話することもできます。 どんなに開発されたとしても、チャットボットと仮想アシスタントはまだ初期段階にあります。 彼らはまだ進化し、まだ学んでいます。 したがって、彼らが制限を持っているのは当然です。

クラウドと統合すると、チャットボットとスマートパーソナルアシスタントは、学習できる膨大なデータプールを自由に利用できるようになります。 その結果、彼らの学習能力はかなり向上します。 時間の経過とともに、チャットボットとパーソナルアシスタントは進化し、あらゆる形態の人間の介入やサポートを完全に排除します。

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3.IoTクラウド

IoT Cloudは、モノのインターネット（IoT）によって生成されたデータを保存および処理するために特別に設計されたクラウドプラットフォームです。 SalesforceのIoTクラウドは、「非常にスケーラブルなリアルタイムイベント処理エンジン」であるThunderを利用しています。 「「

IoTクラウドは、接続されたデバイス、センサー、アプリケーション、Webサイト、および顧客によって生成された膨大な量のデータを取り込み、リアルタイムの応答のためのアクションをトリガーできます。 さまざまな実際のシナリオに使用できます。 たとえば、IoTは、使用中の個人用デバイスに接続することで、フライトのステータスを把握し、フライトが遅延またはキャンセルされた乗客の航空券を再予約することができます。

4.ビジネスインテリジェンス

機械学習クラウドコンピューティングのおかげで、ビジネスインテリジェンス（BI）サービスもますますインテリジェントになっています。 クラウド機械学習には、BIにとって2つの利点があります。 クラウドプラットフォームは膨大な量の顧客および企業データを保存できますが、MLアルゴリズムはそのデータを処理および分析して、革新的なソリューションを見つけることができます。

顧客データが手元にあれば、MLアルゴリズムは、企業がターゲットオーディエンス（購入行動、好み、ニーズ、問題点など）をより深く、よりよく理解するのに役立ちます。したがって、企業は製品開発およびマーケティング戦略を作成して後押しすることができます。売上とROIの向上。

MLが重要な役割を果たしているもう1つの分野は、顧客体験と満足度です。 企業が顧客をよりよく理解するにつれて、彼らは彼らの問題点とニーズに対処できる製品を作成します。 これにより、顧客満足度が向上します。 また、MLアルゴリズムは、顧客体験を向上させるための直感的な推奨エンジンとチャットボットを作成できます。

これは、機械学習アルゴリズムとクラウドコンピューティングの組み合わせがBIシステムをどのように改善しているかの一面にすぎません。

5.サービスとしてのAI

今日、多くのクラウドサービスプロバイダーは、オープンソースのAI-as-a-Service（AIaaS）プラットフォームを介してAI機能を提供しています。 これは、AI機能を企業、特に経済的制約によって制約されている中小企業に展開するための非常に費用効果の高いモデルです。

AIaaSは、AI / MLモデルの構築、インテリジェントな自動化、コグニティブコンピューティングなどに必要な、多数のAIツールと機能をお客様に提供します。 言うまでもなく、AIaaSはすべてを超高速かつ効率的にします。 upGradが立ち上げたプログラムは、機械学習とクラウドをよりよく理解するのに非常に役立ちます。 このプログラムは、 IITマドラス校による機械学習とクラウドの高度な認定プログラムです。

結論

より多くのクラウドサービスプロバイダーと企業がクラウドでの機械学習の可能性を認識するにつれて、クラウド機械学習プラットフォームの需要に拍車がかかります。 MLはクラウドコンピューティングをはるかに強化し、効率的でスケーラブルにしますが、クラウドプラットフォームはMLアプリケーションの視野を広げます。 したがって、両者は複雑に相互に関連しており、共生関係に組み合わせると、ビジネス上の意味合いが非常に大きくなる可能性があります。

クラウドコンピューティングと機械学習について知りたい場合は、upGradがIIT-Madrasと共同で、Machine LearninginCloudプログラムを開始しました。 このコースでは、数学、データラングリング、統計、プログラミング、クラウド関連のスキルなど、この役割に必要なスキルを身に付け、夢の仕事に取り掛かる準備をします。