Top 5 des applications d'algorithmes d'apprentissage automatique utilisant le cloud

L'apprentissage automatique (ML), un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), vise à créer des systèmes/machines capables d'apprendre automatiquement à partir de modèles de données et par l'expérience et d'améliorer continuellement leurs prédictions, sans être explicitement programmés. Essentiellement, l'apprentissage automatique implique l'étude d'algorithmes et le développement de programmes informatiques capables d'accéder à des données et de les utiliser pour s'entraîner.

Cependant, l'application d'algorithmes d'apprentissage automatique (arbre de décision, régression logistique, régression linéaire, SVM, KNN, etc.) à des quantités massives de données collectées peut être assez difficile pour les praticiens du ML. Étant donné que les bibliothèques ML traditionnelles ne prennent pas en charge le traitement d'ensembles de données volumineux, des approches nouvelles et innovantes étaient nécessaires.

De plus, le ML était bien au-delà de la portée des petites et moyennes entreprises - il était coûteux d'exploiter et de mettre en œuvre les technologies et les solutions de ML dans l'infrastructure de l'entreprise. Entrez – le nuage. Vous vous demandez peut-être pourquoi l'apprentissage automatique dans le cloud ?

Les applications d'apprentissage automatique peuvent être améliorées et étendues lorsqu'elles sont couplées au cloud. L'intégration de Machine Learning dans le cloud est qualifiée de "cloud intelligent". Alors que le cloud est principalement utilisé pour l'informatique, la mise en réseau et le stockage, avec Cloud Machine Learning, les capacités du cloud et des algorithmes ML augmenteront considérablement.

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Par exemple, l'apprentissage automatique est intrinsèquement une tâche chronophage, mais avec le paradigme du cloud computing, les tâches de ML peuvent être accélérées dans une large mesure. Par conséquent, même les outils statistiques populaires tels que R, Octave et Python ont également migré vers le cloud.

Aujourd'hui, la plupart des fournisseurs de cloud offrant des capacités de ML, y compris les principaux leaders du secteur du cloud - AWS, Google et Microsoft - prennent en charge trois types de prédictions :

• Prédiction binaire – Ce type de prédiction ML traite des réponses « oui » ou « non ». Il est principalement utilisé pour la détection des fraudes, les moteurs de recommandation et le traitement des commandes, pour n'en nommer que quelques-uns.
• Prédiction de catégorie - Dans ce type de prédiction, un ensemble de données est observé et, sur la base des informations recueillies, l'ensemble de données est placé dans une catégorie spécifique. Par exemple, les compagnies d'assurance utilisent la prédiction de catégorie pour catégoriser différents types de sinistres.
• Prédiction de valeur - Ce type de prédiction trouve des modèles dans les données accumulées en utilisant des modèles d'apprentissage pour montrer la mesure quantitative de tous les résultats probables. Les entreprises l'utilisent pour prédire un nombre approximatif du nombre d'unités d'un produit qui se vendront dans un avenir proche (par exemple, le mois prochain). Cela leur permet de façonner leurs plans de fabrication en conséquence.

Quels sont les avantages du Machine Learning dans le cloud ?

Voici les 3 principaux avantages du Cloud Machine Learning :

• Le cloud permet aux entreprises/entreprises d'expérimenter les technologies ML et d'évoluer au fur et à mesure que les projets entrent en production et que la demande augmente.
• Le modèle de paiement à l'utilisation des plates-formes cloud présente une solution abordable pour les entreprises qui souhaitent tirer parti des capacités de ML pour leur entreprise sans dépenser une tonne d'argent.
• Avec le cloud, vous n'avez pas besoin de compétences avancées en science des données pour accéder et exploiter diverses fonctionnalités ML.

Applications des algorithmes d'apprentissage automatique utilisant le cloud

1. Nuage cognitif

Le cloud stocke des quantités massives de données qui deviennent la source d'apprentissage des algorithmes ML. Étant donné que des milliards de personnes dans le monde utilisent des plates-formes cloud pour stocker des données, cela représente une merveilleuse opportunité pour les algorithmes ML d'exploiter ces données et d'en tirer des enseignements. En d'autres termes, les algorithmes ML peuvent faire passer le paradigme du cloud du cloud computing à l'informatique cognitive.

L'informatique cognitive concerne les plates-formes technologiques conçues sur les principes de l'IA et du traitement du signal. Il intègre l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, la reconnaissance de la parole/des objets, l'interaction homme-ordinateur et la génération de récits. Lorsqu'il est imprégné de capacités ML, le cloud devient un "cloud cognitif" qui peut rendre les applications d'informatique cognitive accessibles au grand public.

IBM Cognitive et Azure Cognitive Services de Microsoft en sont d'excellents exemples. Ces plates-formes vous permettent de développer des applications intelligentes sans aucun problème.

2. Chatbots et assistants personnels intelligents

Les chatbots et les assistants personnels ont envahi le paysage individuel et professionnel. Des assistants virtuels intelligents comme Siri, Alexa et Cortana peuvent effectuer un éventail de tâches pour vous et même interagir avec vous comme un autre être humain. Aussi développés soient-ils, les chatbots et les assistants virtuels en sont encore à leurs débuts. Ils évoluent encore, apprennent encore. Il est donc normal qu'ils aient des limites.

Une fois intégrés au cloud, les chatbots et les assistants personnels intelligents disposeront d'un vaste pool de données pour en tirer des enseignements. En conséquence, leurs capacités d'apprentissage seront considérablement renforcées. Avec le temps, les chatbots et les assistants personnels vont évoluer pour s'affranchir complètement de toute forme d'intervention ou d'accompagnement humain.

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3. Nuage IdO

IoT Cloud est une plateforme cloud spécialement conçue pour stocker et traiter les données générées par l'Internet des objets (IoT). L' IoT Cloud de Salesforce est optimisé par Thunder, un « moteur de traitement d'événements en temps réel massivement évolutif ». "

IoT Cloud peut absorber des quantités colossales de données générées par des appareils connectés, des capteurs, des applications, des sites Web et des clients et déclencher des actions pour des réponses en temps réel. Il peut être utilisé pour divers scénarios du monde réel. Par exemple, en se connectant aux appareils personnels utilisés, l'IoT pourrait connaître le statut des vols et réserver à nouveau des billets d'avion pour les passagers dont les vols ont été retardés ou annulés.

4. Intelligence d'affaires

Grâce au cloud computing Machine Learning, les services de business intelligence (BI) deviennent également de plus en plus intelligents. Le Cloud Machine Learning présente un double avantage pour la BI. Alors que la plate-forme cloud peut stocker de vastes volumes de données clients et entreprises, les algorithmes ML peuvent traiter et analyser ces données pour trouver des solutions innovantes.

Avec les données client à portée de main, les algorithmes ML peuvent aider les entreprises à acquérir une compréhension plus approfondie et meilleure de leur public cible - comportement d'achat, préférences, besoins, points faibles, etc. En conséquence, les entreprises peuvent créer des stratégies de développement de produits et de marketing pour stimuler ventes et augmenter le retour sur investissement.

Un autre domaine où le ML a une incidence importante est l'expérience et la satisfaction client. À mesure que les entreprises comprennent mieux leurs clients, elles créent des produits qui peuvent répondre à leurs points faibles et à leurs besoins. Cela conduit à une plus grande satisfaction des clients. De plus, les algorithmes ML peuvent créer des moteurs de recommandation intuitifs et des chatbots pour une meilleure expérience client.

Ce n'est qu'une facette de la façon dont la combinaison des algorithmes d'apprentissage automatique et du cloud computing améliore les systèmes de BI.

5. IA en tant que service

Aujourd'hui, de nombreux fournisseurs de services cloud proposent des capacités d'IA via des plateformes open source AI-as-a-Service (AIaaS). Il s'agit d'un modèle très rentable de déploiement de fonctionnalités d'IA pour les entreprises, en particulier les petites et moyennes entreprises qui sont limitées par des contraintes financières.

L'AIaaS offre aux clients une multitude d'outils et de fonctionnalités d'IA nécessaires à la création de modèles d'IA/ML, à l'automatisation intelligente, à l'informatique cognitive et bien plus encore. Inutile de dire que AIaaS rend tout super rapide et efficace. Le programme lancé par upGrad peut être d'une grande aide pour mieux comprendre le Machine Learning et le Cloud. Le programme est un programme de certification avancée en Machine Learning & Cloud avec IIT Madras

Conclusion

À mesure que de plus en plus de fournisseurs de services cloud et d'entreprises réalisent le potentiel de Machine Learning dans le cloud, cela stimulera la demande de plates-formes Cloud Machine Learning. Alors que ML rend le cloud computing beaucoup plus amélioré, efficace et évolutif, la plate-forme cloud élargit l'horizon des applications ML. Ainsi, les deux sont intimement liés et, lorsqu'ils sont combinés dans une relation symbiotique, les connotations commerciales peuvent être énormes.

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