4 vantaggi chiave dell'apprendimento automatico nel cloud: tutto ciò che devi sapere

Da molto tempo ormai, l'apprendimento automatico è fuori dalla portata della maggior parte delle aziende. L'hardcore machine learning che aggiunge valore reale all'organizzazione, ad es. Tuttavia, anche mentre stiamo parlando, la tecnologia sta avanzando. E questo progresso è penetrato anche nel dominio dell'apprendimento automatico per renderlo ampiamente e adeguatamente disponibile per una varietà di imprese. E se si esaminano gli effetti a lungo termine, questo non è altro che interruzione e rivoluzione. Ma come saranno effettivamente interessate le imprese? Scaviamo un po' più a fondo oggi.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

Un breve riassunto per chi lo sa e una veloce introduzione per chi non lo sa.

L'apprendimento automatico è un sottoinsieme/parte dell'intero, vasto campo dell'intelligenza artificiale. Si occupa dello sviluppo di algoritmi di autoapprendimento. Questi algoritmi vengono addestrati attraverso set di dati ed esempi etichettati o non etichettati, quindi utilizzati per fare previsioni rispetto a nuovi modelli di dati.

Come si può intuire, l'apprendimento automatico è stato ed è un enorme salto nel regno dell'intelligenza artificiale. Invece di utilizzare programmi statici per prendere decisioni, i dati presentati all'algoritmo in quel momento vengono utilizzati per prendere decisioni. Questo è simile al modo in cui gli esseri umani prendono le decisioni. Avere un'idea di ciò che stai cercando attraverso le esperienze passate (i "dati di allenamento" nel caso dell'algoritmo) e usando quello più i dati al momento, prendi una decisione.

Nonostante siano stati fatti molti sviluppi, molto lavoro è ancora da fare. Scienziati e ricercatori prevedono un futuro in cui non sarà necessario alcun intervento umano e programmazione aggiuntiva affinché l'algoritmo possa arrivare a una risposta.

Sfide all'ingresso di capacità di apprendimento automatico

Ecco i più grandi:

1. L'abilità e le competenze specialistiche richieste che scarseggiano e non sono facilmente disponibili
2. Costi di implementazione. I requisiti hardware computazionali per scopi speciali si sommano a maggiori costi per lo sviluppo, l'infrastruttura e la forza lavoro.
3. Anche con framework di machine learning open source come CNTK, MXNet e TensorFlow, si verificano problemi durante l'aumento della scalabilità a causa della necessità di più computer.

In che modo il machine learning nel cloud rivoluzionerà le aziende

Esistono 4 modi principali in cui l'apprendimento automatico nel cloud fungerà da vantaggio per le aziende. Questi sono:

Efficienza dei costi

Il cloud ha un modello pay-per-use. Ciò elimina la necessità per le aziende di investire in sistemi di apprendimento automatico pesanti e costosi che non utilizzeranno sempre e tutti i giorni. E per la maggior parte delle aziende, questo è vero poiché utilizzano l'apprendimento automatico come strumento e non come modus operandi.

Quando i carichi di lavoro di intelligenza artificiale o apprendimento automatico aumenterebbero, il modello pay-per-se del cloud sarebbe utile e aiuterebbe le aziende a ridurre i costi. La potenza delle GPU può essere sfruttata senza investire in apparecchiature costose. L'apprendimento automatico sul cloud consente l'archiviazione dei dati a basso costo, aumentando ulteriormente l'efficienza in termini di costi di questo sistema.

Nessuna competenza speciale richiesta

Secondo la ricerca Tech Pro , solo il 28% delle aziende ha esperienza con l'intelligenza artificiale o l'apprendimento automatico. La domanda di machine learning è in aumento e l'ambito futuro dell'apprendimento automatico è luminoso. Il 42% ha affermato che il proprio team IT non è sufficientemente qualificato per implementare e supportare l'IA e l'apprendimento automatico. Ciò suggerisce un divario cruciale di conoscenze e competenze. Ma il cloud aiuta a colmarlo.

L'utilizzo del cloud significa che le aziende non devono preoccuparsi di disporre di un team esperto di data science. Con Google Cloud Platform, Microsoft Azure e AWS, le funzionalità di intelligenza artificiale possono essere implementate senza richiedere alcuna conoscenza approfondita o approfondita. Gli SDK e le API sono già forniti in modo da poter incorporare direttamente le funzionalità di machine learning.

Facile da scalare

Se un'azienda sta sperimentando l'apprendimento automatico e le sue capacità, non ha senso puntare completamente, solo al primo tentativo. Utilizzando l'apprendimento automatico sul cloud, le aziende possono prima testare e distribuire progetti più piccoli sul cloud e quindi aumentare man mano che le esigenze e la domanda aumentano. Il modello pay-per-use semplifica ulteriormente l'accesso a funzionalità più sofisticate senza la necessità di introdurre un nuovo hardware avanzato.

Come far parte di questa rivoluzione

Man mano che le aziende si avvicinano all'apprendimento automatico e al cloud, avranno bisogno di professionisti che sappiano operare entrambi e che possano fornire il massimo valore all'organizzazione. I corsi universitari tradizionali non forniscono il curriculum in classe per preparare studenti desiderosi di farlo. Ma, in upGrad, forniamo il meglio di entrambi i mondi: una piattaforma online facilmente accessibile e un ambiente integrato di classe.

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