Le 5 migliori applicazioni degli algoritmi di machine learning utilizzando il cloud

Il Machine Learning (ML), un sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale (AI), mira a creare sistemi/macchine in grado di apprendere automaticamente dai modelli di dati e attraverso l'esperienza e migliorare continuamente le loro previsioni, senza essere programmati in modo esplicito. In sostanza, il Machine Learning prevede lo studio di algoritmi e lo sviluppo di programmi informatici in grado di accedere ai dati e utilizzarli per allenarsi.

Tuttavia, l'applicazione di algoritmi di apprendimento automatico (albero decisionale, regressione logistica, regressione lineare, SVM, KNN, ecc.) a enormi quantità di dati raccolti può essere piuttosto impegnativo per i professionisti del machine learning. Poiché le librerie ML tradizionali non supportano l'elaborazione di enormi set di dati, erano necessari approcci nuovi e innovativi.

Inoltre, il ML era ben oltre la portata delle piccole e medie imprese: sfruttare e implementare tecnologie e soluzioni di ML nell'infrastruttura aziendale era un affare costoso. Entra: la nuvola. Potresti chiedere perché l'apprendimento automatico nel cloud?

Le applicazioni di Machine Learning possono essere migliorate ed espanse se abbinate al cloud. L'integrazione di Machine Learning nel cloud è definita "cloud intelligente". Sebbene il cloud sia utilizzato principalmente per l'elaborazione, il networking e l'archiviazione, con Cloud Machine Learning le capacità degli algoritmi cloud e ML aumenteranno in modo significativo.

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Ad esempio, l'apprendimento automatico è intrinsecamente un'attività che richiede tempo, ma con il paradigma del cloud computing, le attività di machine learning possono essere notevolmente accelerate. Di conseguenza, anche gli strumenti di statistica più diffusi come R, Octave e Python sono passati al cloud.

Oggi, la maggior parte dei provider di servizi cloud che offrono funzionalità di machine learning, inclusi i principali leader nel settore del cloud, AWS, Google e Microsoft, forniscono supporto per tre tipi di previsioni:

• Previsione binaria : questo tipo di previsione ML si occupa delle risposte "sì" o "no". Viene utilizzato principalmente per il rilevamento delle frodi, i motori di raccomandazione e l'elaborazione degli ordini, solo per citarne alcuni.
• Previsione della categoria : in questo tipo di previsione, viene osservato un set di dati e, sulla base delle informazioni raccolte da esso, il set di dati viene inserito in una categoria specifica. Ad esempio, le compagnie di assicurazione utilizzano la previsione di categoria per classificare diversi tipi di richieste di indennizzo.
• Previsione del valore : questo tipo di previsione trova modelli all'interno dei dati accumulati utilizzando modelli di apprendimento per mostrare la misura quantitativa di tutti i risultati probabili. Le aziende lo usano per prevedere un numero approssimativo di quante unità di un prodotto verranno vendute nel prossimo futuro (ad esempio, il mese successivo). Consente loro di modellare i loro piani di produzione di conseguenza.

Quali sono i vantaggi del Machine Learning nel cloud?

Ecco i 3 vantaggi principali del Cloud Machine Learning:

• Il cloud consente alle aziende/aziende di sperimentare le tecnologie ML e di espandersi quando necessario, man mano che i progetti entrano in produzione e la domanda aumenta.
• Il modello pay-per-use delle piattaforme cloud rappresenta una soluzione conveniente per le aziende che desiderano sfruttare le capacità di ML per la propria attività senza spendere un sacco di soldi.
• Con il cloud, non sono necessarie competenze avanzate di Data Science per accedere e sfruttare varie funzionalità di ML.

Applicazioni degli algoritmi di Machine Learning utilizzando il Cloud

1. Cloud cognitivo

Il cloud archivia enormi quantità di dati che diventano la fonte di apprendimento per gli algoritmi ML. Poiché miliardi di persone in tutto il mondo utilizzano piattaforme cloud per archiviare i dati, rappresenta una meravigliosa opportunità per gli algoritmi ML di sfruttare tali dati e imparare da essi. In altre parole, gli algoritmi ML possono spostare il paradigma del cloud dal cloud computing al cognitive computing.

Il calcolo cognitivo riguarda le piattaforme tecnologiche progettate sui principi dell'IA e dell'elaborazione del segnale. Incorpora apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale, riconoscimento vocale/oggetto, interazione uomo-computer e generazione narrativa. Quando è infuso con le funzionalità di ML, il cloud diventa "Cognitive Cloud" che può rendere le applicazioni di cognitive computing accessibili alla massa comune.

IBM Cognitive e Azure Cognitive Services di Microsoft ne sono ottimi esempi: queste piattaforme ti consentono di sviluppare app intelligenti senza problemi.

2. Chatbot e assistenti personali intelligenti

Chatbot e assistenti personali hanno conquistato sia il panorama individuale che quello aziendale. Gli assistenti virtuali intelligenti come Siri, Alexa e Cortana possono eseguire una serie di attività per te e persino interagire con te come un altro essere umano. Per quanto sviluppati possano essere, chatbot e assistenti virtuali sono ancora nella loro fase nascente. Stanno ancora evolvendo, stanno ancora imparando. Quindi, è naturale che abbiano dei limiti.

Se integrati con il cloud, i chatbot e gli assistenti personali intelligenti avranno a disposizione un vasto pool di dati da cui imparare. Di conseguenza, le loro capacità di apprendimento riceveranno un notevole impulso. Con il tempo, chatbot e assistenti personali si evolveranno per eliminare completamente qualsiasi forma di intervento o supporto umano.

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3. Cloud IoT

IoT Cloud è una piattaforma cloud specificamente progettata per archiviare ed elaborare i dati generati dall'Internet of Things (IoT). IoT Cloud di Salesforce è basato su Thunder, un “ motore di elaborazione di eventi in tempo reale estremamente scalabile. “

IoT Cloud può acquisire enormi quantità di dati generati da dispositivi, sensori, applicazioni, siti Web e clienti connessi e attivare azioni per risposte in tempo reale. Può essere utilizzato per vari scenari del mondo reale. Ad esempio, collegandosi ai dispositivi personali in uso, l'IoT potrebbe conoscere lo stato dei voli e riprenotare i biglietti aerei per i passeggeri i cui voli sono stati ritardati o cancellati.

4. Informazioni commerciali

Grazie al cloud computing di Machine Learning, anche i servizi di business intelligence (BI) stanno diventando sempre più intelligenti. Cloud Machine Learning offre due vantaggi per la BI. Mentre la piattaforma cloud può archiviare grandi volumi di dati di clienti e aziende, gli algoritmi ML possono elaborare e analizzare tali dati per trovare soluzioni innovative.

Con i dati dei clienti a portata di mano, gli algoritmi ML possono aiutare le aziende a ottenere una comprensione più approfondita e migliore del proprio pubblico di destinazione: comportamento di acquisto, preferenze, esigenze, punti deboli, ecc. Di conseguenza, le aziende possono creare strategie di sviluppo e marketing del prodotto per aumentare vendite e aumentare il ROI.

Un'altra area in cui il ML ha un impatto significativo è l'esperienza e la soddisfazione del cliente. Man mano che le aziende capiscono meglio i loro clienti, creano prodotti in grado di soddisfare i loro punti deboli e le loro esigenze. Questo porta a una maggiore soddisfazione del cliente. Inoltre, gli algoritmi ML possono creare motori di raccomandazione e chatbot intuitivi per una migliore esperienza del cliente.

Questo è solo un aspetto di come la combinazione di algoritmi di Machine Learning e cloud computing stia migliorando i sistemi di BI.

5. L'intelligenza artificiale come servizio

Oggi, molti fornitori di servizi cloud offrono funzionalità di intelligenza artificiale tramite piattaforme AI-as-a-Service (AIaaS) open source. Si tratta di un modello altamente conveniente per l'implementazione di funzionalità di intelligenza artificiale alle imprese, in particolare alle piccole e medie imprese che sono limitate da limitazioni finanziarie.

AIaaS offre ai clienti una serie di strumenti e funzionalità AI necessari per la creazione di modelli AI/ML, l'automazione intelligente, il cognitive computing e molto altro. Inutile dire che AIaaS rende tutto super veloce ed efficiente. Il programma lanciato da upGrad può essere di grande aiuto per comprendere meglio Machine Learning e Cloud. Il programma è un programma di certificazione avanzato in Machine Learning e Cloud con IIT Madras

Conclusione

Man mano che sempre più fornitori di servizi cloud e aziende realizzano il potenziale di Machine Learning nel cloud, stimolerà la domanda di piattaforme di Cloud Machine Learning. Mentre il ML rende il cloud computing molto più avanzato, efficiente e scalabile, la piattaforma cloud amplia l'orizzonte per le applicazioni ML. Pertanto, entrambi sono strettamente correlati e, se combinati in una relazione simbiotica, le connotazioni aziendali possono essere enormi.

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