클라우드를 사용한 머신 러닝 알고리즘의 상위 5가지 애플리케이션

인공 지능(AI)의 하위 집합인 머신 러닝 (ML)은 데이터 패턴과 경험을 통해 자동으로 학습하고 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 예측에 따라 지속적으로 개선할 수 있는 시스템/머신을 만드는 것을 목표로 합니다. 기본적으로 머신 러닝은 알고리즘 연구와 데이터에 액세스하고 이를 사용하여 스스로 훈련할 수 있는 컴퓨터 프로그램 개발을 포함합니다.

그러나 머신 러닝 알고리즘 (의사결정 트리, 로지스틱 회귀, 선형 회귀, SVM, KNN 등)을 생성된 방대한 양의 데이터에 적용하는 것은 ML 실무자에게 꽤 어려울 수 있습니다. 기존 ML 라이브러리는 대규모 데이터 세트 처리를 지원하지 않기 때문에 새롭고 혁신적인 접근 방식이 필요했습니다.

또한 ML은 중소기업의 범위를 훨씬 넘어섰습니다. 비즈니스 인프라에서 ML 기술과 솔루션을 활용하고 구현하는 것은 비용이 많이 드는 일이었습니다. 입력 – 클라우드. 클라우드에서 머신 러닝을 하는 이유가 무엇인지 물을 수 있습니다.

머신 러닝 애플리케이션은 클라우드와 결합될 때 향상되고 확장될 수 있습니다. 클라우드에 머신 러닝을 통합하는 것을 "지능형 클라우드"라고 합니다. 클라우드는 주로 컴퓨팅, 네트워킹 및 스토리지에 사용되지만 Cloud Machine Learning을 사용하면 클라우드와 ML 알고리즘의 기능이 크게 향상됩니다.

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예를 들어 머신 러닝은 본질적으로 시간이 많이 걸리는 작업이지만 클라우드 컴퓨팅 패러다임을 사용하면 ML 작업 속도를 크게 높일 수 있습니다. 결과적으로 R, Octave, Python과 같은 인기 있는 통계 도구도 클라우드로 전환되었습니다.

오늘날 클라우드 비즈니스의 최고 리더인 AWS, Google, Microsoft를 포함하여 ML 기능을 제공하는 대부분의 클라우드 제공업체는 세 가지 유형의 예측을 지원합니다.

• 이진 예측 – 이 유형의 ML 예측은 "예" 또는 "아니오" 응답을 처리합니다. 몇 가지 예를 들자면 주로 사기 탐지, 추천 엔진 및 주문 처리에 사용됩니다.
• 범주 예측 - 이 유형의 예측으로 데이터 세트가 관찰되고 그로부터 수집된 정보를 기반으로 특정 카테고리에 배치된 데이터 세트입니다. 예를 들어, 보험 회사는 카테고리 예측을 사용하여 다양한 유형의 청구를 분류합니다.
• 가치 예측 – 이 유형의 예측은 학습 모델을 사용하여 가능한 모든 결과의 정량적 측정을 보여줌으로써 축적된 데이터 내에서 패턴을 찾습니다. 회사는 이를 사용하여 가까운 미래(예: 다음 달)에 제품이 몇 개나 판매될 것인지 대략적인 수를 예측합니다. 이에 따라 제조 계획을 구체화할 수 있습니다.

클라우드에서 머신 러닝의 장점은 무엇입니까?

Cloud Machine Learning의 3가지 핵심 이점은 다음과 같습니다.

• 클라우드를 사용하면 기업/기업이 ML 기술을 실험하고 프로젝트가 생산에 들어가고 수요가 증가함에 따라 필요할 때 확장할 수 있습니다.
• 클라우드 플랫폼의 종량제 모델은 많은 비용을 들이지 않고 비즈니스에 ML 기능을 활용하려는 기업을 위한 저렴한 솔루션을 제공합니다.
• 클라우드를 사용하면 다양한 ML 기능에 액세스하고 활용하기 위해 고급 데이터 과학 기술이 필요하지 않습니다.

클라우드를 사용한 기계 학습 알고리즘의 응용

1. 코그너티브 클라우드

클라우드는 ML 알고리즘의 학습 소스가 되는 방대한 양의 데이터를 저장합니다. 전 세계 수십억 명의 사람들이 클라우드 플랫폼을 사용하여 데이터를 저장하기 때문에 ML 알고리즘이 해당 데이터를 활용하고 학습할 수 있는 멋진 기회를 제공합니다. 즉, ML 알고리즘은 클라우드 패러다임을 클라우드 컴퓨팅에서 코그너티브 컴퓨팅으로 전환할 수 있습니다.

인지 컴퓨팅은 AI 및 신호 처리 원칙에 따라 설계된 기술 플랫폼과 관련이 있습니다. 여기에는 기계 학습, 자연어 처리, 음성/객체 인식, 인간-컴퓨터 상호 작용 및 내러티브 생성이 통합됩니다. ML 기능이 통합되면 클라우드는 일반 대중이 코그너티브 컴퓨팅 애플리케이션에 액세스할 수 있도록 하는 "인지 클라우드"가 됩니다.

IBM Cognitive 및 Microsoft의 Azure Cognitive Services 가 이에 대한 훌륭한 예입니다. 이러한 플랫폼을 사용하면 번거로움 없이 지능형 앱을 개발할 수 있습니다.

2. 챗봇과 스마트 개인 비서

챗봇과 개인 비서는 개인과 비즈니스 환경을 모두 장악했습니다. Siri, Alexa 및 Cortana와 같은 스마트 가상 비서는 사용자를 위해 다양한 작업을 수행하고 다른 사람처럼 사용자와 상호 작용할 수도 있습니다. 아무리 발전했다고 해도 챗봇과 가상 비서는 아직 초기 단계에 있습니다. 그들은 여전히 ​​​​발전하고 여전히 배우고 있습니다. 따라서 그들에게 한계가 있는 것은 당연하다.

클라우드와 통합되면 챗봇과 스마트 개인 비서가 방대한 양의 데이터 풀을 자유롭게 활용할 수 있습니다. 결과적으로 그들의 학습 능력은 상당히 향상될 것입니다. 시간이 지남에 따라 챗봇과 개인 비서는 어떤 형태의 인간 개입이나 지원도 완전히 없애도록 진화할 것입니다.

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3. IoT 클라우드

IoT Cloud는 IoT(사물 인터넷)에서 생성된 데이터를 저장하고 처리하도록 특별히 설계된 클라우드 플랫폼입니다. Salesforce의 IoT Cloud 는 " 대규모로 확장 가능한 실시간 이벤트 처리 엔진 "인 Thunder에 의해 구동됩니다 . "

IoT Cloud 는 연결된 장치, 센서, 애플리케이션, 웹사이트 및 고객이 생성하는 엄청난 양의 데이터를 수집하고 실시간 응답을 위한 조치를 트리거할 수 있습니다. 다양한 실제 시나리오에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, IoT는 사용 중인 개인 기기에 연결하여 항공편 상태를 파악하고 항공편이 지연되거나 취소된 승객을 위해 항공권을 재예약할 수 있습니다.

4. 비즈니스 인텔리전스

머신 러닝 클라우드 컴퓨팅 덕분에 BI(비즈니스 인텔리전스) 서비스도 점점 지능화되고 있습니다. Cloud Machine Learning은 BI에 두 가지 이점이 있습니다. 클라우드 플랫폼은 방대한 양의 고객 및 회사 데이터를 저장할 수 있지만 ML 알고리즘은 해당 데이터를 처리하고 분석하여 혁신적인 솔루션을 찾을 수 있습니다.

고객 데이터를 가까이에 두고 ML 알고리즘은 기업이 구매 행동, 선호도, 요구 사항, 문제점 등 대상 고객에 대해 더 깊이 있고 더 나은 이해를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 기업은 제품 개발 및 마케팅 전략을 수립하여 매출 및 ROI 증가.

ML이 중요한 역할을 하는 또 다른 영역은 고객 경험과 만족도입니다. 기업이 고객을 더 잘 이해함에 따라 고객의 문제점과 요구 사항을 해결할 수 있는 제품을 만듭니다. 이는 더 높은 고객 만족도로 이어집니다. 또한 ML 알고리즘은 더 나은 고객 경험을 위해 직관적인 추천 엔진과 챗봇을 생성할 수 있습니다.

이것은 기계 학습 알고리즘과 클라우드 컴퓨팅의 조합이 BI 시스템을 개선하는 방법의 한 측면일 뿐입니다.

5. 서비스로서의 AI

오늘날 많은 클라우드 서비스 제공업체는 오픈 소스 AIaaS(AI-as-a-Service) 플랫폼을 통해 AI 기능을 제공하고 있습니다. 이는 기업, 특히 재정적 제약이 있는 중소기업에 AI 기능을 배포하는 매우 비용 효율적인 모델입니다.

AIaaS 는 AI/ML 모델 구축, 지능형 자동화, 인지 컴퓨팅 등에 필요한 다양한 AI 도구와 기능을 고객에게 제공합니다. 말할 필요도 없이 AIaaS는 모든 것을 매우 빠르고 효율적으로 만듭니다. upGrad가 출시 한 프로그램은 머신러닝과 클라우드를 더 잘 이해하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 이 프로그램은 IIT Madras와 함께하는 기계 학습 및 클라우드의 고급 인증 프로그램입니다.

결론

더 많은 클라우드 서비스 제공업체와 기업이 클라우드에서 머신 러닝의 잠재력을 인식함에 따라 클라우드 머신 러닝 플랫폼에 대한 수요가 박차를 가할 것입니다. ML은 클라우드 컴퓨팅을 훨씬 더 향상되고 효율적이며 확장 가능하게 만드는 반면, 클라우드 플랫폼은 ML 애플리케이션의 지평을 확장합니다. 따라서 둘 다 복잡하게 상호 연관되어 있으며 공생 관계로 결합될 때 비즈니스 의미는 엄청날 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅과 머신 러닝에 대해 배우고 싶다면 upGrad가 IIT-Madras와 협력하여 머신 러닝 in Cloud 프로그램을 시작했습니다. 이 과정은 수학, 데이터 랭글링, 통계, 프로그래밍, 클라우드 관련 기술과 같은 이 역할에 필요한 기술을 갖추게 할 뿐만 아니라 꿈의 직업을 가질 수 있도록 준비합니다.