4 kluczowe zalety uczenia maszynowego w chmurze: wszystko, co musisz wiedzieć

Od dłuższego czasu uczenie maszynowe jest poza zasięgiem większości przedsiębiorstw. Hardcorowe uczenie maszynowe, które stanowi prawdziwą wartość dodaną do organizacji, tj. Jednak nawet gdy mówimy, technologia postępuje. I ten postęp wkradł się również w dziedzinę uczenia maszynowego, aby udostępnić go szeroko i właściwie dostępnym dla różnych przedsiębiorstw. A jeśli przyjrzysz się długofalowym skutkom, to nic innego jak zakłócenie i rewolucja. Ale w jaki sposób faktycznie wpłynie to na firmy? Zagłębmy się w to dzisiaj trochę głębiej.

Co to jest uczenie maszynowe?

Krótkie podsumowanie dla tych, którzy wiedzą i szybkie wprowadzenie dla tych, którzy nie wiedzą.

Uczenie maszynowe jest podzbiorem/częścią całej, rozległej dziedziny sztucznej inteligencji. Zajmuje się rozwojem algorytmów samouczących się. Algorytmy te są szkolone na podstawie oznaczonych lub nieoznakowanych zestawów danych i przykładów, a następnie wykorzystywane do przewidywania nowych wzorców danych.

Jak można się domyślić, uczenie maszynowe było i jest ogromnym skokiem w dziedzinie sztucznej inteligencji. Zamiast używać statycznych programów do podejmowania decyzji, dane prezentowane algorytmowi w tym momencie są wykorzystywane do podejmowania decyzji. Jest to podobne do tego, jak ludzie podejmują decyzje. Zastanów się, czego szukasz poprzez przeszłe doświadczenia ("dane treningowe" w przypadku algorytmu) i używając tego oraz aktualnych danych, podejmij decyzję.

Chociaż dokonano wielu zmian, wciąż pozostaje wiele do zrobienia. Naukowcy i badacze przewidują przyszłość, w której do uzyskania odpowiedzi przez algorytm nie będzie potrzebna żadna interwencja człowieka ani dodatkowe programowanie.

Wyzwania związane z wejściem możliwości uczenia maszynowego

Oto te największe:

1. Wymagane specjalistyczne umiejętności i wiedza specjalistyczna, których brakuje i które nie są łatwo dostępne
2. Koszty wdrożenia. Wymagania dotyczące obliczeniowego sprzętu specjalnego przeznaczenia zwiększają koszty rozwoju, infrastruktury i siły roboczej.
3. Nawet w przypadku platform uczenia maszynowego typu open source, takich jak CNTK, MXNet i TensorFlow, pojawiają się problemy podczas skalowania w górę ze względu na wymaganie większej liczby komputerów.

Jak uczenie maszynowe w chmurze zrewolucjonizuje firmy

Istnieją 4 główne sposoby, dzięki którym uczenie maszynowe w chmurze będzie dobrodziejstwem dla firm. To są:

Efektywność kosztowa

Chmura ma model pay-per-use. Eliminuje to potrzebę inwestowania przez firmy w ciężko pracujące i drogie systemy uczenia maszynowego, z których nie będą korzystać zawsze i codziennie. W przypadku większości przedsiębiorstw jest to prawdą, ponieważ wykorzystują one uczenie maszynowe jako narzędzie, a nie jako sposób działania.

Gdy zwiększyłyby się obciążenia związane ze sztuczną inteligencją lub uczeniem maszynowym, przydałby się model pay-per-se w chmurze i pomógłby firmom obniżyć koszty. Moc procesorów graficznych można wykorzystać bez inwestowania w kosztowny sprzęt. Uczenie maszynowe w chmurze umożliwia tanie przechowywanie danych, dodatkowo zwiększając efektywność kosztową tego systemu.

Nie jest wymagana specjalna wiedza specjalistyczna

Według badań Tech Pro tylko 28% firm ma doświadczenie z AI lub uczeniem maszynowym. Zapotrzebowanie na uczenie maszynowe rośnie, a przyszły zakres uczenia maszynowego jest jasny. 42% stwierdziło, że ich zespół IT nie ma wystarczających kwalifikacji, aby wdrożyć i wspierać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe. Sugeruje to istotną lukę w wiedzy i doświadczeniu. Ale chmura pomaga w pokonywaniu tego.

Korzystanie z chmury oznacza, że ​​firmy nie muszą się martwić o zespół biegły w zakresie data science. Dzięki Google Cloud Platform, Microsoft Azure i AWS funkcje sztucznej inteligencji można wdrożyć bez konieczności posiadania głębokiej lub hardkorowej wiedzy. Zestawy SDK i interfejsy API są już dostępne, dzięki czemu można bezpośrednio osadzać funkcje uczenia maszynowego.

Łatwy do skalowania

Jeśli firma eksperymentuje z uczeniem maszynowym i jego możliwościami, nie ma sensu pójście na całość tylko za pierwszym razem. Korzystając z uczenia maszynowego w chmurze, przedsiębiorstwa mogą najpierw testować i wdrażać mniejsze projekty w chmurze, a następnie zwiększać skalę w miarę wzrostu potrzeb i popytu. Model pay-per-use dodatkowo ułatwia dostęp do bardziej zaawansowanych funkcji bez konieczności wprowadzania nowego zaawansowanego sprzętu.

Jak być częścią tej rewolucji

W miarę jak firmy wspólnie zagłębiają się w uczenie maszynowe i chmurę, będą potrzebować specjalistów, którzy biegle posługują się obydwoma i mogą zapewnić organizacji maksymalną wartość. Tradycyjne kursy uniwersyteckie nie zapewniają programu nauczania w salach lekcyjnych dla chętnych do tego studentów. Ale w upGrad zapewniamy to, co najlepsze z obu światów - łatwo dostępną platformę online oraz zintegrowane środowisko szkolne.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o przetwarzaniu w chmurze i uczeniu maszynowym, upGrad we współpracy z IIT-Madras uruchomił program uczenia maszynowego w chmurze. Kurs wyposaży Cię w umiejętności niezbędne do tej roli: matematyki, radzenia sobie z danymi, statystyki, programowania, umiejętności związanych z chmurą, a także przygotuje Cię do podjęcia pracy, o której marzysz.

Jeśli wydaje Ci się, że chciałbyś się tego nauczyć, przejdź teraz na stronę kursu.