5 najlepszych zastosowań algorytmów uczenia maszynowego w chmurze

Uczenie maszynowe (ML), podzbiór sztucznej inteligencji (AI), ma na celu tworzenie systemów/maszyn, które mogą automatycznie uczyć się na podstawie wzorców danych i poprzez doświadczenie oraz stale ulepszać swoje przewidywania, bez konieczności ich wyraźnego programowania. Zasadniczo uczenie maszynowe obejmuje badanie algorytmów i opracowywanie programów komputerowych, które mogą uzyskiwać dostęp do danych i wykorzystywać je do samodzielnego uczenia się.

Jednak zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego (drzewa decyzyjnego, regresji logistycznej, regresji liniowej, SVM, KNN itp.) do ogromnych ilości zebranych danych może być dość trudne dla praktyków ML. Ponieważ tradycyjne biblioteki ML nie obsługują przetwarzania ogromnych zbiorów danych, wymagane były nowe i innowacyjne podejścia.

Co więcej, ML był daleko poza zasięgiem małych i średnich przedsiębiorstw – wykorzystanie i wdrożenie technologii i rozwiązań ML w infrastrukturze biznesowej było kosztowną sprawą. Wejdź – chmura. Możesz zapytać, dlaczego uczenie maszynowe w chmurze?

Aplikacje uczenia maszynowego można ulepszać i rozszerzać w połączeniu z chmurą. Integracja uczenia maszynowego w chmurze jest określana jako „inteligentna chmura”. Podczas gdy chmura jest używana głównie do obliczeń, sieci i przechowywania, dzięki Cloud Machine Learning możliwości zarówno chmury, jak i algorytmów ML znacznie wzrosną.

Przeczytaj: 4 kluczowe zalety uczenia maszynowego w chmurze

Na przykład uczenie maszynowe jest z natury czasochłonnym zadaniem, ale dzięki paradygmatowi przetwarzania w chmurze zadania ML można w dużym stopniu przyspieszyć. W rezultacie nawet popularne narzędzia statystyczne, takie jak R, Octave i Python, również przeszły do ​​chmury.

Obecnie większość dostawców usług w chmurze oferujących funkcje ML, w tym czołowi liderzy w branży chmurowej — AWS, Google i Microsoft — zapewnia wsparcie dla trzech rodzajów prognoz:

• Przewidywanie binarne — ten typ przewidywania ML dotyczy odpowiedzi „tak” lub „nie”. Jest używany głównie do wykrywania oszustw, silników rekomendacji i przetwarzania zamówień, żeby wymienić tylko kilka.
• Przewidywanie kategorii — w przypadku tego typu przewidywania zestaw danych jest obserwowany i na podstawie zebranych z niego informacji zestaw danych jest umieszczany w określonej kategorii. Na przykład firmy ubezpieczeniowe stosują przewidywanie kategorii, aby kategoryzować różne rodzaje roszczeń.
• Przewidywanie wartości — ten typ przewidywania znajduje wzorce w zgromadzonych danych, korzystając z modeli uczenia się, aby pokazać miarę ilościową wszystkich prawdopodobnych wyników. Firmy używają go do przewidywania przybliżonej liczby jednostek produktu, które sprzedają się w najbliższej przyszłości (np. w następnym miesiącu). Pozwala im to odpowiednio kształtować swoje plany produkcyjne.

Jakie są zalety uczenia maszynowego w chmurze?

Oto 3 podstawowe zalety Cloud Machine Learning:

• Chmura umożliwia firmom/przedsiębiorstwom eksperymentowanie z technologiami ML i skalowanie w miarę potrzeb, w miarę jak projekty trafiają do produkcji i rośnie zapotrzebowanie.
• Model platform chmurowych typu pay-per-use stanowi niedrogie rozwiązanie dla firm, które chcą wykorzystać możliwości ML w swojej firmie bez wydawania mnóstwa pieniędzy.
• Dzięki chmurze nie potrzebujesz zaawansowanych umiejętności Data Science, aby uzyskać dostęp do różnych funkcji ML i korzystać z nich.

Zastosowania algorytmów uczenia maszynowego z wykorzystaniem chmury

1. Chmura poznawcza

Chmura przechowuje ogromne ilości danych, które stają się źródłem uczenia się algorytmów ML. Ponieważ miliardy ludzi na całym świecie korzystają z platform w chmurze do przechowywania danych, algorytmy ML mają doskonałą okazję do wykorzystania tych danych i uczenia się na ich podstawie. Innymi słowy, algorytmy ML mogą zmienić paradygmat chmury z przetwarzania w chmurze na przetwarzanie kognitywne.

Obliczenia kognitywne dotyczą platform technologicznych zaprojektowanych na zasadach sztucznej inteligencji i przetwarzania sygnałów. Obejmuje uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, rozpoznawanie mowy/obiektów, interakcję człowiek-komputer i generowanie narracji. Po wzbogaceniu o możliwości uczenia maszynowego, chmura staje się „chmą poznawczą”, która może udostępniać aplikacje do przetwarzania kognitywnego dla powszechnej masy.

Doskonałymi tego przykładami są IBM Cognitive i Azure Cognitive Services firmy Microsoft — platformy te umożliwiają bezproblemowe tworzenie inteligentnych aplikacji.

2. Chatboty i inteligentni asystenci osobiści

Chatboty i osobiści asystenci przejęli zarówno krajobraz indywidualny, jak i biznesowy. Inteligentni wirtualni asystenci, tacy jak Siri, Alexa i Cortana, mogą wykonywać dla Ciebie szereg zadań, a nawet wchodzić z Tobą w interakcje jak inny człowiek. Jakkolwiek by nie były, chatboty i wirtualni asystenci wciąż znajdują się w początkowej fazie. Ciągle się rozwijają, wciąż się uczą. Dlatego naturalne jest, że mają ograniczenia.

Po zintegrowaniu z chmurą chatboty i inteligentni asystenci osobiści będą mieli do dyspozycji ogromną pulę danych, z których mogą się uczyć. W rezultacie ich zdolności uczenia się znacznie się poprawią. Z czasem chatboty i asystenci osobiści będą ewoluować, aby całkowicie wyeliminować wszelkie formy ludzkiej interwencji lub wsparcia.

Przeczytaj: Jak zrobić chatbota w Pythonie?

3. Chmura IoT

IoT Cloud to platforma chmurowa zaprojektowana specjalnie do przechowywania i przetwarzania danych generowanych przez Internet rzeczy (IoT). Salesforce IoT Cloud jest zasilany przez Thunder — „ niesamowicie skalowalny silnik przetwarzania zdarzeń w czasie rzeczywistym”. “

Chmura IoT może pobierać ogromne ilości danych generowanych przez podłączone urządzenia, czujniki, aplikacje, strony internetowe i klientów oraz uruchamiać działania w celu uzyskania odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Może być używany w różnych rzeczywistych scenariuszach. Na przykład, łącząc się z używanymi urządzeniami osobistymi, IoT może poznać status lotów i zmienić rezerwację biletów lotniczych dla pasażerów, których loty zostały opóźnione lub odwołane.

4. Analiza biznesowa

Dzięki przetwarzaniu w chmurze Machine Learning usługi Business Intelligence (BI) również stają się coraz bardziej inteligentne. Cloud Machine Learning ma dwojakie korzyści dla BI. Podczas gdy platforma w chmurze może przechowywać ogromne ilości danych klientów i firm, algorytmy ML mogą przetwarzać i analizować te dane w celu znalezienia innowacyjnych rozwiązań.

Dysponując dostępnymi danymi klientów, algorytmy ML mogą pomóc firmom uzyskać głębsze i lepsze zrozumienie ich docelowych odbiorców – zachowań zakupowych, preferencji, potrzeb, problemów itp. W związku z tym firmy mogą tworzyć strategie rozwoju produktów i marketingu, aby zwiększyć sprzedaż i wzrost ROI.

Kolejnym obszarem, w którym ML ma duże znaczenie, jest doświadczenie i satysfakcja klienta. Ponieważ firmy lepiej rozumieją swoich klientów, tworzą produkty, które mogą zaspokoić ich problemy i potrzeby. Prowadzi to do większej satysfakcji klienta. Ponadto algorytmy ML mogą tworzyć intuicyjne silniki rekomendacji i chatboty, aby zapewnić lepszą obsługę klienta.

To tylko jeden aspekt tego, jak połączenie algorytmów uczenia maszynowego i przetwarzania w chmurze usprawnia systemy BI.

5. AI jako usługa

Obecnie wielu dostawców usług w chmurze oferuje możliwości sztucznej inteligencji za pośrednictwem platform AI-as-a-Service (AIaaS) typu open source. Jest to wysoce opłacalny model wdrażania funkcji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, zwłaszcza małych i średnich, które są ograniczone ograniczeniami finansowymi.

AIaaS oferuje klientom szereg narzędzi i funkcji AI wymaganych do budowania modeli AI/ML, inteligentnej automatyzacji, obliczeń kognitywnych i wielu innych. Nie trzeba dodawać, że AIaaS sprawia, że ​​wszystko jest superszybkie i wydajne. Uruchomiony program upGrad może być bardzo pomocny w lepszym zrozumieniu uczenia maszynowego i chmury. Program jest zaawansowanym programem certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i chmury z IIT Madras

Wniosek

Ponieważ coraz więcej dostawców usług w chmurze i firm zdaje sobie sprawę z potencjału uczenia maszynowego w chmurze, zwiększy to popyt na platformy Cloud Machine Learning. Podczas gdy ML sprawia, że ​​przetwarzanie w chmurze jest znacznie bardziej ulepszone, wydajne i skalowalne, platforma chmurowa poszerza horyzonty dla aplikacji ML. Tak więc oba są misternie powiązane, a połączone w symbiotyczną relację mogą mieć ogromne konotacje biznesowe.

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.