Os 5 principais aplicativos de algoritmos de aprendizado de máquina usando a nuvem

Machine Learning (ML), um subconjunto da Inteligência Artificial (AI), visa criar sistemas/máquinas que possam aprender automaticamente a partir de padrões de dados e através da experiência e melhorar continuamente em suas previsões, sem serem explicitamente programados. Essencialmente, Machine Learning envolve o estudo de algoritmos e o desenvolvimento de programas de computador que podem acessar dados e usá-los para treinar a si mesmos.

No entanto, aplicar algoritmos de aprendizado de máquina (árvore de decisão, regressão logística, regressão linear, SVM, KNN etc.) a grandes quantidades de dados levantados pode ser bastante desafiador para os profissionais de ML. Como as bibliotecas de ML tradicionais não suportam o processamento de grandes conjuntos de dados, foram necessárias abordagens novas e inovadoras.

Além disso, o ML estava muito além do alcance das pequenas e médias empresas – era um assunto caro alavancar e implementar tecnologias e soluções de ML na infraestrutura de negócios. Digite - a nuvem. Você pode perguntar por que o aprendizado de máquina na nuvem?

Os aplicativos de aprendizado de máquina podem ser aprimorados e expandidos quando acoplados à nuvem. A integração do Machine Learning na nuvem é chamada de “nuvem inteligente”. Embora a nuvem seja usada principalmente para computação, rede e armazenamento, com o Cloud Machine Learning, os recursos dos algoritmos de nuvem e ML aumentarão significativamente.

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Por exemplo, Machine Learning é intrinsecamente uma tarefa demorada, mas com o paradigma de computação em nuvem, as tarefas de ML podem ser aceleradas em grande medida. Consequentemente, até mesmo ferramentas populares de Estatística, como R, Octave e Python, também fizeram a transição para a nuvem.

Hoje, a maioria dos provedores de nuvem que oferecem recursos de ML, incluindo os principais líderes no negócio de nuvem – AWS, Google e Microsoft – oferece suporte para três tipos de previsões:

• Previsão binária – Este tipo de previsão de ML lida com respostas “sim” ou “não”. É usado principalmente para detecção de fraudes, mecanismos de recomendação e processamento de pedidos, para citar alguns.
• Previsão de categoria – Nesse tipo de previsão, um conjunto de dados é observado e com base nas informações coletadas dele, o conjunto de dados é colocado em uma categoria específica. Por exemplo, as seguradoras usam a previsão de categoria para categorizar diferentes tipos de sinistros.
• Previsão de valor – Esse tipo de previsão encontra padrões nos dados acumulados usando modelos de aprendizado para mostrar a medida quantitativa de todos os resultados prováveis. As empresas o usam para prever um número aproximado de quantas unidades de um produto serão vendidas em um futuro próximo (por exemplo, no próximo mês). Isso lhes permite moldar seus planos de fabricação de acordo.

Quais são as vantagens do Machine Learning na nuvem?

Aqui estão as três principais vantagens do Cloud Machine Learning:

• A nuvem possibilita que empresas/empresas experimentem tecnologias de ML e escalem conforme e quando necessário, à medida que os projetos entram em produção e a demanda aumenta.
• O modelo pay-per-use de plataformas em nuvem apresenta uma solução acessível para empresas que desejam aproveitar os recursos de ML para seus negócios sem gastar muito dinheiro.
• Com a nuvem, você não precisa de habilidades avançadas de ciência de dados para acessar e aproveitar várias funcionalidades de ML.

Aplicações de algoritmos de aprendizado de máquina usando a nuvem

1. Nuvem Cognitiva

A nuvem armazena grandes quantidades de dados que se tornam a fonte de aprendizado para algoritmos de ML. Como bilhões de pessoas em todo o mundo usam plataformas em nuvem para armazenar dados, isso apresenta uma oportunidade maravilhosa para os algoritmos de ML aproveitarem esses dados e aprenderem com eles. Em outras palavras, os algoritmos de ML podem mudar o paradigma da nuvem da computação em nuvem para a computação cognitiva.

A computação cognitiva pertence a plataformas de tecnologia projetadas com base nos princípios de IA e processamento de sinais. Ele incorpora aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala/objeto, interação humano-computador e geração de narrativa. Quando infundida com recursos de ML, a nuvem se torna “Cognitive Cloud” que pode tornar os aplicativos de computação cognitiva acessíveis para a massa comum.

O IBM Cognitive e o Azure Cognitive Services da Microsoft são excelentes exemplos disso – essas plataformas permitem que você desenvolva aplicativos inteligentes sem problemas.

2. Chatbots e assistentes pessoais inteligentes

Chatbots e assistentes pessoais tomaram conta do cenário individual e empresarial. Assistentes virtuais inteligentes como Siri, Alexa e Cortana podem realizar uma série de tarefas para você e até interagir com você como outro ser humano. Por mais desenvolvidos que sejam, chatbots e assistentes virtuais ainda estão em seu estágio inicial. Eles ainda estão evoluindo, ainda aprendendo. Por isso, é natural que eles tenham limitações.

Quando integrados à nuvem, chatbots e assistentes pessoais inteligentes terão um vasto conjunto de dados à sua disposição para aprender. Como resultado, suas capacidades de aprendizagem terão um impulso considerável. Com o tempo, chatbots e assistentes pessoais evoluirão para eliminar completamente qualquer forma de intervenção ou suporte humano.

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3. Nuvem de IoT

IoT Cloud é uma plataforma em nuvem projetada especificamente para armazenar e processar os dados gerados pela Internet das Coisas (IoT). A IoT Cloud da Salesforce é alimentada pelo Thunder – um “ mecanismo de processamento de eventos em tempo real massivamente escalável. “

A IoT Cloud pode receber quantidades colossais de dados gerados por dispositivos conectados, sensores, aplicativos, sites e clientes e desencadear ações para respostas em tempo real. Ele pode ser usado para vários cenários do mundo real. Por exemplo, conectando-se a dispositivos pessoais em uso, a IoT pode saber o status dos voos e remarcar passagens aéreas para passageiros cujos voos foram atrasados ​​ou cancelados.

4. Inteligência de Negócios

Graças à computação em nuvem do Machine Learning, os serviços de business intelligence (BI) também estão se tornando cada vez mais inteligentes. O Cloud Machine Learning tem dois benefícios para o BI. Enquanto a plataforma em nuvem pode armazenar grandes volumes de dados de clientes e empresas, os algoritmos de ML podem processar e analisar esses dados para encontrar soluções inovadoras.

Com os dados do cliente em mãos, os algoritmos de ML podem ajudar as empresas a obter uma compreensão mais profunda e melhor de seu público-alvo – comportamento de compra, preferências, necessidades, pontos problemáticos etc. vendas e aumentar o ROI.

Outra área em que o ML tem um peso significativo é a experiência e satisfação do cliente. À medida que as empresas entendem melhor seus clientes, elas criam produtos que podem abordar seus pontos problemáticos e necessidades. Isso leva a uma maior satisfação do cliente. Além disso, os algoritmos de ML podem criar mecanismos de recomendação intuitivos e chatbots para uma melhor experiência do cliente.

Esta é apenas uma faceta de como a combinação de algoritmos de Machine Learning e computação em nuvem está melhorando os sistemas de BI.

5. IA como serviço

Hoje, muitos provedores de serviços em nuvem estão oferecendo recursos de IA por meio de plataformas de IA como serviço (AIaaS) de código aberto. Este é um modelo altamente econômico de implantação de funcionalidades de IA para empresas, especialmente pequenas e médias empresas que são restringidas por limitações financeiras.

O AIaaS oferece aos clientes uma série de ferramentas e funcionalidades de IA necessárias para a construção de modelos de IA/ML, automação inteligente, computação cognitiva e muito mais. Escusado será dizer que o AIaaS torna tudo super rápido e eficiente. O programa que o upGrad lançou pode ser de grande ajuda para entender melhor o Machine Learning e a Nuvem. O programa é um Programa de Certificação Avançada em Machine Learning & Cloud com IIT Madras

Conclusão

À medida que mais provedores de serviços em nuvem e empresas percebem o potencial do Machine Learning na nuvem, isso estimulará a demanda por plataformas de Cloud Machine Learning. Embora o ML torne a computação em nuvem muito mais aprimorada, eficiente e escalável, a plataforma de nuvem expande o horizonte para aplicativos de ML. Assim, ambos estão intrinsecamente inter-relacionados e, quando combinados em um relacionamento simbiótico, as conotações de negócios podem ser tremendas.

Se você estiver interessado em aprender sobre computação em nuvem e aprendizado de máquina, o upGrad em colaboração com o IIT-Madras lançou o programa Machine Learning in Cloud. O curso irá equipá-lo com as habilidades necessárias para esta função: matemática, manipulação de dados, estatística, programação, habilidades relacionadas à nuvem, além de prepará-lo para conseguir o emprego dos seus sonhos.