Top 5 aplicații ale algoritmilor de învățare automată folosind cloud

Machine Learning (ML), un subset al Inteligenței Artificiale (AI), își propune să creeze sisteme/mașini care să învețe automat din tiparele de date și prin experiență și să se îmbunătățească continuu la predicțiile lor, fără a fi programate în mod explicit. În esență, Machine Learning implică studiul algoritmilor și dezvoltarea de programe de calculator care pot accesa date și le pot folosi pentru a se antrena.

Cu toate acestea, aplicarea algoritmilor de învățare automată (arborele de decizie, regresia logistică, regresia liniară, SVM, KNN etc.) la cantități masive de date colectate poate fi destul de dificilă pentru practicienii ML. Deoarece bibliotecile tradiționale ML nu acceptă procesarea seturilor de date masive, au fost necesare abordări noi și inovatoare.

În plus, ML era mult dincolo de îndemâna întreprinderilor mici și mijlocii – a fost o afacere costisitoare să exploatezi și să implementezi tehnologiile și soluțiile ML în infrastructura de afaceri. Intră – nor. Vă puteți întreba de ce învățarea automată în cloud?

Aplicațiile de învățare automată pot fi îmbunătățite și extinse atunci când sunt cuplate cu cloud-ul. Integrarea Machine Learning în cloud este denumită „norul inteligent”. În timp ce cloud-ul este folosit în principal pentru calcul, rețea și stocare, cu Cloud Machine Learning, capacitățile atât ale algoritmilor cloud, cât și ale ML vor crește semnificativ.

Citiți: 4 beneficii cheie ale învățării automate în cloud

De exemplu, Machine Learning este în mod intrinsec o sarcină care necesită timp, dar cu paradigma cloud computing, sarcinile ML pot fi accelerate într-o mare măsură. În consecință, chiar și instrumentele de Statistică populare, cum ar fi R, Octave și Python, au trecut și ele în cloud.

Astăzi, majoritatea furnizorilor de cloud care oferă capabilități ML, inclusiv liderii de top din domeniul cloud-ului – AWS, Google și Microsoft – oferă suport pentru trei tipuri de predicții:

• Predicție binară – Acest tip de predicție ML tratează răspunsurile „da” sau „nu”. Este folosit în principal pentru detectarea fraudelor, motoare de recomandare și procesarea comenzilor, pentru a numi câteva.
• Predicție categorie – În acest tip de predicție, un set de date este observat și pe baza informațiilor adunate din acesta, setul de date pe care l-a plasat într-o anumită categorie. De exemplu, companiile de asigurări folosesc predicția categoriei pentru a clasifica diferite tipuri de daune.
• Predicția valorii – Acest tip de predicție găsește modele în datele acumulate folosind modele de învățare pentru a arăta măsura cantitativă a tuturor rezultatelor probabile. Companiile îl folosesc pentru a prezice un număr aproximativ al câte unități ale unui produs se vor vinde în viitorul apropiat (de exemplu, luna următoare). Le permite să-și modeleze planurile de producție în consecință.

Care sunt avantajele învățării automate în cloud?

Iată cele 3 avantaje de bază ale învățării automate în cloud:

• Cloud-ul face posibil ca companiile/întreprinderile să experimenteze cu tehnologii ML și să se extindă pe măsură ce este nevoie, pe măsură ce proiectele intră în producție și cererea crește.
• Modelul de plată-pe-utilizare al platformelor cloud prezintă o soluție accesibilă pentru companiile care doresc să folosească capabilitățile ML pentru afacerea lor fără a cheltui o mulțime de bani.
• Cu cloud-ul, nu aveți nevoie de abilități avansate de știință a datelor pentru a accesa și a utiliza diverse funcționalități ML.

Aplicații ale algoritmilor de învățare automată folosind cloud

1. Cloud cognitiv

Cloud stochează cantități masive de date care devin sursa de învățare pentru algoritmii ML. Deoarece miliarde de oameni de pe tot globul folosesc platforme cloud pentru a stoca date, aceasta reprezintă o oportunitate minunată pentru algoritmii ML de a valorifica acele date și de a învăța din acestea. Cu alte cuvinte, algoritmii ML pot schimba paradigma cloud de la cloud computing la calculul cognitiv.

Calculul cognitiv se referă la platformele tehnologice care sunt proiectate pe principiile AI și procesarea semnalului. Încorporează învățarea automată, procesarea limbajului natural, recunoașterea vorbirii/obiectelor, interacțiunea om-calculator și generarea narațiunii. Când este infuzat cu capabilități ML, cloud-ul devine „Cognitive Cloud” care poate face aplicațiile de calcul cognitive accesibile pentru masa comună.

IBM Cognitive și Azure Cognitive Services de la Microsoft sunt exemple excelente în acest sens - aceste platforme vă permit să dezvoltați aplicații inteligente fără nicio bătaie de cap.

2. Chatbot și asistenți personali inteligenți

Chatboții și asistenții personali au preluat atât peisajul individual, cât și pe cel de afaceri. Asistenții virtuali inteligenți precum Siri, Alexa și Cortana pot îndeplini o serie de sarcini pentru tine și chiar pot interacționa cu tine ca o altă ființă umană. Oricât de dezvoltați ar fi, chatbot-ii și asistenții virtuali sunt încă în stadiul incipient. Ei încă evoluează, încă învață. Prin urmare, este firesc ca ei să aibă limitări.

Atunci când sunt integrați în cloud, chatboții și asistenții personali inteligenți vor avea la dispoziție o mare cantitate de date din care să învețe. Ca rezultat, capacitățile lor de învățare vor primi un impuls considerabil. Cu timpul, chatboții și asistenții personali vor evolua pentru a elimina complet orice formă de intervenție umană sau sprijin.

Citește: Cum să faci chatbot în Python?

3. IoT Cloud

IoT Cloud este o platformă cloud special concepută pentru a stoca și procesa datele generate de Internet of Things (IoT). IoT Cloud al Salesforce este alimentat de Thunder – un „ motor de procesare a evenimentelor în timp real, masiv scalabil. „

IoT Cloud poate prelua cantități colosale de date generate de dispozitivele conectate, senzori, aplicații, site-uri web și clienți și poate declanșa acțiuni pentru răspunsuri în timp real. Poate fi folosit pentru diverse scenarii din lumea reală. De exemplu, prin conectarea la dispozitivele personale aflate în uz, IoT ar putea cunoaște starea zborurilor și ar putea rerezerva biletele de avion pentru pasagerii ale căror zboruri au fost întârziate sau anulate.

4. Business Intelligence

Datorită computerului în cloud de învățare automată, serviciile de business intelligence (BI) devin, de asemenea, din ce în ce mai inteligente. Cloud Machine Learning are două avantaje pentru BI. În timp ce platforma cloud poate stoca volume mari de date despre clienți și companie, algoritmii ML pot procesa și analiza acele date pentru a găsi soluții inovatoare.

Având la îndemână datele clienților, algoritmii ML pot ajuta companiile să obțină o înțelegere mai aprofundată și mai bună a publicului țintă - comportamentul de cumpărare, preferințe, nevoi, puncte dureroase etc. În consecință, companiile pot crea strategii de dezvoltare a produselor și de marketing pentru a stimula vânzări și creșterea rentabilității investiției.

Un alt domeniu în care ML are o influență semnificativă este experiența și satisfacția clienților. Pe măsură ce companiile își înțeleg mai bine clienții, creează produse care le pot aborda punctele dureroase și nevoile. Acest lucru duce la o mai mare satisfacție a clienților. De asemenea, algoritmii ML pot crea motoare intuitive de recomandare și chatbot pentru o experiență mai bună a clienților.

Aceasta este doar o fațetă a modului în care combinația de algoritmi de învățare automată și cloud computing îmbunătățește sistemele BI.

5. AI-as-a-Service

Astăzi, mulți furnizori de servicii cloud oferă capabilități AI prin platforme open-source AI-as-a-Service (AIaaS). Acesta este un model extrem de rentabil de implementare a funcționalităților de inteligență artificială pentru întreprinderi, în special pentru firmele mici și mijlocii, care sunt restricționate de limitări financiare.

AIaaS oferă clienților o serie de instrumente și funcționalități AI necesare pentru construirea de modele AI/ML, automatizare inteligentă, calcul cognitiv și multe altele. Inutil să spun că AIaaS face totul super-rapid și eficient. Programul pe care upGrad l-a lansat poate fi de mare ajutor pentru a înțelege mai bine Machine Learning și Cloud. Programul este un program avansat de certificare în Machine Learning și Cloud cu IIT Madras

Concluzie

Pe măsură ce mai mulți furnizori de servicii cloud și companii realizează potențialul Machine Learning în cloud, aceasta va stimula cererea de platforme Cloud Machine Learning. În timp ce ML face cloud computing mult mai îmbunătățit, eficient și scalabil, platforma cloud extinde orizontul aplicațiilor ML. Astfel, ambele sunt strâns legate între ele, iar atunci când sunt combinate într-o relație simbiotică, conotațiile de afaceri pot fi extraordinare.

Dacă sunteți interesat să aflați despre cloud computing și Machine Learning, upGrad, în colaborare cu IIT-Madras, a lansat programul Machine Learning in Cloud. Cursul vă va dota cu abilitățile necesare pentru acest rol: matematică, dispute de date, statistici, programare, abilități legate de cloud, precum și vă va pregăti pentru a obține jobul visat.