4 ключевых преимущества машинного обучения в облаке: все, что вам нужно знать

Уже довольно давно машинное обучение недоступно для большинства предприятий. Хардкорное машинное обучение, которое добавляет реальную ценность организации. Однако, даже сейчас, когда мы говорим, технологии развиваются. И это продвижение проникло и в область машинного обучения, чтобы сделать его широко и должным образом доступным для различных предприятий. И если вы исследуете долгосрочные последствия, это не что иное, как разрушение и революция. Но как на самом деле это повлияет на бизнес? Давайте сегодня копнем немного глубже.

Что такое машинное обучение?

Краткий обзор для тех, кто знает, и краткое введение для тех, кто не знает.

Машинное обучение — это подмножество/часть всей обширной области искусственного интеллекта. Он занимается разработкой алгоритмов самообучения. Эти алгоритмы обучаются на помеченных или неразмеченных наборах данных и примерах, а затем используются для прогнозирования новых шаблонов данных.

Как можно догадаться, машинное обучение было и остается огромным скачком в сфере искусственного интеллекта. Вместо использования статических программ для принятия решений данные, представленные алгоритму в этот момент , используются для принятия решений. Это похоже на то, как люди принимают решения. Имейте представление о том, что вы ищете, исходя из прошлого опыта («данные для обучения» в случае алгоритма) и, используя это плюс данные на данный момент, примите решение.

Несмотря на то, что было сделано много разработок, многое еще предстоит сделать. Ученые и исследователи предвидят будущее, в котором для получения ответа алгоритму не потребуется вмешательства человека и дополнительного программирования.

Проблемы с внедрением возможностей машинного обучения

Вот самые большие:

1. Необходимые специальные навыки и опыт, которых не хватает и которые нелегко получить
2. Затраты на развертывание. Требования к вычислительному оборудованию специального назначения приводят к увеличению затрат на разработку, инфраструктуру и рабочую силу.
3. Даже с платформами машинного обучения с открытым исходным кодом, такими как CNTK, MXNet и TensorFlow, возникают проблемы при масштабировании из-за потребности в большем количестве компьютеров.

Как машинное обучение в облаке изменит бизнес

Есть 4 основных способа, с помощью которых машинное обучение в облаке станет благом для бизнеса. Эти:

Эффективность затрат

Облако имеет модель оплаты по мере использования. Это избавляет компании от необходимости инвестировать в тяжелые и дорогие системы машинного обучения, которые они не будут использовать всегда и каждый день. И это верно для большинства предприятий, поскольку они используют машинное обучение как инструмент, а не как метод работы.

Когда рабочие нагрузки ИИ или машинного обучения увеличатся, облачная модель с оплатой по факту пригодится и поможет компаниям сократить расходы. Мощь графических процессоров можно использовать без вложений в дорогостоящее оборудование. Машинное обучение в облаке обеспечивает дешевое хранение данных, что еще больше повышает рентабельность этой системы.

Не требуется специальных знаний

Согласно исследованию Tech Pro , только 28% компаний имеют опыт работы с ИИ или машинным обучением. Спрос на машинное обучение растет, и перспективы машинного обучения ясны. 42% заявили, что их ИТ-команда недостаточно квалифицирована для внедрения и поддержки ИИ и машинного обучения. Это говорит о серьезном пробеле в знаниях и опыте. Но облако помогает с этим справиться.

Использование облака означает, что компаниям не нужно беспокоиться о наличии команды специалистов по обработке и анализу данных. С помощью Google Cloud Platform, Microsoft Azure и AWS функции искусственного интеллекта могут быть реализованы без каких-либо глубоких знаний. SDK и API уже предоставлены, поэтому функции машинного обучения можно встраивать напрямую.

Легко масштабировать

Если компания экспериментирует с машинным обучением и его возможностями, нет смысла использовать все возможности только с первого раза. Используя машинное обучение в облаке, предприятия могут сначала тестировать и развертывать небольшие проекты в облаке, а затем масштабировать их по мере роста потребности и спроса. Модель с оплатой по мере использования также упрощает доступ к более сложным функциям без необходимости использования нового современного оборудования.

Как стать частью этой революции

По мере того, как предприятия используют машинное обучение и облако вместе, им потребуются профессионалы, которые свободно владеют обоими и могут принести максимальную пользу организации. Традиционные университетские курсы не предоставляют учебную программу в классах, чтобы готовые к ней студенты были готовы. Но в upGrad мы предлагаем лучшее из обоих миров — легкодоступную онлайн-платформу и интегрированную классную среду.

Если вам интересно узнать об облачных вычислениях и машинном обучении, upGrad в сотрудничестве с IIT-Madras запустил программу «Машинное обучение в облаке». Курс даст вам необходимые навыки для этой роли: математика, обработка данных, статистика, программирование, навыки, связанные с облачными вычислениями, а также подготовит вас к получению работы вашей мечты.

Если это похоже на то, что вам было бы интересно узнать, перейдите на страницу курса прямо сейчас.