Топ 5 приложений алгоритмов машинного обучения с использованием облака

Машинное обучение (МО), подмножество искусственного интеллекта (ИИ), направлено на создание систем/машин, которые могут автоматически учиться на шаблонах данных и на основе опыта и постоянно улучшать свои прогнозы без явного программирования. По сути, машинное обучение включает в себя изучение алгоритмов и разработку компьютерных программ, которые могут получать доступ к данным и использовать их для самообучения.

Однако применение алгоритмов машинного обучения (дерево решений, логистическая регрессия, линейная регрессия, SVM, KNN и т. д.) к огромным объемам собранных данных может оказаться довольно сложной задачей для специалистов по машинному обучению. Поскольку традиционные библиотеки машинного обучения не поддерживают обработку массивных наборов данных, требовались новые и инновационные подходы.

Кроме того, машинное обучение было далеко за пределами досягаемости малых и средних предприятий — использование и внедрение технологий и решений машинного обучения в бизнес-инфраструктуре обходилось дорого. Вход – облако. Вы спросите, зачем машинное обучение в облаке?

Приложения машинного обучения можно улучшать и расширять в сочетании с облаком. Интеграция машинного обучения в облаке называется «интеллектуальным облаком». Хотя облако в основном используется для вычислений, сетей и хранения данных, благодаря облачному машинному обучению возможности как облака, так и алгоритмов машинного обучения значительно расширятся.

Читайте: 4 ключевых преимущества машинного обучения в облаке

Например, машинное обучение по своей сути является трудоемкой задачей, но с парадигмой облачных вычислений задачи машинного обучения можно значительно ускорить. Следовательно, даже популярные инструменты статистики, такие как R, Octave и Python, также перешли в облако.

Сегодня большинство облачных провайдеров, предлагающих возможности машинного обучения, в том числе ведущие облачные компании — AWS, Google и Microsoft — обеспечивают поддержку трех типов прогнозов:

• Двоичный прогноз . Этот тип прогнозирования машинного обучения работает с ответами «да» или «нет». Он в основном используется для обнаружения мошенничества, механизмов рекомендаций и обработки заказов, и это лишь некоторые из них.
• Прогноз категории . В этом типе прогноза набор данных наблюдается и на основе собранной из него информации набор данных помещается в определенную категорию. Например, страховые компании используют прогнозирование категорий для классификации различных типов требований.
• Прогнозирование значения . Этот тип прогнозирования находит закономерности в накопленных данных с помощью моделей обучения, чтобы показать количественную меру всех вероятных результатов. Компании используют его, чтобы предсказать приблизительное количество единиц продукта, которое будет продано в ближайшем будущем (например, в следующем месяце). Это позволяет им соответствующим образом формировать свои производственные планы.

Каковы преимущества машинного обучения в облаке?

Вот 3 основных преимущества облачного машинного обучения:

• Облако позволяет компаниям/предприятиям экспериментировать с технологиями машинного обучения и масштабировать их по мере необходимости по мере запуска проектов и увеличения спроса.
• Модель облачных платформ с оплатой по мере использования представляет собой доступное решение для компаний, которые хотят использовать возможности машинного обучения в своем бизнесе, не тратя кучу денег.
• В облаке вам не требуются продвинутые навыки работы с данными для доступа к различным функциям машинного обучения и их использования.

Применение алгоритмов машинного обучения с использованием облака

1. Когнитивное облако

Облако хранит огромные объемы данных, которые становятся источником обучения для алгоритмов машинного обучения. Поскольку миллиарды людей по всему миру используют облачные платформы для хранения данных, это дает прекрасную возможность для алгоритмов машинного обучения использовать эти данные и учиться на них. Другими словами, алгоритмы машинного обучения могут сместить облачную парадигму с облачных вычислений на когнитивные вычисления.

Когнитивные вычисления относятся к технологическим платформам, разработанным на принципах искусственного интеллекта и обработки сигналов. Он включает в себя машинное обучение, обработку естественного языка, распознавание речи/объектов, взаимодействие человека с компьютером и создание повествования. Облако, дополненное возможностями машинного обучения, становится «Когнитивным облаком», которое может сделать приложения когнитивных вычислений доступными для широких масс.

Прекрасными примерами этого являются IBM Cognitive и Microsoft Azure Cognitive Services — эти платформы позволяют без проблем разрабатывать интеллектуальные приложения.

2. Чат-боты и умные личные помощники

Чат-боты и личные помощники захватили как индивидуальную, так и деловую среду. Умные виртуальные помощники, такие как Siri, Alexa и Cortana, могут выполнять за вас множество задач и даже взаимодействовать с вами, как с другим человеком. Какими бы развитыми они ни были, чат-боты и виртуальные помощники все еще находятся в зачаточном состоянии. Они все еще развиваются, все еще учатся. Следовательно, для них естественно иметь ограничения.

При интеграции с облаком чат-боты и умные личные помощники будут иметь в своем распоряжении огромный объем данных для обучения. В результате их способности к обучению значительно повысятся. Со временем чат-боты и личные помощники будут развиваться, чтобы полностью отказаться от любых форм человеческого вмешательства или поддержки.

Читайте: Как сделать чат-бота на Python?

3. Облако Интернета вещей

IoT Cloud — это облачная платформа, специально разработанная для хранения и обработки данных, генерируемых Интернетом вещей (IoT). Облако IoT от Salesforce работает на платформе Thunder — масштабируемом механизме обработки событий в реальном времени. “

Облако IoT может принимать колоссальные объемы данных, генерируемых подключенными устройствами, датчиками, приложениями, веб-сайтами и клиентами, и инициировать действия для реагирования в режиме реального времени. Его можно использовать для различных реальных сценариев. Например, подключаясь к используемым персональным устройствам, IoT может узнавать статус рейсов и перебронировать авиабилеты для пассажиров, чьи рейсы были задержаны или отменены.

4. Бизнес-аналитика

Благодаря облачным вычислениям машинного обучения услуги бизнес-аналитики (BI) также становятся все более интеллектуальными. Облачное машинное обучение имеет двойное преимущество для бизнес-аналитики. В то время как облачная платформа может хранить огромные объемы данных о клиентах и ​​компаниях, алгоритмы машинного обучения могут обрабатывать и анализировать эти данные для поиска инновационных решений.

Имея под рукой данные о клиентах, алгоритмы машинного обучения могут помочь компаниям получить более глубокое и лучшее понимание своей целевой аудитории — покупательское поведение, предпочтения, потребности, болевые точки и т. д. Соответственно, компании могут создавать стратегии разработки продуктов и маркетинга для повышения продажи и увеличить рентабельность инвестиций.

Еще одна область, в которой машинное обучение играет важную роль, — это качество обслуживания клиентов и их удовлетворенность. По мере того, как компании лучше понимают своих клиентов, они создают продукты, которые могут решить их болевые точки и потребности. Это приводит к более высокой удовлетворенности клиентов. Кроме того, алгоритмы машинного обучения могут создавать интуитивно понятные механизмы рекомендаций и чат-ботов для повышения качества обслуживания клиентов.

Это лишь один аспект того, как сочетание алгоритмов машинного обучения и облачных вычислений улучшает системы бизнес-аналитики.

5. ИИ как услуга

Сегодня многие поставщики облачных услуг предлагают возможности искусственного интеллекта через платформы AI-as-a-Service (AIaaS) с открытым исходным кодом. Это очень рентабельная модель развертывания функций ИИ для предприятий, особенно малых и средних фирм, которые ограничены в финансовом плане.

AIaaS предлагает клиентам множество инструментов и функций ИИ, необходимых для построения моделей ИИ/МО, интеллектуальной автоматизации, когнитивных вычислений и многого другого. Излишне говорить, что AIaaS делает все сверхбыстрым и эффективным. Программа, запущенная upGrad, может помочь лучше понять машинное обучение и облачные технологии. Программа представляет собой программу расширенной сертификации в области машинного обучения и облачных вычислений с IIT Madras .

Заключение

По мере того как все больше поставщиков облачных услуг и компаний осознают потенциал машинного обучения в облаке, это будет стимулировать спрос на платформы облачного машинного обучения. В то время как машинное обучение делает облачные вычисления намного более совершенными, эффективными и масштабируемыми, облачная платформа расширяет горизонты для приложений машинного обучения. Таким образом, и то, и другое тесно взаимосвязано, и при объединении в симбиотические отношения деловые коннотации могут быть огромными.

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.