แอปพลิเคชั่น 5 อันดับแรกของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ Cloud

Machine Learning (ML) ซึ่งเป็นชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบ/เครื่องจักรที่สามารถเรียนรู้โดยอัตโนมัติจากรูปแบบข้อมูลและผ่านประสบการณ์ และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องในการคาดคะเน โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน โดยพื้นฐานแล้ว Machine Learning เกี่ยวข้องกับการศึกษาอัลกอริทึมและการพัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่สามารถเข้าถึงข้อมูลและใช้เพื่อฝึกฝนตนเองได้

อย่างไรก็ตาม การใช้ อัลกอริธึมแมชชีนเลิ ร์นนิง (แผนผังการตัดสินใจ การถดถอยโลจิสติก การถดถอยเชิงเส้น SVM, KNN เป็นต้น) กับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่เพิ่มขึ้นนั้นค่อนข้างท้าทายสำหรับผู้ปฏิบัติงาน ML เนื่องจากไลบรารี ML ดั้งเดิมไม่รองรับการประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จึงจำเป็นต้องมีแนวทางใหม่และสร้างสรรค์

ยิ่งไปกว่านั้น ML นั้นอยู่ไกลเกินเอื้อมของวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม การใช้ประโยชน์และนำเทคโนโลยีและโซลูชั่น ML ไปใช้ในโครงสร้างพื้นฐานทางธุรกิจเป็นเรื่องที่มีค่าใช้จ่ายสูง Enter – คลาวด์ คุณอาจถามว่าทำไมการเรียนรู้ของเครื่องในระบบคลาวด์?

แอปพลิเคชัน การเรียนรู้ของเครื่อง สามารถปรับปรุงและขยายได้เมื่อใช้ร่วมกับระบบคลาวด์ การรวม Machine Learning ในระบบคลาวด์เรียกว่า "คลาวด์อัจฉริยะ" แม้ว่าระบบคลาวด์ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการประมวลผล เครือข่าย และการจัดเก็บข้อมูล ด้วย Cloud Machine Learning ความสามารถของทั้งอัลกอริธึมคลาวด์และ ML จะเพิ่มขึ้นอย่างมาก

อ่าน: ประโยชน์หลัก 4 ประการของการเรียนรู้ของเครื่องในคลาวด์

ตัวอย่างเช่น Machine Learning เป็นงานที่ต้องใช้เวลามาก แต่ด้วยกระบวนทัศน์การประมวลผลแบบคลาวด์ งาน ML สามารถเร่งความเร็วได้ในระดับที่ดี ดังนั้น แม้แต่เครื่องมือสถิติยอดนิยม เช่น R, Octave และ Python ก็เปลี่ยนไปใช้คลาวด์ด้วย

ในปัจจุบัน ผู้ให้บริการระบบคลาวด์ส่วนใหญ่ที่เสนอความสามารถ ML รวมถึงผู้นำระดับสูงในธุรกิจคลาวด์ – AWS, Google และ Microsoft – ให้การสนับสนุนการคาดการณ์สามประเภท:

• การคาดคะเนแบบไบนารี – การคาดคะเน ML ประเภทนี้เกี่ยวข้องกับคำตอบ "ใช่" หรือ "ไม่ใช่" ส่วนใหญ่จะใช้สำหรับการตรวจจับการฉ้อโกง เครื่องมือแนะนำ และการประมวลผลคำสั่งซื้อ เป็นต้น
• การคาดคะเนประเภท – เป็นการคาดการณ์ประเภทนี้ มีการสังเกตชุดข้อมูลและยึดตามข้อมูลที่รวบรวมจากชุดข้อมูลดังกล่าว ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่จัดวางไว้ภายใต้หมวดหมู่เฉพาะ ตัวอย่างเช่น บริษัทประกันภัยใช้การคาดการณ์หมวดหมู่เพื่อจัดหมวดหมู่การเรียกร้องประเภทต่างๆ
• การคาดคะเนค่า – การคาดคะเนประเภทนี้จะค้นหารูปแบบภายในข้อมูลที่สะสมโดยใช้แบบจำลองการเรียนรู้เพื่อแสดงการวัดเชิงปริมาณของผลลัพธ์ที่น่าจะเป็นไปได้ทั้งหมด บริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลนี้เพื่อคาดการณ์จำนวนคร่าวๆ ว่าผลิตภัณฑ์จะขายได้กี่หน่วยในอนาคตอันใกล้ (เช่น เดือนหน้า) ช่วยให้พวกเขากำหนดแผนการผลิตได้อย่างเหมาะสม

ข้อดีของแมชชีนเลิร์นนิงในคลาวด์คืออะไร

ข้อได้เปรียบหลัก 3 ประการของ Cloud Machine Learning มีดังนี้

• ระบบคลาวด์ทำให้บริษัท/องค์กรสามารถทดลองกับเทคโนโลยี ML และขยายขนาดตามความจำเป็นและเมื่อโครงการเข้าสู่การผลิตและความต้องการเพิ่มขึ้น
• รูปแบบการจ่ายต่อการใช้งานของแพลตฟอร์มคลาวด์นำเสนอโซลูชั่นราคาไม่แพงสำหรับบริษัทที่ต้องการยกระดับความสามารถ ML สำหรับธุรกิจของตนโดยไม่ต้องใช้เงินจำนวนมาก
• เมื่อใช้ระบบคลาวด์ คุณไม่จำเป็นต้องมีทักษะด้าน Data Science ขั้นสูงในการเข้าถึงและใช้ประโยชน์จากฟังก์ชันต่างๆ ของ ML

การประยุกต์ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ Cloud

1. เมฆองค์ความรู้

คลาวด์เก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลซึ่งกลายเป็นแหล่งเรียนรู้สำหรับอัลกอริทึม ML เนื่องจากผู้คนหลายพันล้านคนทั่วโลกใช้แพลตฟอร์มคลาวด์เพื่อจัดเก็บข้อมูล จึงเป็นโอกาสที่ยอดเยี่ยมสำหรับอัลกอริทึม ML ในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลนั้นและเรียนรู้จากข้อมูลนั้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง ML อัลกอริธึมสามารถเปลี่ยนกระบวนทัศน์ของคลาวด์จากการประมวลผลแบบคลาวด์เป็นการประมวลผลทางปัญญา

การคำนวณทางปัญญาเกี่ยวข้องกับแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่ออกแบบตามหลักการของ AI และการประมวลผลสัญญาณ ประกอบด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การรู้จำคำพูด/วัตถุ ปฏิสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ และการสร้างคำบรรยาย เมื่อรวมกับความสามารถของ ML ระบบคลาวด์จะกลายเป็น “คลาวด์ทางปัญญา” ที่สามารถทำให้แอปพลิเคชันการคำนวณทางปัญญาสามารถเข้าถึงได้สำหรับคนทั่วไป

IBM Cognitive และ Azure Cognitive Services ของ Microsoft เป็นตัวอย่างที่ยอดเยี่ยมของสิ่งนี้ - แพลตฟอร์มเหล่านี้ช่วยให้คุณพัฒนาแอพอัจฉริยะโดยไม่ต้องยุ่งยาก

2. Chatbots และ Smart Personal Assistants

Chatbots และผู้ช่วยส่วนตัวได้เข้าครอบงำทั้งบุคคลและภูมิทัศน์ทางธุรกิจ ผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะ เช่น Siri, Alexa และ Cortana สามารถทำงานหลายอย่างให้คุณและแม้กระทั่งโต้ตอบกับคุณเหมือนเป็นมนุษย์อีกคนหนึ่ง อย่างไรก็ตาม แชทบ็อตและผู้ช่วยเสมือนยังได้รับการพัฒนาขึ้นไม่ว่าด้วยวิธีใดก็ตาม ยังคงอยู่ในระยะตั้งไข่ พวกเขายังคงพัฒนา ยังคงเรียนรู้ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องปกติที่พวกเขามีข้อจำกัด

เมื่อรวมเข้ากับระบบคลาวด์ แชทบอทและผู้ช่วยส่วนตัวที่ชาญฉลาดจะมีแหล่งข้อมูลมากมายให้เลือกใช้เพื่อเรียนรู้ เป็นผลให้ความสามารถในการเรียนรู้ของพวกเขาจะเพิ่มขึ้นอย่างมาก เมื่อเวลาผ่านไป แชทบอทและผู้ช่วยส่วนตัวจะพัฒนาขึ้นเพื่อขจัดการแทรกแซงหรือการสนับสนุนของมนุษย์ทุกรูปแบบโดยสิ้นเชิง

อ่าน: จะสร้าง chatbot ใน Python ได้อย่างไร

3. IoT Cloud

IoT Cloud เป็นแพลตฟอร์มคลาวด์ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่สร้างโดย Internet of Things (IoT) IoT Cloud ของ Salesforce ขับเคลื่อนโดย Thunder ซึ่งเป็น “ เอ็นจิ้นการประมวลผลเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ที่ปรับขนาดได้จำนวนมาก “

IoT Cloud สามารถรับข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้นโดยอุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ เซ็นเซอร์ แอปพลิเคชัน เว็บไซต์ และลูกค้า และทริกเกอร์การดำเนินการสำหรับการตอบสนองแบบเรียลไทม์ สามารถใช้ในสถานการณ์จริงต่างๆ ตัวอย่างเช่น การเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ส่วนตัวขณะใช้งาน IoT สามารถทราบสถานะเที่ยวบินและจองตั๋วเที่ยวบินใหม่สำหรับผู้โดยสารที่เที่ยวบินล่าช้าหรือถูกยกเลิก

4. ระบบธุรกิจอัจฉริยะ

ด้วยการประมวลผลแบบคลาวด์ของ Machine Learning บริการข่าวกรองธุรกิจ (BI) ก็มีความชาญฉลาดมากขึ้นเช่นกัน Cloud Machine Learning มีประโยชน์สองเท่าสำหรับ BI แม้ว่าแพลตฟอร์มคลาวด์สามารถจัดเก็บข้อมูลลูกค้าและบริษัทได้จำนวนมาก แต่อัลกอริธึม ML สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลนั้นเพื่อค้นหาโซลูชันที่เป็นนวัตกรรมใหม่

เมื่อข้อมูลลูกค้าอยู่ในมือ อัลกอริธึม ML สามารถช่วยให้ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกและความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายของตน เช่น พฤติกรรมการซื้อ ความชอบ ความต้องการ จุดปวด ฯลฯ ดังนั้น บริษัทต่างๆ สามารถสร้างการพัฒนาผลิตภัณฑ์และกลยุทธ์ทางการตลาดเพื่อเพิ่ม ยอดขายและเพิ่ม ROI

อีกประเด็นหนึ่งที่ ML มีบทบาทสำคัญคือประสบการณ์และความพึงพอใจของลูกค้า เมื่อธุรกิจเข้าใจลูกค้ามากขึ้น พวกเขาจึงสร้างผลิตภัณฑ์ที่สามารถตอบสนองปัญหาและความต้องการของตนได้ สิ่งนี้นำไปสู่ความพึงพอใจของลูกค้าที่สูงขึ้น นอกจากนี้ อัลกอริทึม ML ยังสามารถสร้างเครื่องมือแนะนำและแชทบอทที่ใช้งานง่ายเพื่อประสบการณ์ลูกค้าที่ดียิ่งขึ้น

นี่เป็นเพียงแง่มุมหนึ่งของวิธีที่การผสมผสานระหว่างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลแบบคลาวด์ช่วยปรับปรุงระบบ BI

5. AI-as-a-Service

วันนี้ ผู้ให้บริการระบบคลาวด์หลายรายนำเสนอความสามารถด้าน AI ผ่านแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์ส AI-as-a-Service (AIaaS) นี่เป็นโมเดลที่คุ้มค่าอย่างมากในการปรับใช้ฟังก์ชัน AI กับธุรกิจ โดยเฉพาะอย่างยิ่งบริษัทขนาดกลางและขนาดย่อมที่ถูกจำกัดด้วยข้อจำกัดทางการเงิน

AIaaS นำเสนอเครื่องมือและฟังก์ชัน AI ให้กับลูกค้าที่จำเป็นสำหรับการสร้างแบบจำลอง AI/ML ระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ การประมวลผลทางปัญญา และอื่นๆ อีกมากมาย จำเป็นต้องพูด AIaaS ทำให้ทุกอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ โปรแกรมที่ upGrad เปิดตัวสามารถช่วยให้เข้าใจ Machine Learning และ Cloud ได้ดีขึ้น โปรแกรมนี้เป็นโปรแกรมการ รับรองขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่องและคลาวด์กับ IIT Madras

บทสรุป

เนื่องจากผู้ให้บริการและธุรกิจระบบคลาวด์จำนวนมากขึ้นตระหนักถึงศักยภาพของแมชชีนเลิร์นนิงในคลาวด์ ก็จะกระตุ้นความต้องการแพลตฟอร์ม Cloud Machine Learning แม้ว่า ML ทำให้การประมวลผลแบบคลาวด์มีการปรับปรุง มีประสิทธิภาพ และสามารถปรับขนาดได้มากขึ้น แพลตฟอร์มระบบคลาวด์จะขยายขอบฟ้าสำหรับแอปพลิเคชัน ML ดังนั้น ทั้งสองจึงมีความสัมพันธ์กันอย่างสลับซับซ้อน และเมื่อรวมกันเป็นความสัมพันธ์แบบพึ่งพาอาศัยกัน ความหมายแฝงของธุรกิจก็อาจมหาศาล

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับคลาวด์คอมพิวติ้งและแมชชีนเลิร์นนิง upGrad ร่วมกับ IIT- Madras ได้เปิดตัวโปรแกรม Machine Learning in Cloud หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณมีทักษะที่จำเป็นสำหรับบทบาทนี้: คณิตศาสตร์, การโต้แย้งข้อมูล, สถิติ, การเขียนโปรแกรม, ทักษะที่เกี่ยวข้องกับระบบคลาวด์ รวมถึงการเตรียมความพร้อมสำหรับงานในฝันของคุณ