Bulut Kullanan Makine Öğrenimi Algoritmalarının En İyi 5 Uygulaması

Yapay Zekanın (AI) bir alt kümesi olan Makine Öğrenimi (ML), açıkça programlanmadan veri kalıplarından ve deneyim yoluyla otomatik olarak öğrenebilen ve tahminlerinde sürekli olarak geliştirebilen sistemler/makineler oluşturmayı amaçlar. Temel olarak, Makine Öğrenimi, algoritmaların incelenmesini ve verilere erişebilen ve bunları kendilerini eğitmek için kullanabilen bilgisayar programlarının geliştirilmesini içerir.

Ancak, makine öğrenimi algoritmalarını (karar ağacı, lojistik regresyon, lineer regresyon, SVM, KNN, vb.) ortaya çıkan büyük miktardaki verilere uygulamak, makine öğrenimi uygulayıcıları için oldukça zor olabilir. Geleneksel makine öğrenimi kitaplıkları, büyük veri kümelerinin işlenmesini desteklemediğinden, yeni ve yenilikçi yaklaşımlar gerekliydi.

Ayrıca ML, küçük ve orta ölçekli işletmelerin erişiminin çok ötesindeydi - ML teknolojilerini ve çözümlerini iş altyapısında kullanmak ve uygulamak maliyetli bir işti. Girin – bulut. Neden bulutta makine öğrenimi olduğunu sorabilirsiniz.

Makine Öğrenimi uygulamaları, bulutla birleştiğinde geliştirilebilir ve genişletilebilir. Makine Öğreniminin buluta entegrasyonu, "akıllı bulut" olarak adlandırılır. Bulut, öncelikle bilgi işlem, ağ oluşturma ve depolama için kullanılırken, Cloud Machine Learning ile hem bulut hem de ML algoritmalarının yetenekleri önemli ölçüde artacaktır.

Okuyun: Bulutta Makine Öğreniminin 4 Temel Faydası

Örneğin, Makine Öğrenimi özünde zaman alıcı bir görevdir, ancak bulut bilişim paradigması ile ML görevleri büyük ölçüde hızlandırılabilir. Sonuç olarak, R, Octave ve Python gibi popüler İstatistik araçları bile buluta geçti.

Bugün, bulut işinde en iyi liderler (AWS, Google ve Microsoft) dahil olmak üzere ML yetenekleri sunan çoğu bulut sağlayıcısı, üç tür tahmin için destek sağlıyor:

• İkili tahmin - Bu tür ML tahmini, "evet" veya "hayır" yanıtlarıyla ilgilenir. Birkaçını saymak gerekirse, öncelikle dolandırıcılık tespiti, öneri motorları ve sipariş işleme için kullanılır.
• Kategori tahmini - Bu tür bir tahmin, bir veri kümesi gözlemlenir ve ondan toplanan bilgilere dayanarak, belirli bir kategoriye yerleştirdiği veri kümesi. Örneğin, sigorta şirketleri, farklı talep türlerini kategorize etmek için kategori tahminini kullanır.
• Değer tahmini – Bu tür tahmin, tüm olası sonuçların nicel ölçümünü göstermek için öğrenme modellerini kullanarak birikmiş verilerdeki kalıpları bulur. Şirketler, yakın gelecekte (örneğin, gelecek ay) bir ürünün kaç biriminin satılacağını kabaca tahmin etmek için kullanır. Üretim planlarını buna göre şekillendirmelerini sağlar.

Bulutta Makine Öğreniminin avantajları nelerdir?

Cloud Machine Learning'in 3 temel avantajı şunlardır:

• Bulut, şirketlerin/kuruluşların makine öğrenimi teknolojileriyle denemeler yapmasına ve projeler üretime girdikçe ve talep arttıkça ihtiyaç duyulduğunda ölçeği büyütmesine olanak tanır.
• Bulut platformlarının kullandığı kadar öde modeli, çok fazla para harcamadan işletmeleri için ML yeteneklerinden yararlanmak isteyen şirketler için uygun fiyatlı bir çözüm sunar.
• Bulutla, çeşitli ML işlevlerine erişmek ve bunlardan yararlanmak için gelişmiş Veri Bilimi becerilerine ihtiyacınız yoktur.

Bulutu Kullanan Makine Öğrenimi Algoritmalarının Uygulamaları

1. Bilişsel Bulut

Bulut, makine öğrenimi algoritmaları için öğrenme kaynağı haline gelen çok büyük miktarda veri depolar. Dünya çapında milyarlarca insan veri depolamak için bulut platformlarını kullandığından, ML algoritmalarının bu verilerden faydalanması ve ondan öğrenmesi için harika bir fırsat sunuyor. Başka bir deyişle, makine öğrenimi algoritmaları, bulut paradigmasını bulut bilişimden bilişsel bilişime kaydırabilir.

Bilişsel bilgi işlem, AI ve sinyal işleme ilkelerine göre tasarlanmış teknoloji platformlarıyla ilgilidir. Makine öğrenimi, doğal dil işleme, konuşma/nesne tanıma, insan-bilgisayar etkileşimi ve anlatı oluşturmayı içerir. ML yetenekleriyle donatıldığında, bulut, bilişsel bilgi işlem uygulamalarını ortak kitle için erişilebilir hale getirebilen “Bilişsel Bulut” haline gelir.

IBM Bilişsel ve Microsoft'un Azure Bilişsel Hizmetleri bunun mükemmel örnekleridir - bu platformlar, herhangi bir güçlük çekmeden akıllı uygulamalar geliştirmenize olanak tanır.

2. Chatbotlar ve Akıllı Kişisel Asistanlar

Chatbotlar ve kişisel asistanlar hem bireysel hem de iş ortamını ele geçirdi. Siri, Alexa ve Cortana gibi akıllı sanal asistanlar sizin için bir dizi görevi yerine getirebilir ve hatta sizinle başka bir insan gibi etkileşime girebilir. Ne kadar gelişmiş olurlarsa olsunlar, sohbet robotları ve sanal asistanlar hala başlangıç ​​aşamasındalar. Hala gelişiyorlar, hala öğreniyorlar. Bu nedenle, sınırlamaları olması doğaldır.

Bulutla entegre edildiğinde, sohbet robotları ve akıllı kişisel asistanlar, öğrenebilecekleri geniş bir veri havuzuna sahip olacaklar. Sonuç olarak, öğrenme yetenekleri önemli ölçüde artacaktır. Zamanla, sohbet robotları ve kişisel asistanlar, her türlü insan müdahalesini veya desteğini tamamen ortadan kaldıracak şekilde gelişecektir.

Okuyun: Python'da chatbot nasıl yapılır?

3. IoT Bulut

IoT Cloud, Nesnelerin İnterneti (IoT) tarafından oluşturulan verileri depolamak ve işlemek için özel olarak tasarlanmış bir bulut platformudur. Salesforce'un IoT Bulutu , “ büyük ölçüde ölçeklenebilir gerçek zamanlı olay işleme motoru ” olan Thunder tarafından desteklenmektedir . “

IoT Cloud , bağlı cihazlar, sensörler, uygulamalar, web siteleri ve müşteriler tarafından oluşturulan devasa miktarda veriyi alabilir ve gerçek zamanlı yanıtlar için eylemleri tetikleyebilir. Çeşitli gerçek dünya senaryoları için kullanılabilir. Örneğin, IoT, kullanım sırasında kişisel cihazlara bağlanarak uçuşların durumunu öğrenebilir ve uçuşları ertelenen veya iptal edilen yolcular için yeniden uçak bileti rezervasyonu yapabilir.

4. İş Zekası

Machine Learning bulut bilişim sayesinde, iş zekası (BI) hizmetleri de giderek daha akıllı hale geliyor. Cloud Machine Learning, BI için iki kat avantaja sahiptir. Bulut platformu çok sayıda müşteri ve şirket verisini depolayabilirken, ML algoritmaları yenilikçi çözümler bulmak için bu verileri işleyebilir ve analiz edebilir.

Eldeki müşteri verileriyle, makine öğrenimi algoritmaları, işletmelerin hedef kitlelerini daha derinlemesine ve daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir - satın alma davranışı, tercihler, ihtiyaçlar, sorunlu noktalar vb. Buna göre şirketler, ürün geliştirme ve pazarlama stratejileri oluşturabilir. satışlar ve yatırım getirisini artırın.

ML'nin önemli bir etkiye sahip olduğu bir diğer alan da müşteri deneyimi ve memnuniyetidir. İşletmeler müşterilerini daha iyi anladıkça, onların acı noktalarına ve ihtiyaçlarına hitap edebilecek ürünler yaratırlar. Bu, daha yüksek müşteri memnuniyetine yol açar. Ayrıca makine öğrenimi algoritmaları, daha iyi müşteri deneyimi için sezgisel öneri motorları ve sohbet robotları oluşturabilir.

Bu, Makine Öğrenimi algoritmaları ve bulut bilişim kombinasyonunun BI sistemlerini nasıl geliştirdiğinin yalnızca bir yönüdür.

5. Hizmet Olarak Yapay Zeka

Günümüzde birçok bulut hizmeti sağlayıcısı, açık kaynaklı bir Hizmet Olarak Yapay Zeka (AIaaS) platformları aracılığıyla yapay zeka yetenekleri sunuyor. Bu, yapay zeka işlevlerini işletmelere, özellikle finansal sınırlamalarla kısıtlanan küçük ve orta ölçekli firmalara dağıtmanın oldukça uygun maliyetli bir modelidir.

AIaaS , müşterilere AI/ML model oluşturma, akıllı otomasyon, bilişsel bilgi işlem ve çok daha fazlası için gereken bir dizi AI aracı ve işlevi sunar. AiaaS'ın her şeyi süper hızlı ve verimli hale getirdiğini söylemeye gerek yok. upGrad'ın başlattığı program, Machine Learning ve Cloud'u daha iyi anlamak için çok yardımcı olabilir. Program, IIT Madras ile Makine Öğrenimi ve Bulutta Gelişmiş Sertifikasyon Programıdır.

Çözüm

Daha fazla bulut hizmeti sağlayıcısı ve işletmesi, bulutta Makine Öğreniminin potansiyelini fark ettikçe, Bulut Makine Öğrenimi platformlarına olan talebi artıracaktır. ML, bulut bilişimi çok daha gelişmiş, verimli ve ölçeklenebilir hale getirirken, bulut platformu ML uygulamalarının ufkunu genişletiyor. Bu nedenle, her ikisi de karmaşık bir şekilde birbiriyle ilişkilidir ve simbiyotik bir ilişkide birleştirildiğinde, ticari çağrışımlar muazzam olabilir.

Bulut bilişim ve Makine öğrenimi hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, upGrad IIT- Madras ile işbirliği içinde Bulutta Makine Öğrenimi programını başlattı. Kurs sizi bu rol için gerekli becerilerle donatacak: matematik, veri tartışması, istatistik, programlama, bulutla ilgili beceriler ve ayrıca sizi hayallerinizdeki işi almaya hazırlayacaktır.