云中机器学习的 4 个主要优势：您需要知道的一切

很长一段时间以来，机器学习对于大多数企业来说都是遥不可及的。 为组织增加真正价值的核心机器学习，即然而，即使在我们说话的时候，技术也在进步。 这一进步也渗透到了机器学习领域，使其广泛且适用于各种企业。 如果你审视长期影响，这无异于颠覆和革命。 但是，企业实际上会受到怎样的影响？ 今天让我们深入挖掘一下。

什么是机器学习？

对那些知道的人进行快速回顾，对那些不知道的人进行快速介绍。

机器学习是整个广阔的人工智能领域的一个子集/一部分。 它关注自学习算法的开发。 这些算法通过标记或未标记的数据集和示例进行训练，然后用于针对新的数据模式进行预测。

可以猜到，机器学习过去和现在都是人工智能领域的一次巨大飞跃。 不是使用静态程序来做出决策，而是使用当时呈现给算法的数据来做出决策。 这类似于人类做出决定的方式。 通过过去的经验（算法中的“训练数据”）了解您正在寻找的内容，并使用该数据加上目前的数据，做出决定。

尽管已经取得了很多进展，但仍有许多工作要做。 科学家和研究人员设想未来不需要人工干预和额外的编程来让算法得出答案。

机器学习能力进入的挑战

以下是最大的：

1. 所需的专业技能和专业知识，这是供不应求且不易获得的
2. 部署成本。 计算专用硬件要求增加了开发、基础设施和劳动力的成本。
3. 即使使用 CNTK、MXNet 和 TensorFlow 等开源机器学习框架，由于需要更多计算机，在扩展时也会遇到问题。

云中的机器学习将如何彻底改变企业

云中的机器学习可以通过 4 种主要方式为企业带来福音。 这些是：

成本效益

云具有按使用付费的模式。 这消除了公司投资繁重且昂贵的机器学习系统的需要，这些系统不会一直和每天都使用。 对于大多数企业来说，这是真的，因为他们使用机器学习作为工具，而不是作为作案手法。

当人工智能或机器学习的工作量增加时，云计算的付费模式就会派上用场，帮助公司降低成本。 无需投资昂贵的设备即可充分利用 GPU 的强大功能。 云上的机器学习实现了廉价的数据存储，进一步提高了该系统的成本效益。

无需特殊专业知识

根据Tech Pro 的研究，只有 28% 的公司拥有人工智能或机器学习方面的经验。 对机器学习的需求不断增加，机器学习的未来前景广阔。 42% 的人表示他们的 IT 团队不够熟练，无法实施和支持 AI 和机器学习。 这表明存在重要的知识和专业知识差距。 但是，云有助于弥合它。

使用云意味着公司不必担心拥有一支精通数据科学的团队。 借助 Google Cloud Platform、Microsoft Azure 和 AWS，无需任何深入或核心知识即可实施人工智能功能。 已经提供了 SDK 和 API，因此可以直接嵌入机器学习功能。

易于扩大规模

如果一家公司正在试验机器学习及其能力，那么全力以赴、一开始就全力以赴是没有意义的。 在云上使用机器学习，企业可以先在云上测试和部署较小的项目，然后随着需要和需求的增加进行扩展。 按使用付费的模式进一步使访问更复杂的功能变得容易，而无需引入新的高级硬件。

如何成为这场革命的一部分

随着企业将机器学习和云结合在一起，他们将需要能够流利地操作这两者并能够为组织提供最大价值的专业人员。 传统的大学课程并没有在课堂上提供课程来为渴望学习的学生做好准备。 但是，在 upGrad，我们提供了两全其美的优势 - 一个易于访问的在线平台以及一个集成的课堂环境。

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