使用云的机器学习算法的 5 大应用

机器学习(ML) 是人工智能 (AI) 的一个子集，旨在创建可以自动从数据模式和经验中学习并不断改进其预测的系统/机器，而无需明确编程。 从本质上讲，机器学习涉及对算法的研究和可以访问数据并使用它来训练自己的计算机程序的开发。

然而，将机器学习算法（决策树、逻辑回归、线性回归、SVM、KNN 等）应用于所收集的大量数据对于 ML 从业者来说可能是相当具有挑战性的。 由于传统的 ML 库不支持处理海量数据集，因此需要新的创新方法。

此外，ML 远远超出了中小型企业的范围——在业务基础设施中利用和实施 ML 技术和解决方案是一件昂贵的事情。 进入——云。 您可能会问为什么要在云端进行机器学习？

与云结合使用时，机器学习应用程序可以得到增强和扩展。 机器学习在云中的集成被称为“智能云”。 虽然云主要用于计算、网络和存储，但通过云机器学习，云和 ML 算法的能力将显着提高。

阅读：云中机器学习的 4 个主要优势

例如，机器学习本质上是一项耗时的任务，但借助云计算范式，ML 任务可以在很大程度上加速。 因此，即使是流行的统计工具（如 R、Octave 和 Python）也迁移到了云中。

如今，大多数提供 ML 功能的云提供商，包括云业务的顶级领导者——AWS、谷歌和微软——都为三种类型的预测提供支持：

• 二元预测——这种类型的 ML 预测处理“是”或“否”响应。 它主要用于欺诈检测、推荐引擎和订单处理等。
• 类别预测——在这种类型的预测中，观察数据集，并根据从中收集的信息，将数据集置于特定类别下。 例如，保险公司使用类别预测来对不同类型的索赔进行分类。
• 价值预测——这种类型的预测通过使用学习模型来显示所有可能结果的定量测量，在累积的数据中找到模式。 公司使用它来预测在不久的将来（例如，下个月）将销售多少单位的产品的粗略数字。 它使他们能够相应地制定他们的制造计划。

云中机器学习的优势是什么？

以下是云机器学习的 3 个核心优势：

• 云使公司/企业可以试验 ML 技术，并在项目投入生产和需求增加时根据需要进行扩展。
• 云平台的按使用付费模式为希望在不花费大量资金的情况下利用机器学习功能开展业务的公司提供了一种经济实惠的解决方案。
• 借助云，您无需高级数据科学技能即可访问和利用各种 ML 功能。

使用云的机器学习算法的应用

1. 认知云

云存储海量数据，成为机器学习算法学习的源泉。 由于全球数十亿人使用云平台存储数据，这为 ML 算法提供了一个利用这些数据并从中学习的绝佳机会。 换句话说，机器学习算法可以将云范式从云计算转变为认知计算。

认知计算属于基于人工智能和信号处理原理设计的技术平台。 它结合了机器学习、自然语言处理、语音/对象识别、人机交互和叙述生成。 当注入 ML 功能时，云就变成了“认知云”，可以让普通大众可以访问认知计算应用程序。

IBM Cognitive和 Microsoft 的Azure Cognitive Services就是很好的例子——这些平台让您可以轻松开发智能应用程序。

2. 聊天机器人和智能个人助理

聊天机器人和个人助理已经接管了个人和商业领域。 Siri、Alexa 和 Cortana 等智能虚拟助手可以为您执行一系列任务，甚至可以像其他人一样与您互动。 无论它们多么发达，聊天机器人和虚拟助手仍处于起步阶段。 他们仍在发展，仍在学习。 因此，它们有局限性是很自然的。

当与云集成时，聊天机器人和智能个人助理将拥有海量数据供他们学习。 结果，他们的学习能力将得到相当大的提升。 随着时间的推移，聊天机器人和个人助理将发展到完全消除任何形式的人工干预或支持。

阅读：如何用 Python 制作聊天机器人？

3.物联网云

IoT Cloud 是专门设计用于存储和处理物联网 (IoT) 生成的数据的云平台。 Salesforce 的IoT Cloud由 Thunder 提供支持——一种“可大规模扩展的实时事件处理引擎。 “

物联网云可以接收由连接设备、传感器、应用程序、网站和客户生成的大量数据，并触发实时响应的操作。 它可以用于各种现实世界的场景。 例如，通过连接到使用中的个人设备，物联网可以了解航班的状态，并为航班延误或取消的乘客重新预订机票。

4.商业智能

得益于机器学习云计算，商业智能 (BI) 服务也变得越来越智能。 云机器学习对 BI 有两个好处。 虽然云平台可以存储大量客户和公司数据，但机器学习算法可以处理和分析这些数据以找到创新的解决方案。

有了手头的客户数据，机器学习算法可以帮助企业更深入、更好地了解他们的目标受众——购买行为、偏好、需求、痛点等。据此，企业可以制定产品开发和营销策略来促进销售并提高投资回报率。

机器学习具有重要影响的另一个领域是客户体验和满意度。 随着企业更好地了解他们的客户，他们创造的产品可以解决他们的痛点和需求。 这会带来更高的客户满意度。 此外，ML 算法可以创建直观的推荐引擎和聊天机器人，以获得更好的客户体验。

这只是机器学习算法和云计算的结合如何改进 BI 系统的一个方面。

5. 人工智能即服务

如今，许多云服务提供商正在通过开源 AI 即服务 (AIaaS) 平台提供 AI 功能。 这是一种将人工智能功能部署到企业，尤其是受财务限制的中小型企业的极具成本效益的模式。

AIaaS为客户提供 AI/ML 模型构建、智能自动化、认知计算等所需的大量 AI 工具和功能。 不用说，AIaaS 让一切都变得超级快速和高效。 upGrad 推出的程序对于更好地理解机器学习和云有很大的帮助。 该计划是IIT Madras 的机器学习和云高级认证计划

结论

随着越来越多的云服务提供商和企业意识到云中机器学习的潜力，这将刺激对云机器学习平台的需求。 虽然 ML 使云计算更加增强、高效和可扩展，但云平台扩展了 ML 应用程序的视野。 因此，两者错综复杂地相互关联，当结合成一种共生关系时，商业内涵可以是巨大的。

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