雲中機器學習的 4 個主要優勢：您需要知道的一切

很長一段時間以來，機器學習對於大多數企業來說都是遙不可及的。 為組織增加真正價值的核心機器學習，即然而，即使在我們說話的時候，技術也在進步。 這一進步也滲透到了機器學習領域，使其廣泛且適用於各種企業。 如果你審視長期影響，這無異於顛覆和革命。 但是，企業實際上會受到怎樣的影響？ 今天讓我們深入挖掘一下。

什麼是機器學習？

對那些知道的人進行快速回顧，對那些不知道的人進行快速介紹。

機器學習是整個廣闊的人工智能領域的一個子集/一部分。 它關注自學習算法的開發。 這些算法通過標記或未標記的數據集和示例進行訓練，然後用於針對新的數據模式進行預測。

可以猜到，機器學習過去和現在都是人工智能領域的一次巨大飛躍。 不是使用靜態程序來做出決策，而是使用當時呈現給算法的數據來做出決策。 這類似於人類做出決定的方式。 通過過去的經驗（算法中的“訓練數據”）了解您正在尋找的內容，並使用該數據加上目前的數據，做出決定。

儘管已經取得了很多進展，但仍有許多工作要做。 科學家和研究人員設想未來不需要人工干預和額外的編程來讓算法得出答案。

機器學習能力進入的挑戰

以下是最大的：

1. 所需的專業技能和專業知識，這是供不應求且不易獲得的
2. 部署成本。 計算專用硬件要求增加了開發、基礎設施和勞動力的成本。
3. 即使使用 CNTK、MXNet 和 TensorFlow 等開源機器學習框架，由於需要更多計算機，在擴展時也會遇到問題。

雲中的機器學習將如何徹底改變企業

雲中的機器學習可以通過 4 種主要方式為企業帶來福音。 這些是：

成本效益

雲具有按使用付費的模式。 這消除了公司投資繁重且昂貴的機器學習系統的需要，這些系統不會一直和每天都使用。 對於大多數企業來說，這是真的，因為他們使用機器學習作為工具，而不是作為作案手法。

當人工智能或機器學習的工作量增加時，雲計算的付費模式就會派上用場，幫助公司降低成本。 無需投資昂貴的設備即可充分利用 GPU 的強大功能。 雲上的機器學習實現了廉價的數據存儲，進一步提高了該系統的成本效益。

無需特殊專業知識

根據Tech Pro 的研究，只有 28% 的公司擁有人工智能或機器學習方面的經驗。 對機器學習的需求不斷增加，機器學習的未來前景廣闊。 42% 的人表示他們的 IT 團隊不夠熟練，無法實施和支持 AI 和機器學習。 這表明存在重要的知識和專業知識差距。 但是，云有助於彌合它。

使用雲意味著公司不必擔心擁有一支精通數據科學的團隊。 借助 Google Cloud Platform、Microsoft Azure 和 AWS，無需任何深入或核心知識即可實施人工智能功能。 已經提供了 SDK 和 API，因此可以直接嵌入機器學習功能。

易於擴大規模

如果一家公司正在試驗機器學習及其能力，那麼全力以赴、一開始就全力以赴是沒有意義的。 在雲上使用機器學習，企業可以先在雲上測試和部署較小的項目，然後隨著需要和需求的增加進行擴展。 按使用付費的模式進一步使訪問更複雜的功能變得容易，而無需引入新的高級硬件。

如何成為這場革命的一部分

隨著企業將機器學習和雲結合在一起，他們將需要能夠流利地操作這兩者並能夠為組織提供最大價值的專業人員。 傳統的大學課程並沒有在課堂上提供課程來為渴望學習的學生做好準備。 但是，在 upGrad，我們提供了兩全其美的優勢 - 一個易於訪問的在線平台以及一個集成的課堂環境。

如果您有興趣了解雲計算和機器學習，upGrad 與 IIT-Madras 合作推出了雲端機器學習計劃。 該課程將為您提供該職位所需的技能：數學、數據整理、統計、編程、雲相關技能，並為您獲得夢想中的工作做好準備。

如果這感覺像是您有興趣學習的東西，那麼現在就前往課程頁面。