使用雲的機器學習算法的 5 大應用

機器學習(ML) 是人工智能 (AI) 的一個子集，旨在創建可以自動從數據模式和經驗中學習並不斷改進其預測的系統/機器，而無需明確編程。 從本質上講，機器學習涉及對算法的研究和可以訪問數據並使用它來訓練自己的計算機程序的開發。

然而，將機器學習算法（決策樹、邏輯回歸、線性回歸、SVM、KNN 等）應用於所收集的大量數據對於 ML 從業者來說可能是相當具有挑戰性的。 由於傳統的 ML 庫不支持處理海量數據集，因此需要新的創新方法。

此外，ML 遠遠超出了中小型企業的範圍——在業務基礎設施中利用和實施 ML 技術和解決方案是一件昂貴的事情。 進入——雲。 您可能會問為什麼要在雲端進行機器學習？

與雲結合使用時，機器學習應用程序可以得到增強和擴展。 機器學習在雲中的集成被稱為“智能雲”。 雖然雲主要用於計算、網絡和存儲，但通過雲機器學習，雲和 ML 算法的能力將顯著提高。

閱讀：雲中機器學習的 4 個主要優勢

例如，機器學習本質上是一項耗時的任務，但藉助雲計算範式，ML 任務可以在很大程度上加速。 因此，即使是流行的統計工具（如 R、Octave 和 Python）也遷移到了雲中。

如今，大多數提供 ML 功能的雲提供商，包括雲業務的頂級領導者——AWS、谷歌和微軟——都為三種類型的預測提供支持：

• 二元預測——這種類型的 ML 預測處理“是”或“否”響應。 它主要用於欺詐檢測、推薦引擎和訂單處理等。
• 類別預測——在這種類型的預測中，觀察數據集，並根據從中收集的信息，將數據集置於特定類別下。 例如，保險公司使用類別預測來對不同類型的索賠進行分類。
• 價值預測——這種類型的預測通過使用學習模型來顯示所有可能結果的定量測量，在累積的數據中找到模式。 公司使用它來預測在不久的將來（例如，下個月）將銷售多少單位的產品的粗略數字。 它使他們能夠相應地制定他們的製造計劃。

雲中機器學習的優勢是什麼？

以下是雲機器學習的 3 個核心優勢：

• 雲使公司/企業可以試驗 ML 技術，並在項目投入生產和需求增加時根據需要進行擴展。
• 雲平台的按使用付費模式為希望在不花費大量資金的情況下利用機器學習功能開展業務的公司提供了一種經濟實惠的解決方案。
• 借助雲，您無需高級數據科學技能即可訪問和利用各種 ML 功能。

使用雲的機器學習算法的應用

1. 認知雲

雲存儲海量數據，成為機器學習算法學習的源泉。 由於全球數十億人使用雲平台存儲數據，這為 ML 算法提供了一個利用這些數據並從中學習的絕佳機會。 換句話說，機器學習算法可以將雲範式從雲計算轉變為認知計算。

認知計算屬於基於人工智能和信號處理原理設計的技術平台。 它結合了機器學習、自然語言處理、語音/對象識別、人機交互和敘述生成。 當注入 ML 功能時，雲就變成了“認知雲”，可以讓普通大眾可以訪問認知計算應用程序。

IBM Cognitive和 Microsoft 的Azure Cognitive Services就是很好的例子——這些平台讓您可以輕鬆開發智能應用程序。

2. 聊天機器人和智能個人助理

聊天機器人和個人助理已經接管了個人和商業領域。 Siri、Alexa 和 Cortana 等智能虛擬助手可以為您執行一系列任務，甚至可以像其他人一樣與您互動。 無論它們多麼發達，聊天機器人和虛擬助手仍處於起步階段。 他們仍在發展，仍在學習。 因此，它們有局限性是很自然的。

當與雲集成時，聊天機器人和智能個人助理將擁有海量數據供他們學習。 結果，他們的學習能力將得到相當大的提升。 隨著時間的推移，聊天機器人和個人助理將發展到完全消除任何形式的人工干預或支持。

閱讀：如何用 Python 製作聊天機器人？

3.物聯網雲

IoT Cloud 是專門設計用於存儲和處理物聯網 (IoT) 生成的數據的雲平台。 Salesforce 的IoT Cloud由 Thunder 提供支持——一種“可大規模擴展的實時事件處理引擎。 “

物聯網雲可以接收由連接設備、傳感器、應用程序、網站和客戶生成的大量數據，並觸發實時響應的操作。 它可以用於各種現實世界的場景。 例如，通過連接到使用中的個人設備，物聯網可以了解航班的狀態，並為航班延誤或取消的乘客重新預訂機票。

4.商業智能

得益於機器學習雲計算，商業智能 (BI) 服務也變得越來越智能。 雲機器學習對 BI 有兩個好處。 雖然雲平台可以存儲大量客戶和公司數據，但機器學習算法可以處理和分析這些數據以找到創新的解決方案。

有了手頭的客戶數據，機器學習算法可以幫助企業更深入、更好地了解他們的目標受眾——購買行為、偏好、需求、痛點等。據此，企業可以製定產品開發和營銷策略來促進銷售並提高投資回報率。

ML 具有重要影響的另一個領域是客戶體驗和滿意度。 隨著企業更好地了解他們的客戶，他們創造的產品可以解決他們的痛點和需求。 這會帶來更高的客戶滿意度。 此外，ML 算法可以創建直觀的推薦引擎和聊天機器人，以獲得更好的客戶體驗。

這只是機器學習算法和雲計算的結合如何改進 BI 系統的一個方​​面。

5. 人工智能即服務

如今，許多雲服務提供商正在通過開源 AI 即服務 (AIaaS) 平台提供 AI 功能。 這是一種將人工智能功能部署到企業，尤其是受財務限制的中小型企業的極具成本效益的模式。

AIaaS為客戶提供 AI/ML 模型構建、智能自動化、認知計算等所需的大量 AI 工具和功能。 不用說，AIaaS 讓一切都變得超級快速和高效。 upGrad 推出的程序對於更好地理解機器學習和云有很大的幫助。 該計劃是IIT Madras 的機器學習和雲高級認證計劃

結論

隨著越來越多的雲服務提供商和企業意識到雲中機器學習的潛力，這將刺激對雲機器學習平台的需求。 雖然 ML 使雲計算更加增強、高效和可擴展，但云平台擴展了 ML 應用程序的視野。 因此，兩者錯綜複雜地相互關聯，當結合成一種共生關係時，商業內涵可以是巨大的。

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