利用尖端雲端機器學習解決方案釋放人工智慧的強大力量

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人工智慧現在無處不在。Web 2.0革命給了我們網際網路，而Web 3.0試圖去中心化它，提高安全性。但下一場革命將基於人工智慧和機器學習解決方案的強大力量。完美的例子可以在特斯拉等自動駕駛汽車和ChatGPT等自建議語言模型中找到。這項強大的技術是未來，但它如何幫助雲技術發展？讓我們看看當我們釋放人工智慧的力量用於尖端的基於雲的機器學習解決方案時會發生什麼。

機器學習如何與雲協同工作？

藉助雲，任何普通使用者都可以直接使用機器學習解決方案。執行機器學習應用程式不需要預定的遠端本地主機和強大的計算機。所有這些都藉助於基於雲的解決方案成為可能。例如，如果沒有云技術，就不可能在我們的機器或智慧手機上執行ChatGPT！因為這些機器學習模型需要強大的計算能力才能進行強大的數學計算，才能給我們提供準確的解決方案。雲透過虛擬處理器和虛擬引擎來部署這些模型，從而執行這些模型。

機器學習是如何工作的？

瞭解機器學習的方式非常簡單。神經網路具有類似於我們大腦神經元的結構，彼此相互連線，形成不同的層，這些層專門設計用於根據輸入計算輸出。ML中的那些神經元節點或神經元層只是“數學函式”，它們進行鏈式乘法並在每個點分配權重。這類似於有人藉助地圖引導一條通往某個目的地的路徑。除了神經網路之外，還有許多不同的技術可以實現機器學習，例如迴歸、樸素貝葉斯分類、機率迴歸等，但最著名和最成功的是神經網路。

為什麼機器學習幾乎可以學習任何東西？

任何機器學習模型的訓練都基於提供的訓練資料集，它實際上學習這些資料集中的模式。因此，它的行為與給定的輸入非常相似。神經網路為我們提供了無限的維度來從機器中實現任何東西。在當前時期，許多基於雲的機器學習模型可以為許多工提供解決方案，例如從影像中去除背景物件、處理影片、增強工具、像ChatGPT這樣的自維持聊天系統、人臉識別、選擇推薦、YouTube推薦、音樂偏好以及基於音樂品味的自動播放列表等等。機器學習本身就是一項令人難以置信的強大技術。一旦它與雲結合，就可以透過網際網路觸及每一個人。

不同型別的基於雲的機器學習解決方案

有很多基於雲的機器學習應用程式可以用來開發、訓練、測試和釋放所有基於人工智慧的裝置和工具的強大功能。以下是基於雲的機器學習解決方案。

基於雲的機器學習引擎

這是基於雲的機器學習應用程式最重要的功能之一，因為它提供了具有自身虛擬記憶體和CPU的強大渲染引擎。這些應用程式還提供一個控制檯來除錯開發人員製作的ML應用程式。儘管缺乏硬體資源和電力短缺，基於雲的ML應用程式只需要網際網路連線。一些最流行的基於雲的ML平臺包括Google Cloud ML、Google Colab、Microsoft Azure機器學習和Amazon SageMaker。

預訓練的ML API

基於雲的預訓練API為任何機器學習模型提供了強大的訓練和測試環境。這些API（應用程式程式設計介面）可以直接由機器學習模型匯入使用，所有這些預訓練模型都可以幫助它們進一步微調模型，而無需從頭開始再次浪費時間進行訓練。其中一些API包括Google Cloud Vision API、Microsoft Azure認知服務和Amazon Rekognition等。

網路工具

網路工具是快速增長的、基於小規模的ML應用程式，它們每天都越來越受歡迎。一些小型工具的影響如此之大，以至於由於其高使用率和巨大的強大輸出生成而成為大型行業。最著名的例子之一就是ChatGPT本身，它是一個基於GPT的語言模型，它從使用者那裡學習並相應地提供輸出。其他著名的網路工具包括openAI影像背景去除、基於AI的音樂樂器分離、Magic Eraser Studio、電影推薦等等。

ML運維(MLOps)工具

這些是與開發相關的平臺，它們提供易於互動的介面，支援部署、自動化、測試和除錯環境、模型版本控制、監控、效能跟蹤、初創企業的可靠性和可擴充套件性等等。Google的Kubeflow、Azure MLOps和SageMaker都是著名的框架。

AutoML工具

這些工具透過提供一些額外功能來幫助微調機器學習模型，例如超引數、自動特徵工程、最佳化輸入、模型引數調整等等。一些AutoML工具的例子包括Amazon SageMaker Autopilot、Microsoft Azure Automated ML和Google Cloud AutoML。

ML模型市場

這些AI工具更多的是與業務相關的，它們為任何組織提供市場策略來維持競爭。這些工具還可以根據個人資料提供增長預測、股票預測等等，並幫助在預測的領域投入更多資金。一些很好的例子包括Google Cloud AI Hub和AWS市場。

ML開發框架

許多框架使機器學習的實現和最佳化某些標準演算法變得非常容易，以便可以直接在模型中使用它們，而不會出現時間複雜度問題。一些強大的框架包括Google的Tensorflow、Facebook的PyTorch、Scikit-learn庫、用於計算的Numpy和MATLAB。

基於雲的機器學習解決方案的優勢

許多優勢使ML今天變得更強大、更高效且更易於使用。以下是關鍵優勢。

• ML演算法的可擴充套件性

• 解鎖高階功能

• 精確的超引數調整

• 安全性

• 更新和維護

• 社群和支援

• 協作友好

• 節省時間

• 成本效益

• 靈活性和可訪問性

結論

總的來說，基於雲的ML為尋求並利用人工智慧力量的企業提供了廣泛的優勢，僅使用網際網路即可為所有開發人員和工程師提供這些優勢。此外，這些工具還提供了來自世界各地各種社群的功能和高階支援。