En áreas como la atención al cliente, la detección de fraudes y la inteligencia comercial, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se abren paso continuamente en las aplicaciones comerciales. Hay muchas razones para creer que en la nube habrá mucho.
Las principales plataformas de computación en la nube están apostando fuertemente por la democratización de la inteligencia artificial. Amazon, Google y Microsoft han realizado importantes inversiones en inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático en los últimos tres años, desde el despliegue de nuevos servicios hasta reorganizaciones importantes que colocan estratégicamente la IA en sus estructuras organizativas. Sundar Pichai, director ejecutivo de Google, incluso dijo que su empresa se está moviendo hacia un mundo en el que la IA es lo primero. La nube es el destino de su proyecto de aprendizaje automático.
En esta publicación, veremos siete razones por las que las personas que trabajan en aprendizaje automático deberían trasladar sus proyectos a la nube.
Fácil de empezar
Comenzar con la nube es fácil incluso para los principiantes, ya que todo es sistemático. El usuario solo necesita iniciar sesión, crear un proyecto de ML y comenzar a crear soluciones en cualquiera de los productos en la plataforma en la nube. Además, no hay costos iniciales. Por ejemplo, probar una aplicación que ha creado usando la nube no tiene costo.
asequibilidad
El precio es obviamente un gran problema al decidir si mover o no el proyecto de ML basado en la nube. La empresa o científico de datos debe asegurarse de limitar los costos y que esté dentro del presupuesto. La mayoría de las plataformas en la nube tienen precios asequibles. Vienen con una calculadora de precios que permite al usuario seleccionar el producto y crear una estimación del costo mensual de ese producto. Siempre puede construir su estimación mensualmente y averiguar cómo serán sus costos.
Flexibilidad
La cantidad de potencia computacional que requerirá un proyecto de ML depende completamente de la parte que se trate en la implementación del proyecto. Por ejemplo, la potencia de procesamiento requerida durante el entrenamiento es significativa, pero el requisito de potencia de procesamiento no es excelente para ejecutar los modelos ML. No tiene que preocuparse por la potencia computacional cuando se usa en la nube. Si los datos de entrenamiento residen en la nube, estos conjuntos de datos pueden ser manejados por particiones virtuales. Si no se usan, también se pueden apagar.
Almacenamiento de datos
Todas las principales aplicaciones de ML requieren grandes cantidades de datos para calificar realmente como productos para el aprendizaje automático y brindarnos los servicios que brindan. Con este fin, es esencial que la nube almacene una gran cantidad de datos, ya que los datos continúan acumulándose a medida que la máquina aprende. La nube implementa todos los servicios de IA conversacionales.
Herramientas fácilmente disponibles
Hay herramientas disponibles para todo lo que quiera hacer con su proyecto una vez que comience. No desea una forma de realizar tareas específicas en un trabajo de análisis o ML, pero también desea conocer varias formas de implementarlas. Es fácil manipular todos los productos en la plataforma en la nube. Hay herramientas de interfaz en la línea de comandos que funcionan directamente desde la línea de comandos, sin importar el sistema operativo que tenga. Ya sea que se trate de Windows, Linux o Mac OS, el usuario puede programar las operaciones de línea de comandos disponibles para hacer cualquier cosa y todo. Una gama de algoritmos necesarios para ML viene con plataformas en la nube.
En la parte superior de las llamadas a la API se encuentra todo el producto ML. Entonces, si un desarrollador desea enviar solicitudes para una API, se pueden usar estas URL. Dentro de la plataforma en la nube, puede realizar cualquiera de las tareas de administración directamente a través de la API.
Almacenamiento de datos para todas las necesidades
La plataforma en la nube se trata de construir almacenamiento distribuido de la nube. Uno puede cargar y analizar rápidamente grandes datos. Uso de bases de datos en la nube. Para mezclar y combinar los datos que desea manejar, existen soluciones concretas de almacenamiento de datos disponibles.
Seguridad de datos
La seguridad de los datos es una de las principales preocupaciones de las personas para trasladar sus proyectos a la nube. Los datos confidenciales se pueden piratear cuando se implementan en la nube. Pero, mientras se transfiere a la nube, muchos proveedores de nube brindan cifrado de datos. Algunos proveedores incorporan esta característica. Mientras que otros utilizan clientes dedicados para ofrecer cifrado de datos en la nube.