机器学习与云计算2025 年 6 月 18 日 | 阅读 9 分钟 在这个技术驱动的时代，机器学习和分布式计算是全球最引人注目的进步。这两项创新技术在帮助大小型组织发展业务方面都发挥着关键作用。 人工智能（AI）帮助用户进行预测并开发能够利用历史数据自动改进的算法。然而，许多机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、朴素贝叶斯、K-均值、随机森林和梯度提升，都需要大量的存储空间，这对于数据科学家和人工智能专家来说都是一个相当大的挑战。在这种情况下，分布式计算成为了部署机器学习模型的游戏规则改变者。云计算增强并扩展了机器学习应用。云计算和机器学习的结合也被称为智能云。 本文将讨论机器学习和云计算、使用云进行机器学习的优势、基于云的机器学习算法应用等。因此，让我们从简要介绍云计算和机器学习开始。 什么是机器学习？机器学习是人工智能（AI）的一种应用，它使机器能够自动从经验中学习和改进。机器学习可分为以下几类：
机器学习的主要目标是让计算机能够在没有人为干预或协助的情况下自动学习，并相应地调整行动。 什么是云计算？云计算被定义为计算机软件的外包技术，使我们能够远程访问应用程序和数据。它不需要在您的计算机硬盘上安装任何软件和进行存储。您只需注册即可在线享受服务。  云计算的类型云计算主要分为以下三种类型：
为什么在机器学习中使用云计算尽管云计算和机器学习都是新兴技术，但机器学习相对较新。这两种技术在公司发展中都扮演着重要角色，但它们结合在一起时会变得更加强大。机器学习制造智能机器或软件，而云计算则为访问这些应用程序提供存储和安全保障。  机器学习和云计算之间的主要联系是资源需求。机器学习需要大量的处理能力、数据存储和许多服务器同时处理一个算法。这时，云计算在提供带有预定义数据的新服务器和通过云（互联网）更改资源方面发挥了重要作用。使用云计算，您可以按需启动任意数量的服务器，处理算法，然后在完成后再次销毁这些机器。 云计算主要用于计算目的，机器学习需要大量的计算能力来创建样本数据，而并非每个人都能拥有许多强大的机器。机器学习在云计算中找到了（有时）任务调度和存储的解决方案。 机器学习与云计算结合的优势尽管机器学习和云计算各自都有其优势，但它们结合在一起具有以下3个核心优势：
有许多云服务提供商为每个人提供大量的机器学习技术，即使没有人工智能和机器学习的先验知识。 用于机器学习的顶级云计算平台虽然互联网上有许多云计算平台，但其中一些在机器学习领域最为流行。让我们详细讨论它们。 1. 亚马逊网络服务 (AWS)亚马逊网络服务（AWS）是机器学习领域最受欢迎的云计算平台之一，由亚马逊于2006年开发。AWS提供了许多产品，如下所示：
2. 微软Azure微软Azure也是一个由微软于2010年推出的流行云计算平台。它因其数据分析需求而在数据科学家和机器学习专业人士中广受欢迎。 有一些适用于机器学习的微软Azure产品如下：
3. 谷歌云谷歌云或谷歌云平台（Google Cloud Platform）是一个云计算平台，是科技巨头谷歌于2008年开发的子公司。它为客户提供基础设施，以便在云上开发机器学习模型。 以下是一些可用于机器学习的谷歌云产品：
4. IBM 云IBM 云（前身为Bluemix）也是IBM最受欢迎的开源云计算平台之一。它包括各种云交付模式，即公共、私有和混合模式。 以下是一些可用于机器学习的IBM云产品： IBM Watson Studio: 该产品帮助开发、运行和管理机器学习及人工智能模型。 IBM Watson Natural Language Understanding: 它帮助我们在自然语言处理（NLP）中分析和分类文本。 IBM Watson Speech-to-Text: 顾名思义，该产品负责将语音或声音指令转换为文本格式。 IBM Watson Assistant: 该产品用于创建和管理个人虚拟助手。 IBM Watson Visual Recognition: 它帮助机器学习搜索视觉图像并进行分类。 IBM Watson Text-to-Speech: 该产品负责将文本或书面指令转换为语音格式。 我们已经讨论了机器学习中使用的各种云计算平台。这些云平台提供机器学习能力，并为以下三种类型的预测提供支持：
二元预测 在这类机器学习预测中，我们得到的响应要么是“是”，要么是“否”。二元预测对于信用卡欺诈检测、订单处理、推荐系统等非常有用。 分类预测 这类机器学习预测负责根据经验对数据集进行分类。例如，保险公司使用分类预测来对不同类型的索赔进行分类。 数值预测 这类预测通过使用学习模型在累积的数据中寻找模式，以显示所有可能结果的量化度量。它有助于预测制造业中产品的未来销售情况。 使用云的机器学习算法应用认知计算认知计算是一种特殊技术，其工作原理基于人工智能和信号处理，以模仿人类行为。在认知计算中，大量数据被用来训练机器学习算法。当云技术和机器学习技术结合使用时，这被称为认知云，可用于访问认知计算应用。 认知云被认为是一个自学习过程，它可以在没有人为干预的情况下执行类似人类的任务。它使用各种机器学习算法，如神经网络、模式识别、自然语言处理、数据挖掘等，来执行类似人类的动作。它可应用于多个行业，如零售、物流、银行与金融、电力与能源、网络安全、医疗保健、教育等等。 商业智能商业智能主要侧重于为企业改进和做出更好的决策。机器学习是一个自动决策的过程，而另一方面，商业智能用于理解、组织和改进决策制定。此外，云计算处理大量用于训练机器学习模型的数据；因此，商业智能对于存储原始数据变得非常重要。然后，使用操作、转换和分类技术将这种非结构化数据转换为结构化格式。这些结构化数据集被称为数据仓库。 业务分析师致力于利用多种数据可视化技术探索有组织的信息数据集。这些技术用于创建可视化仪表板，有助于向他人解释信息。这些仪表板用于修改未来策略以改善KPI（关键业务指标），并有助于分析和理解过去的表现。 物联网 (IoT)物联网（IoT）是一个提供云设施的平台，包括通过网络进行数据存储和处理。最近，基于云的机器学习模型越来越受欢迎。它从客户端调用输入数据开始，使用人工神经网络（ANN）在云服务器上处理机器学习算法，然后将结果返回给客户端。在这种情况下，用户的敏感信息可能存储在服务器上，这会引发隐私问题，并使用户对使用这些服务犹豫不决。 分布式计算是处理通过物联网在网络上生成的大量数据包的最简单方法。它通常作为事件处理引擎用于实时企业场景。它被用于存储物联网数据作为协作的一部分，并且可以远程访问。例如，当物联网与个人设备集成时，它可以获取您的公共汽车和火车预订的预订状态，并为那些火车延误或取消的旅客重新预订车票。 个人助理个人虚拟助手为客户提供像真人一样的支持，因此它已成为发展组织业务的必要条件。如今，所有行业，如银行、医疗保健、教育、基础设施等，都在其业务中使用聊天机器人——也称为个人虚拟助手——来完成各种任务。 尽管它们仍处于开发阶段，需要更多的改进，但它们仍然通过一些常见问题解答减轻了解决常见客户问题的负担。Cortana、SIRI和Alexa就是这类最著名的聊天机器人。 人工智能即服务（AI-as-a-Service）如今，所有大型云公司都在通过“人工智能即服务”平台提供人工智能设施。开源的人工智能功能在云中部署时相当便宜。这些服务提供人工智能和机器学习功能，并构建认知计算的能力，使系统更加智能。它有助于使系统相对快速和高效。 如今，所有大型云组织都在通过“人工智能即服务”平台提供人工智能设施。开源的人工智能功能在云中部署时成本非常低。这些服务提供人工智能和机器学习功能，并构建认知计算的能力，使系统更加敏锐。它有助于使系统相对快速和高效地运行。 结论云计算和机器学习对于下一代技术极为重要。随着分布式计算的出现，对人工智能的兴趣不断增长，因为它为拥有大量数据的机器学习模型提供了理想的环境。此外，它还可用于训练新系统、识别模式和进行预测。云提供了一个可扩展的、按需的环境来收集、存储、整理和处理数据。 此外，所有云服务提供商都认识到机器学习在云中的重要性；这正在增加中小型和大型组织对基于云的机器学习模型的需求。机器学习和分布式计算在根本上是相互关联的。如果说机器学习帮助分布式计算变得更优化、高效和可扩展，那么反过来，分布式计算也为机器学习应用拓宽了视野。因此，我们可以说，当机器学习和云计算结合使用时，它们可以产生巨大的成果。 |
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