基于云的人工智能平台在加速企业人工智能应用方面发挥着主导作用

介绍

尽管人工智能和机器学习带来的效率和自动化的提高正在改变大量的业务流程，但企业人工智能的扩散本身也在推动企业IT基础设施的变化。一个值得注意的进展是基于云的人工智能平台的出现，这是一个用于开发和部署机器学习模型的一体化托管系统。根据451 Research的《企业之声:人工智能和机188宝金博网址是多少器学习基础设施2019》调查的新数据，97%的企业人工智能被接受者计划使用基于云的人工智能平台，其中89%的公司表示，他们将在未来一年增加这些服务的预算。188bet金博宝是什么这些数字与这些工具的价值相一致，这些工具为用户提供了许多重要的特性，如灵活性、可伸缩性和技术能力，这些有助于克服采用企业人工智能的主要障碍。

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鉴于云基础设施的流行增加和企业中的机器学习应用程序的日益增长，毫无疑问，这些趋势融入了基于云的AI平台的形式。这些平台具有若干品质 - 例如可扩展性和模块化 - 通过使其更容易构建和培训机器学习模型，加速了企业AI的采用。鉴于他们在云市场的现有优势及其在机器学习空间中的创新记录中，它是有道理的，主要的公共云供应商 - 微软，亚马逊和谷歌 - 是基于云的AI平台的最高供应商。未来，451项研究预计这些和其188宝金博网址是多少他供应商将继续使用更快的基础设施，更好的机器学习组件和其他功能来增加其服务的能力，以解决该市场的新兴问题，包括模型解释性和算法偏差。188bet金博宝是什么

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基于云的人工智能平台促进了在云中的机器学习模型和应用程序的开发和部署。它们共享以下关键组件:

• 能够上传专有数据和预构建的模型
• 用户可以培训新型号的工作区
• 获得模块化部件，如预先训练过的模型
• 部署，管理或监视模型的工具
• 托管或部分托管基础设施

企业寻求采用基于云的人工智能平台有很多原因。任何机器学习从业者或数据科学家都会告诉你，建立一个机器学习模型是非常复杂的。首先，它需要特定的技能和知识。其次，它需要大量的数据和计算资源。最后，这个过程本身是反复的和实验性的——它既是一门科学，也是一门艺术。

上述基于云计算的AI平台组件有助于缓解这些痛点。经过预先训练的模型可以让专家更快地构建机器学习管道，让非专业人士也能涉足其中。那些想要使用自己的数据来构建和训练定制模型的人可以使用这些平台。这种托管安排使被收养者无需购买和维护昂贵的硬件;相反，租用的资源在需要时运行高强度的工作负载。最后，一系列额外的工具和特性有助于进一步抽象复杂性，使构建和部署模型和应用程序变得非常容易。

图1：采用基于云的AI平台

资料来源：451188宝金博网址是多少企业研究声音：AI和机器学习2019

这些福利已抓到那些希望采用企业AI的通知。如上图所示，基于云的AI平台是企业AI基础架构的越来越多的组成部分。近一半（49％）已经在年内实施了AI倡议或计划目前使用这些服务，并在三年内将97％的计划计划在三年内。188bet金博宝是什么此外，89％的公司计划采用基于云的AI平台表示，他们将在未来一年增加这些服务的预算。188bet金博宝是什么

此空间中的其他供应商包括大型企业软件供应商，如Oracle，Salesforce，SAP和SAS。这些组织已经用于存储和分析企业数据，然后可以随时与机器学习服务组合以获取企业AI项目跳转开始。188bet金博宝是什么最后，一类新兴的供应商包括利基数据科学和机器学习的特定供应商，如Datarobot，Bigml和H2O.ai。

其次，鉴于他们的产品的吸收，这些平台的供应商 - 尤其是主要的公共云供应商 - 将在技术进入的方向上挥动巨大的影响。这些提供商将优先考虑，例如，AI和机器学习开发的行业用例。他们也将被指控建立重要的功能 - 即解释性和反偏见工具 - 下一代企业AI所需的。最后，这些公司将监督复杂和集成系列软件系统的安全，包括由客户敏感数据驱动的数据模型。