دسترسی شرکت‌های معتبر به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

یادگیری ماشین یک سرویس فوق العاده برای شرکت‌ها است_ اما چگونه؟

یادگیری ماشینی، یک بخش از هوش مصنوعی است، که برای شرکت‌های امروزی جدید نیست. اما با تکنیک‌هایی مانند یادگیری عمیق، تقلید از مغز انسان، کسب و کارها به استقرار جدید و بالقوه تحول آفرین فن آوری‌های دیجیتالی روی آورده‌اند.
براساس گزارش سال 2020 الگوریتمیا، موارد اصلی استفاده از یادگیری ماشینی عبارتند از در خدمات مشتری (یعنی چت بات‌ها) که کاهش هزینه داخلی تبدیل شده است. اما یادگیری ماشین کاربردهای بسیار گسترده‌تری دارد.
قیمت گذاری پویا یا افزایش قیمت در مدل‌های ML از عوامل مربوطه که شامل علاقه مشتری، تقاضا و تاریخ برای تنظیم قیمت و خریدهای جذاب، یاد می ‌یرند.
مدل سازی Churn کاربرد دیگری در تجزیه و تحلیل ارتباطات از راه دور به کمک یادگیری ماشین است. این مدل مشتریان را هدایت می‌کند. اقدامات اصلاحی را در روند تصمیم گیری آن‌ها انجام می‌دهد.
در حال حاضر ، برای اطمینان از تداوم مشاغل در دوره Covid-19 ، بیشتر مشاغل به سمت ابر حرکت کرده‌اند. ابرها در حال دستیابی به هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای سازمان هستند. در اینجا چند استقرار ابری وجود دارد که سازگاری سازمانی در آن‌ها مشهود است.

• AWS

سرویس ابری آمازون، AWS طیف گسترده ای از راه حل‌های یادگیری ماشین را بر روی ابر ارائه می‌دهد. آمازون ادعا کرده است که بیشتر یادگیری بیشتر بر روی پلتفرم آن اتفاق می افتد.
نکته جالب توجه Amazon SageMaker است که بر ساده سازی روند ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین متمرکز شده است. این کار تا حدودی از طریق رابط بصری مبتنی بر وب انجام می شود که امکان بارگذاری داده‌ها، تنظیم مدل ها و مقایسه عملکرد را دارد.
AWS همچنین سخت افزاری خاص برای یادگیری ماشینی ایجاد کرده است. یک تراشه استنتاج معروف به نام Inferentia دارد. این تراشه برای برنامه‌های پیشرفته مانند توصیه‌های جستجو، قیمت گذاری پویا و پشتیبانی خودکار مشتری در نظر گرفته شده است و از طریق ابر قابل دسترسی است.

• Google Cloud

گوگل به لطف توسعه سیستم عامل منبع باز TensorFlow و همچنین ارتباط آن با یکی از پیشرفته ترین شرکت‌های یادگیری ماشین – DeepMind و برنامه‌های آن مانند AlphaGo، شرکتی است که بیشتر با یادگیری ماشین در ارتباط است.
پلت فرم هوش مصنوعی Google Cloud که برای استفاده سازمانی در نظر گرفته شده است، جنبه‌های مختلفی از پایپ لاین یادگیری دستگاه را، از ذخیره داده‌ها و برچسب گذاری گرفته تا آموزش گرفته و استقرار، در هم ترکیب کرده است.

• Microsoft Azure

پلتفرم ابر مایکروسافت، برای شرکت‌هایی که به دنبال آوردن مدل‌های یادگیری ماشین هستند، دارای خدمات یادگیری ماشینی است. با تمرکز بیان شده بر MLOps ، زیر مجموعه DevOps که به شیوه‌های صحیح یادگیری ماشین می پردازد، شامل محیط‌های مبتنی بر کد و drag-and-drop می شود تا کاربران در تمام سطوح مهارت را کسب کنند.
Azure همچنین تمرکز خود را بر روی خطرات بالقوه یادگیری ماشین، ایجاد راه حل‌های به اصطلاح “مسئول یادگیری ماشین” برای کاهش تعصب در مدل‌ها دارد.
جمع بندی، با گسترش خدمات یادگیری ماشینی بر روی ابر برای کاهش هزینه‌های عملیاتی و باز کردن امکانات، از اهمیت اساسی برخوردار است، انتظار داریم شرکت‌ها از فناوری برای پیشرفت خود استفاده کنند.

ML روش‌های جدیدی از تعامل با مشتری را، مانند چت بات‌ها و عرصه‌های مهم نیازمند افزایش کارایی، را ایجاد کرد. آیا شرکت‌ها آماده این تغییر عظیم هستند؟