7 razones simples para cambiar su proyecto de aprendizaje automático a la nube

 

En áreas como la atención al cliente, la detección de fraudes y la inteligencia comercial, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están abriendo paso continuamente en las aplicaciones comerciales. Hay muchas razones para creer que en la nube habrá mucho.

Las principales plataformas para la 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 la implementación de nuevos servicios hasta las principales reorganizaciones que ubican estratégicamente a la IA en sus estructuras organizacionales. Sundar Pichai, CEO de Google, incluso dijo que su compañía se está moviendo a un mundo «primero en IA». La nube es el destino de su proyecto de aprendizaje automático.

 

En esta publicación, veremos siete razones por las cuales las personas que trabajan en el aprendizaje automático deberían trasladar sus proyectos a la nube.

Fácil de comenzar

Comenzar con la nube es fácil incluso para principiantes, ya que todo es sistemático. El usuario solo necesita iniciar sesión, crear un proyecto 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 es gratis.

Asequibilidad

El precio es obviamente un gran problema al decidir si mover o no el proyecto ML basado en la nube. La empresa o el científico de datos debe asegurarse de que él / ella limite los costos, y eso está 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 generar su estimación mensualmente y determinar cómo serán sus costos.

Flexibilidad

La cantidad de potencia computacional que tomará un proyecto de ML depende completamente de la parte que se trata 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 de cálculo 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 pueden apagarlos.

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. Para este fin, es esencial que la nube almacene una gran cantidad de datos a medida que los datos continúan acumulando a medida que la máquina aprende. La nube implementa todos los servicios de inteligencia artificial conversacionales.

Herramientas fácilmente disponibles

Hay herramientas disponibles para todo lo que desee 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 comando que funcionan directamente desde la línea de comando, sin importar qué sistema operativo tenga. Ya sea en Windows, Linux o Mac OS, el usuario puede hacer un script de las operaciones de línea de comandos disponibles para hacer cualquier cosa. Una variedad de algoritmos necesarios para ML viene con plataformas en la nube.

En la parte superior de las llamadas API está el producto ML completo. Entonces, si un desarrollador desea enviar solicitudes para una API, estas URL se pueden usar. 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 el almacenamiento distribuido de la nube. Uno puede cargar y analizar rápidamente grandes datos. Usando 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 mover sus proyectos a la nube. Los datos confidenciales pueden ser pirateados cuando se implementan en la nube. Pero, mientras se transfiere a la nube, muchos proveedores de la nube proporcionan cifrado de datos. Algunos proveedores incorporan esta característica. Mientras que otros usan clientes dedicados para ofrecer cifrado de datos en la nube.

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