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    人工智能即服务:当人工智能遇到云计算.docx

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    人工智能即服务:当人工智能遇到云计算.docx

    人工智能即效劳:当人工智能遇到云计算 “人工智能高速l展,其目就是为了更好效劳其他行业,基于云计算人工智能即效劳产品正是这一目最好呈现。 为了在竞争中保持领先地位,越来越多企业正在寻求将人工智能技术整合到其应用程序、产品、效劳,以及大数据分析方法中。而企业开场使用人工智能技术最简单和最流行方法之一是使用基于云计算人工智能即效劳产品。 人工智能即效劳类型 人工智能核心是可以采用机器完成人类所做同样事情。例如,人工智能包含可以查看和识别图片中物体计算机视觉技术;它还包括使系统能够进展正常对话自然语言处理技术;以及允许计算机在没有明确编程情况下开展学习机器学习技术。 人工智能即效劳产品可以将这些类型人工智能技术作为云计算效劳提供。目前市场上人工智能即效劳产品一般分为以下几类: 机器人和数字助理:对于很多人来说,当他们听到“人工智能;时,首先想到就是苹果Siri,微软Cortana,或亚马逊Alexa这样数字助理。这些工具使用自然语言处理技术与用户进展对话,许多工具还使用机器学习来提高他们技能。许多企业希望为其产品和网站添加类似功能。事实上,2021年支出最多人工智能用例是自动化客户效劳代理。但从头开场创立自己机器人对于企业是一个艰巨任务。作为替代方案,有一些厂商提供机器人平台即效劳。而用户利用自己数据对机器人进展培训,然后通过机器人答复简单问题,而让工作人员从重复工作中解脱出来,可以处理更加复杂任务。 认知计算API:应用程序编程接口API使开发人员可以轻松地将技术或效劳集成到正在构建应用程序或产品中。领先云供给商都提供各种各样API。例如,想要制作照片共享应用程序开发人员可能会使用面部识别API为应用程序提供识别照片中个人功能。得益于API,开发人员无需从头开场编写面部识别代码,甚至无需彻底了解它工作原理。工作人员使用API来允许应用程序访问云中这种功能。API可用于各种不同用途,包括计算机视觉、计算机语音、自然语言处理、搜索、知识映射、翻译和情感检测。 机器学习框架:这些工具允许开发人员创立可随时间推移而改良应用程序。一般来说,他们需要开发人员或数据科学家构建模型,然后使用现有数据来训练该模型。机器学习框架在与大数据分析相关应用程序中尤其流行,但它们也可用于创立许多其他类型应用程序。在云端访问这些框架比为自己机器学习任务设置自己硬件和软件更容易、本钱也更低。 完全托管机器学习效劳:有时候组织机设想要将机器学习功能添加到应用程序中,但是他们开发人员或数据科学家缺乏一些必要技能或经历。完全托管机器学习效劳使用模板、预建模型和/或拖放式开发工具来简化和加速使用机器学习框架过程。 人工智能即效劳将创造一种通用人工智能,可以作为云效劳进展访问。一般人工智能是一种能够以与人类一样方式思考和沟通计算机系统。大多数专家认为,研究人员创立这样人工智能技术还需要多年努力。 人工智能即效劳好处 高级根底设施:人工智能应用程序,特别是机器学习和深度学习应用程序,可以在具有多个并行运行工作负载高速图形处理单元GPU效劳器上执行最正确性能。但是,这些系统对于很多企业来说非常昂贵,无法为组织和用例提供更多帮助。人工智能即效劳使组织让企业能够以可承受本钱来应用这些超高速计算机。 低本钱:人工智能即效劳不仅不需要为昂贵硬件支付费用,还可以让组织只为他们所使用硬件支付费用。在云计算中。大多数人工智能工作负载被认为是“突发,也就是说.,他们需要很短时间获得大量计算能力。人工智能即效劳只向他们收取使用效劳费用,大大降低了本钱。 可扩展性:与其他类型云效劳一样,人工智能即效劳使其非常容易扩展。组织通常从一个试点工程开场,让他们看到人工智能如何有用。以人工智能即效劳,他们可以快速将该试点工程转化为全面生产,并随着需求增长而扩大规模。 可用性:一些最好人工智能工具可用于开源许可证,虽然价格低廉,但这些开源人工智能工具并不总是很容易使用。云计算人工智能效劳通常使开发人员更容易访问人工智能功能,而无需他们成为这方面技术专家。 人工智能即效劳缺点 人工智能即效劳两个最大缺点也是所有云计算效劳都面临两个问题:平安性和合规性。 许多人工智能应用程序尤其是结合机器学习功能应用程序依赖于大量数据。如果这些数据将驻留在云中或转移到云端,组织需要确保它们具有适当平安措施,包括在空闲和传输时进展加密。 在某些情况下,法规可能会阻止某些行业某些类型敏感数据存储在云中。其他法律要求某些数据仍在其所在国家境内。在这些情况下,可能无法将人工智能用作这些特定用例效劳。 另一个潜在缺点是人工智能即效劳可能非常复杂。组织将不得不花费时间和精力来培训或聘用具有人工智能和云计算技能员工。然而,许多组织认为,这个障碍可以轻易克制,并且采用人工智能即效劳将会得到长期回报。编辑/高纬时

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