数字环境和业务从未像现在这样要求如此高。日益激烈的竞争需要新的解决方案和工具来提高绩效效率并最大限度地提高相关企业和公司的产出。

机器学习(ML)是现代商业运作的核心特征之一。尽管它已经推出很久了，但现在它正在释放其真正的潜力，优化每个实施它的公司的工作流程。

尽管机器学习如今提供了所有有益的功能，但仍有很大的改进空间。数字领域的最新发展特点是机器学习和人工智能云服务的强大结合。Gcore人工智能云基础设施体现了这一趋势，提供了一个强大的平台，将机器学习能力提升到新的高度。对这样的合并有何期望以及如何实施?让我们按照指南进行操作。

利用AI云基础设施加速ML

什么是机器学习?

机器学习(ML)是人工智能的一个子类别，旨在模仿人类的行为和心理模式。Gcore表示，机器学习算法从大量历史数据模式和统计模型中学习，这使它们能够做出预测、创建数据集群、生成新内容、自动化日常工作等。它无需显式编程即可实现这些功能。

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什么是AI云基础设施?

云计算开启了计算服务交付的新时代。它引入了新的便利层，因为用户可以通过云(互联网)访问服务、存储、数据库、软件和分析，而无需构建本地硬件基础设施。

根据谷歌的说法，云计算通常以三种形式表示：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。

云计算本身就是可持续数字存在的基石之一;然而，通过引入人工智能工具，其有益性得到了改善。

当人工智能和云计算融合时，两者的能力都会翻倍。云计算提供了训练人工智能模型并将其成功部署在云端的资源和基础设施，而人工智能则用于在云端自动执行日常或复杂的任务，从而优化整体系统性能。

AI云计算的好处

效率最大化——只要人工智能算法自动执行众多系统功能流程，就能提高系统效率并减少停机时间。

提高安全性——人工智能经过训练可以检测数据泄露和系统故障，防止所有潜在威胁。它还可以分析用户的行为模式，发现异常情况，从而防止访问潜在危险的流量。

预测分析——人工智能分析提供了有关用户行为、当前趋势、需求等的宝贵见解。这些数据使组织和公司能够就服务更新和优化做出明智、及时的决策。

个性化——人工智能算法可以完全个性化用户的旅程，从而改善用户体验并提升客户满意度。

可扩展性——通过实施人工智能，云系统可以根据应用程序的数量、数据的可变性、位置等来扩大或缩小其资源和性能。

降低成本——借助人工智能分析及其及时洞察，公司可以优化库存和财务资源的使用，防止库存过多或不足

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人工智能云基础设施中机器学习的优势

AI云基础设施增强机器学习能力。构建算法后，将模型部署到云计算集群中。主要好处如下：

不需要大量的金融投资。企业可以支持按需定价模型并实施机器学习算法。

企业可以根据需求扩展生产和服务，增强机器学习的能力。此外，他们可以尝试各种算法，而无需投资硬件。

人工智能云环境使企业无需具备数据科学和人工智能方面的高级技能即可访问机器学习功能。

AI云环境无需额外硬件投资即可增强GPU性能。

如何借助AI云基础设施加速ML?

选择云平台

只有使用正确的平台才能充分发挥机器学习能力。有许多云服务提供商，每个提供商都承诺提供特定的服务、机器学习功能和定价政策。

其中最受认可的平台包括GoogleCloudAIPlatform、AmazonSageMaker、MicrosoftAzureMachineLearning、IBMWatsonStudio、GCore的AIIPUCloudInfrastructure等。

在比较平台时，重要的是检查关键功能和方面——安全性、可扩展性机会、预构建模型、库、集成机会、灵活性、定制和定价选项。

利用GPU和TPU

云服务的主要好处是能够使用强大的硬件来加速机器学习，而无需开发本地基础设施。

GPU(图形处理单元)和TPU(张量处理单元)是两种能够比CPU(中央处理单元)更快地处理大量数据和复杂运算的设备。这种时间效率减少了构建算法和训练模型的时间和成本。

优化模型架构和超参数

模型架构是指其结构和设计;超参数是建立和监控模型行为的一组规则。当两者协同调整时，有利于模型的准确性和效率。

使用正确的云服务有助于加快优化过程。

引入基于云的模型服务和监控

模型服务使其可用于部署，而模型监控则跟踪其性能。

使用人工智能云服务可以加快模型的部署速度，有利于模型的运行，并深入了解模型的性能。

最后的想法

机器学习本身就是提高任何相关业务绩效的有效解决方案。当它与人工智能云服务和基础设施相结合时，它成为简化工作负载、最大限度提高性能效率的重要工具，从而提高投资回报率、利润和系统的整体功能。

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