Für ein Unternehmen ist es nicht immer möglich oder praktikabel, maschinelles Lernen auf seinen eigenen Maschinen durchzuführen. Dies erfordert erhebliche Investitionen in Hardware, und es ist oft einfacher, Rechenleistung zu mieten, als Geräte zu kaufen, die möglicherweise veraltet sind oder in naher Zukunft nicht mehr benötigt werden. Aus diesem Grund bevorzugen viele unserer Kunden, dass wir Modelle für maschinelles Lernen auf gemieteten Servern, der sogenannten Cloud, erstellen. Dies ist unser Beratungsangebot für Cloud-Machine-Learning .
Wir sind in der Lage, mit jeder Cloud-ML-Umgebung zu arbeiten, um Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln und für die Produktion bereitzustellen. Fast Data Science ist im Microsoft Partner Network und der Direktor, Thomas Wood, ist von Microsoft als Azure Data Scientist Associate zertifiziert.
Wir können Cloud-Machine-Learning-Beratung auf jeder Plattform anbieten. Die wichtigsten Cloud-Machine-Learning-Anbieter sind:
Wenn wir die Kosten zwischen diesen Anbietern vergleichen, stellen wir im Allgemeinen fest, dass sie untereinander recht wettbewerbsfähig sind.
Die Wahl einer Cloud-Lösung für maschinelles Lernen kann ziemlich entmutigend sein, und es ist besonders schwierig, die Kosten zu planen. Darüber hinaus kann es leicht passieren, dass ein Cloud-Server versehentlich eingeschaltet bleibt und am Ende des Monats eine hohe Rechnung entsteht. Im Rahmen unserer Cloud- Machine-Learning-Beratung unterstützen wir Sie bei diesen Aufgaben und richten eine Kostenüberwachung auf der Cloud-Plattform ein, sodass Sie immer die Kontrolle darüber haben, wie viel Geld Sie für Ihre Cloud-Machine-Learning-Anwendungen ausgeben.
Fast Data Science - London
Da wir uns bei Fast Data Science auf Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache konzentrieren, befasst sich dieser Artikel mit maschinellem Lernen in der Cloud aus der Sicht der Textverarbeitung.
Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind häufig ressourcenintensiv und erfordern eine leistungsstarke Computerumgebung wie GPUs, wenn sie auf Deep-Learning-Technologie basieren.
Es ist für jedes Unternehmen unpraktisch, die erforderliche Hardware zu kaufen und zu warten. Aus diesem Grund ist maschinelles Lernen in der Cloud für Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache unverzichtbar geworden.
Es gibt eine Reihe von Anbietern von Textanalysen auf dem Markt, die sowohl vorab trainierte NLP-Modelle als auch die Möglichkeit bieten, Ihr eigenes benutzerdefiniertes Modell zu erstellen. Ab 2020 sind die Hauptkonkurrenten auf dem Markt
Aufgrund der Marktkräfte sind Preise und Angebote bei allen Anbietern in der Regel weitgehend ähnlich. Bei Fast Data Science sind wir bereit, jeden Cloud-NLP-Anbieter entsprechend den Anforderungen Ihres Unternehmens zu prüfen und zu bewerten.
Bei all dem Gerede über „die Cloud“ könnte man meinen, dass maschinelles Lernen endlich gelernt hat, das Wetter zu kontrollieren! In Wirklichkeit bezieht sich „die Cloud“ auf „Cloud Computing“, was einfach die Idee ist, die Computer einer anderen Person im Internet zum Ausführen Ihrer Programme oder zum Speichern von Informationen zu nutzen. Die Cloud ist überall, von überall aus zugänglich, und Sie müssen sich oft nicht darum kümmern, in welchem Land sich der Computer befindet, den Sie verwenden. Wenn Sie Google Docs, Gmail, Onedrive oder Zoom verwenden, ist es tatsächlich das Programm, das Sie verwenden auf der Wolke. Einige Cloud-Anwendungen wie Google Docs sind kostenlos oder verfügen über eine Freemium-Version. Für kommerzielle Anwendungen des maschinellen Lernens müssen Sie jedoch wahrscheinlich zahlen.
Wenn Sie traditionell ein Modell für maschinelles Lernen online trainieren und bereitstellen wollten, beispielsweise ein Preisvorhersagemodell auf einer Website, mussten Sie einen Server mieten oder kaufen und viel Zeit in dessen Wartung investieren. Das war sowohl teuer als auch mühsam.
Cloud-Machine-Learning oder Cloud-KI bezeichnet die Praxis, die Computer einer anderen Person („die Cloud“) zu mieten, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und einzusetzen. Sie zahlen für die Nutzung der Infrastruktur des Cloud-Anbieters, anstatt große Vorabinvestitionen zu tätigen, und die Berechnungen finden in der Cloud statt. Beispiele hierfür sind Google AI, Amazon AWS und Microsoft Azure.
Cloud-Lösungen werden immer häufiger eingesetzt, um die letzte Meile zwischen Patienten und Gesundheitsdienstleistern zu überbrücken, da es schwierig ist, Lösungen für maschinelles Lernen vor Ort an allen Standorten bereitzustellen, an denen Patienten behandelt werden. Die Angebote des Cloud-Machine-Learning verbessern den Zugang zur Gesundheitsversorgung für geografisch verteilte Bevölkerungsgruppen.
Da medizinische Daten äußerst sensibel sind, muss sichergestellt werden, dass die Daten nicht die Zuständigkeit des Patienten verlassen. Beispielsweise verfügt Microsoft Azure über ein System, das die Bereitstellung von Lösungen für maschinelles Lernen in verschiedenen Regionen ermöglicht, ohne dass Daten zwischen Regionen gesendet werden müssen, und ähnliche Lösungen sind bei konkurrierenden Cloud-Anbietern verfügbar.
Die Verwendung einer Cloud-Umgebung für maschinelles Lernen zum Erstellen Ihrer Modelle bietet mehrere Vorteile:
Aus diesem Grund bevorzugen viele Organisationen, darunter die meisten öffentlichen Stellen im Vereinigten Königreich, bei der Beauftragung von KI-Modellen die Zusammenarbeit mit Cloud-Anbietern wie Microsoft, Google und Amazon.
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