Für ein Unternehmen ist es nicht immer möglich oder praktisch, Machine Learning auf eigenen Rechnern auszuführen. Dies erfordert erhebliche Investitionen in Hardware und es ist oft einfacher, Rechenleistung zu mieten, als Geräte zu kaufen, die in naher Zukunft veraltet sein oder nicht mehr benötigt werden könnten. Aus diesem Grund ziehen es viele unserer Kunden vor, dass wir Machine-Learning-Modelle auf gemieteten Servern, der sogenannten Cloud, erstellen. Dies ist unser Beratungsangebot für Cloud-Machine-Learning .
Wir können mit jeder Cloud-ML-Umgebung arbeiten, um Machine-Learning-Modelle zu entwickeln und in der Produktion einzusetzen. Fast Data Science ist im Microsoft Partner Network und der Leiter, Thomas Wood, ist von Microsoft als Azure Data Scientist Associate zertifiziert.
Wir bieten Beratung zu Cloud-Maschinenlernen auf jeder Plattform. Die wichtigsten Anbieter von Cloud-Maschinenlernen sind:
Als wir die Kosten dieser Anbieter verglichen, stellten wir fest, dass sie im Allgemeinen recht konkurrenzfähig sind.
Die Auswahl einer Cloud-Machine-Learning-Lösung kann eine ziemliche Herausforderung sein, und die Kostenplanung ist besonders schwierig. Außerdem kann es leicht passieren, dass ein Cloud-Server versehentlich eingeschaltet bleibt und am Ende des Monats eine hohe Rechnung anfällt. Im Rahmen unserer Cloud- Machine-Learning-Beratung unterstützen wir Sie bei diesen Aufgaben und richten eine Kostenüberwachung auf der Cloud-Plattform ein, damit 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 dem maschinellen Lernen in der Cloud aus der Perspektive der Textverarbeitung.
Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache sind häufig ressourcenintensiv und erfordern eine Hochleistungscomputerumgebung wie GPUs, wenn sie auf Deep-Learning-Technologie basieren.
Da es für jedes Unternehmen unpraktisch ist, die notwendige Hardware anzuschaffen und zu warten, ist Cloud-Maschinenlernen für Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache unverzichtbar geworden.
Es gibt eine Reihe von Textanalyseanbietern auf dem Markt, die sowohl vorab trainierte NLP-Modelle als auch die Möglichkeit bieten, ein eigenes benutzerdefiniertes Modell zu erstellen. Ab 2020 sind die Hauptkonkurrenten auf dem Markt
Aufgrund der Marktkräfte sind Preise und Angebote bei verschiedenen Anbietern im Großen und Ganzen 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“, also die Idee, die Computer einer anderen Person im Internet zu verwenden, um Ihre Programme auszuführen oder Informationen zu speichern. Die Cloud ist überall, von überall zugänglich und es ist Ihnen oft egal, in welchem Land sich der von Ihnen verwendete Computer befindet. Wenn Sie Google Docs, Gmail, Onedrive oder Zoom verwenden, ist das von Ihnen verwendete Programm tatsächlich auf die Cloud angewiesen. Einige Cloud-Anwendungen wie Google Docs sind kostenlos oder haben eine Freemium-Version, aber für kommerzielle Anwendungen des maschinellen Lernens müssen Sie wahrscheinlich bezahlen.
Wenn Sie bisher ein Machine-Learning-Modell online trainieren und bereitstellen wollten, beispielsweise ein Preisvorhersagemodell auf einer Website, hätten Sie einen Server mieten oder kaufen und viel Zeit in dessen Wartung investieren müssen. Das war sowohl teuer als auch mühsam.
Cloud Machine Learning oder Cloud AI bedeutet, dass man die Computer einer anderen Person („die Cloud“) mietet, 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, Machine-Learning-Lösungen vor Ort an allen Orten einzusetzen, an denen Patienten behandelt werden. Die Angebote des Cloud-Machine-Learning verbessern den Zugang zur Versorgung bei geografisch verteilten Bevölkerungen.
Da medizinische Daten hochsensibel sind, muss sichergestellt werden, dass sie den Zuständigkeitsbereich des Patienten nicht verlassen. Microsoft Azure verfügt beispielsweise über ein System, mit dem Machine-Learning-Lösungen über mehrere Regionen hinweg bereitgestellt werden können, ohne dass Daten zwischen Regionen gesendet werden müssen. Ähnliche Lösungen sind auch 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 britischen öffentlichen Einrichtungen, bei der Beauftragung von KI-Modellen die Zusammenarbeit mit Cloud-Anbietern wie Microsoft, Google und Amazon.
What we can do for you
