人工知能の台頭により、誰もがその将来に大きな期待を抱いています。クラウド コンピューティングに関する言及は 1990 年代後半に始まりました。しかし、現代のクラウドコンピューティングは 2006 年に Amazon によって初めて導入されました。 ビジネスオーナーは、クラウド コンピューティングの概念を適用し始めれば、多くの高みに到達できます。これは、ビジネスオーナーにとっての最優先事項の 1 つであるべきです。 2025 年までに、すべてのビジネスがクラウド コンピューティングになると予想されています。 クラウド コンピューティングと人工知能の組み合わせは、ビジネスとテクノロジーの世界に驚くべき効果をもたらしています。これら 2 つを組み合わせることによってのみ、世界は急速に発展することができます。この記事では、人工知能とクラウド コンピューティングの相互依存性について説明します。 クラウドコンピューティングとは何ですか?簡単に言えば、クラウド コンピューティングとは、オンデマンドのコンピューティング サービスを提供するプロセスです。これには、サーバー、データベース、ソフトウェア、ストレージなどが含まれます。クラウド コンピューティングでは、基本的に、提供するサービスに対してのみ料金を支払います。インフラストラクチャの運用と実行にかかる全体的なコストが削減されます。 人工知能とクラウド コンピューティングを使用すると、あらゆる活動の効率と生産性を向上させることができます。では、クラウド コンピューティングにおいて人工知能はどのような役割を果たすことができるのでしょうか? 企業にとって、AI とクラウド コンピューティングは、製品を迅速に開発し、プロセスを効率的かつ生産的にすることを保証します。これにより、開発プロセス中にエラーが発生する余地がほとんどなくなり、製品が時間どおりに顧客に提供されることが保証されます。これはまさに顧客が望んでいることです。 DevOps 最適化DevOps は基本的にソフトウェア開発と IT を組み合わせたものです。この組み合わせにより、組織はより速いペースでサービスを提供できるようになります。このアプローチは、ほぼあらゆる分野や企業で実装できます。 クラウド コンピューティングの助けにより、Oracle、IBM、Azure などのクラウド プロバイダーは複雑で広範なプラットフォームを提供できます。これらのプラットフォームには、データ サイエンス、API、機械学習プラットフォームが含まれます。 クラウド サーバー上には、AI API を教える他のデータ サイエンス プラットフォームも多数あります。これらのサービスが人工知能の分野に多くの新しい才能をもたらすことは間違いありません。 クラウドコンピューティングの利用を簡素化AI によって提供される自動化により、クラウド コンピューティングの使用がはるかに簡単になりました。これは、AI のスマート オートメーションが事前に設定されたアルゴリズムを使用してアクションとタスクを実行するためです。すべてのアルゴリズムが事前に設定されているため、タスクはより具体的でアクセスしやすくなります。 特定の企業がクラウドへの接続を決定すると、一連のデータが提供され、AI がその中のパターンと傾向を識別します。人為的エラーを排除するだけでなく、データ分析をまったく新しいレベルに引き上げます。 コストを削減クラウド コンピューティングで AI を使用する最も魅力的な要素は、コストが大幅に削減されることです。クラウド モデルでは、クラウド上のストレージ スペースを購入するだけでよく、インフラストラクチャの開発に費用をかける必要はありません。 もう 1 つは、クラウド コンピューティングと人工知能を組み合わせることで、すべての人のニーズに合ったソリューションを作成できるということです。従来のインフラストラクチャで行う場合、コストは非常に高くなりますが、クラウド コンピューティングと人工知能を使用すると、コストを大幅に削減できます。 バーチャルアシスタントの台頭クラウド コンピューティングの助けを借りて、企業はより高度な自動チャットボットや仮想アシスタントの開発を開始できます。このコンセプトはすでに多くの電子商取引ストアに存在していますが、完璧とは程遠いものです。 一部の組織では顧客のニーズに対応するために物理的なロボットを使用していますが、システムが完全にクラウドベースであれば消費者がアクセスしやすくなる可能性があります。これは間違いなく今後数年間で改善される分野です。 要約する人工知能とクラウドコンピューティングの使用については、多くの人がさまざまな予測を持っています。これに対する分析は、目的によって異なります。しかし、一つ確かなことは、クラウド コンピューティングが人工知能の開発において重要な役割を果たしているということです。 |
<<: オープンソース プロジェクト AutoXGB を使用して AutoML 開発を支援し、わずか数行のコードでアプリケーション API を構築します。
>>: 類似画像検索エンジンを効率的に開発するにはどうすればよいでしょうか?
モデルの展開は、ディープラーニング アルゴリズムの実装において常に重要な部分です。ディープラーニング...
Cactiパーセンタイル監視アルゴリズムcacti のテンプレート自体はハードディスクの使用サイズし...
この記事では、次の内容を学びます。 輻輳制御の概念とその背景 フロー制御と輻輳制御の違いと関係 輻輳...
AIは引き続きテクノロジーの注目を集めており、2023年の最後の四半期を迎えるにあたり、AIの力を活...
サイバーセキュリティは重要な戦略的必須事項となっており、今日の企業は進化し続けるサイバー脅威から I...
[[266129]]この記事はLeiphone.comから転載したものです。転載する場合は、Leip...
機械学習をマスターするための 100 日 | 1 日目から 62 日目までのコレクションみなさんこん...
黄金の3月と銀の4月の採用シーズンが再び到来しました。 [[324006]]疫病の影響を受け、キャン...
平均的なデータ サイエンティストは毎日大量のデータを処理します。データのクリーニング、処理、機械学習...
2008 年の金融危機後、都市計画とサービス提供に対する新しいアプローチが世界中で定着し始めました。...
AI ベースの自動化ツールは、候補者データを収集して処理し、候補者の調達、スクリーニング、多様性、そ...
現在、人々の生活や仕事のペースはますます加速し、インターネット電子商取引プラットフォームは急速に発展...