Tại sao điện toán đám mây lại quan trọng đối với học máy?

Trí tuệ nhân tạo và điện toán đám mây đã hợp nhất để cải thiện cuộc sống của hàng triệu người. Có nhiều nền tảng cung cấp các sản phẩm khác nhau cho Học máy, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bot dịch vụ và thậm chí cả học sâu. Vì vậy, trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu lý do tại sao điện toán đám mây ngày nay lại trở nên quan trọng trong học máy (ML).

AI trong điện toán đám mây là sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo với môi trường điện toán dựa trên đám mây, giúp mang lại trải nghiệm trực quan, kết nối. Một số ví dụ như Siri, Amazon Alexa và Google Home kết hợp dòng chảy liền mạch của công nghệ trí tuệ nhân tạo và tài nguyên điện toán dựa trên đám mây để cho phép người dùng mua hàng, điều chỉnh bộ điều nhiệt thông minh hoặc nghe một bài hát yêu thích ngay lập tức.

Học máy – một nhánh của AI thực sự là nghiên cứu các thuật toán có khả năng học thông qua các mẫu và dựa vào đó đưa ra các dự đoán dựa trên các mẫu dữ liệu. Đó là một giải pháp thay thế tốt hơn để tận dụng các hướng dẫn chương trình tĩnh và thay vào đó đưa ra các dự đoán hoặc quyết định theo hướng dữ liệu sẽ cải thiện theo thời gian mà không cần sự can thiệp của con người và lập trình bổ sung.

Một trong những mối lo ngại, khi việc học máy trở nên hợp lý hơn thông qua việc sử dụng các nền tảng đám mây, là công nghệ này sẽ bị áp dụng sai. Điều này dường như đã trở thành một mô hình, vì các nhà cung cấp đám mây quảng bá máy học là có giá trị rộng rãi. Tuy nhiên, giá trị đó sẽ không thành hiện thực nếu máy học được áp dụng cho các hệ thống không thể thu được lợi ích từ việc đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu được tìm thấy trong dữ liệu.

• Mô hình trả tiền cho mỗi lần sử dụng của Cloud phù hợp với khối lượng công việc AI hoặc máy học đang bùng nổ.
• Cloud giúp các doanh nghiệp dễ dàng thử nghiệm khả năng học máy và mở rộng quy mô khi các dự án đi vào sản xuất và nhu cầu tăng lên.
• Cloud làm cho các khả năng thông minh có thể truy cập được mà không yêu cầu các kỹ năng nâng cao về trí tuệ nhân tạo hoặc khoa học dữ liệu.

Bạn không cần sử dụng nhà cung cấp đám mây để xây dựng giải pháp máy học. Rốt cuộc, có rất nhiều khuôn khổ học máy mã nguồn mở, chẳng hạn như TensorFlow, MXNet và CNTK mà các công ty có thể chạy trên phần cứng của riêng họ. Tuy nhiên, các công ty xây dựng các mô hình học máy phức tạp trong nhà có thể gặp phải vấn đề khi mở rộng khối lượng công việc của họ, bởi vì việc đào tạo các mô hình trong thế giới thực thường yêu cầu các cụm máy tính lớn.

Các rào cản gia nhập để đưa khả năng học máy vào các ứng dụng doanh nghiệp là rất cao trên nhiều khía cạnh. Các kỹ năng chuyên biệt cần thiết để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy cũng như các yêu cầu về phần cứng tính toán và mục đích đặc biệt làm tăng chi phí lao động, phát triển và cơ sở hạ tầng cao hơn.

Đây là những vấn đề mà điện toán đám mây có thể giải quyết và các nền tảng đám mây công cộng hàng đầu đang thực hiện sứ mệnh giúp các công ty dễ dàng tận dụng khả năng học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà không phải gánh chịu toàn bộ gánh nặng công nghệ.

Học máy không phải là khoa học tên lửa! Nhưng nó có thể giống như vậy đối với các công ty nhỏ hơn thiếu kinh nghiệm không quen thuộc với các yêu cầu và đòi hỏi của mô hình học máy. Nhưng đối với những công ty này, Điện toán đám mây ra đời để giải cứu. Trên thực tế, hầu hết các công ty ngày nay đều sử dụng một số loại dịch vụ web điện toán đám mây để sử dụng Máy học với một khoản phí để họ có thể tập trung vào hoạt động kinh doanh cốt lõi của mình và không phải chi nhiều tài chính cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng máy học của riêng họ từ đầu.

Học máy là công nghệ quan trọng nhất trong thời đại này. Đương nhiên, tất cả các công ty ngày nay đều muốn sử dụng Học máy để cải thiện hoạt động kinh doanh của họ. Học máy và Phân tích dữ liệu được các công ty sử dụng để hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu của họ, tự động hóa một số quá trình sản xuất của họ, tạo ra các sản phẩm tốt hơn theo nhu cầu thị trường, v.v. Tất cả những điều này đổi lại làm tăng lợi nhuận của công ty, từ đó mang lại cho họ vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh của họ. Rốt cuộc, điểm mấu chốt trong hầu hết các trường hợp là lợi nhuận!

Tuy nhiên, trong một thời gian dài trước đây, các công ty cần đầu tư rất nhiều tiền vào Học máy để có được lợi nhuận này. Học máy đòi hỏi rất nhiều cơ sở hạ tầng, các lập trình viên đã quen thuộc với ML và phân tích dữ liệu rất tốn kém và có rất ít dữ liệu có sẵn để cung cấp các thuật toán học máy này! Mặc dù đây không phải là vấn đề lớn đối với các tập đoàn đa quốc gia lớn, nhưng lại rất khó khăn đối với các công ty cấp vừa và nhỏ. Nhưng sự phổ biến và tiến bộ của các dịch vụ đám mây đã khiến mọi thứ trở nên dễ dàng hơn nhiều. Giờ đây, các công ty có thể truy cập các thuật toán và công nghệ Machine Learning từ nhà cung cấp bên thứ ba, thực hiện một số thay đổi theo yêu cầu tùy chỉnh của họ sẽ bắt đầu nhận được lợi ích với khoản đầu tư ban đầu nhỏ hơn nhiều.

Đây là lý do tại sao Điện toán đám mây rất quan trọng trong Học máy! Đây là giải pháp cho nhiều công ty cấp trung bình và nhỏ hơn không muốn xây dựng, thử nghiệm và triển khai các thuật toán máy học của riêng họ từ đầu. Các công ty này có thể tập trung vào hoạt động kinh doanh cốt lõi của họ và thu được giá trị gia tăng từ Học máy mà không cần trở thành chuyên gia. Vì vậy, họ nhận được lợi nhuận ngày càng tăng trong khi giảm rủi ro đầu tư, điều này có nghĩa là đôi bên cùng có lợi cho tất cả!

Khi ngày càng nhiều nhà cung cấp dịch vụ đám mây và doanh nghiệp nhận ra tiềm năng của Học máy trên đám mây, điều đó sẽ thúc đẩy nhu cầu về các nền tảng Học máy trên nền tảng đám mây. Trong khi ML làm cho điện toán đám mây được nâng cao, hiệu quả và có thể mở rộng hơn nhiều, nền tảng đám mây mở rộng đường chân trời cho các ứng dụng ML. Do đó, cả hai đều có mối quan hệ mật thiết với nhau, và khi kết hợp thành một mối quan hệ cộng sinh, nội hàm kinh doanh có thể rất to lớn.

Tại iRender, chúng tôi cung cấp giải pháp nhanh chóng, mạnh mẽ và hiệu quả cho người dùng Deep Learning với cấu hình gói từ 1 đến 6 GPU RTX 3090 trên cả hai hệ điều hành Windows và Ubuntu. Ngoài ra, chúng tôi còn có GPU cấu hình gói từ 1 RTX 3090 và 8 x RTX 3090. Với dịch vụ hỗ trợ chuyên nghiệp 24/7, công cụ lưu trữ và truyền dữ liệu mạnh mẽ, miễn phí và tiện lợi – GPUhub Sync, cùng với chi phí phải chăng giúp công việc quả bạn hiệu quả hơn.

Đăng ký tài khoản ngay hôm nay để trải nghiệm dịch vụ của chúng tôi. Hoặc liên hệ với chúng tôi, tôi thông qua Zalo: (+84) 912 785 500 để được tư vấn và hỗ trợ.

Nguồn tham khảo: cloudacademy.com, techbeacon.com