原来云计算对机器学习这么重要，有了它不怕受电脑配置不足限制

人工智能和云计算已经融合，以改善数百万人的生活。有许多平台为机器学习提供各种产品，包括自然语言处理、服务机器人，甚至深度学习。因此，在本文中，让我们看看为什么如今云计算在机器学习中变得如此重要。

什么是云端机器学习？

云计算中的人工智能是人工智能与基于云的计算环境的结合，使直观、互联的体验成为可能。Siri、Amazon Alexa 和 Google Home 等一些示例结合了人工智能技术和基于云的计算资源的无缝流动，使用户能够进行购买、调整智能恒温器或立即听到最喜欢的歌曲。

机器学习——人工智能的一个分支实际上是关于算法的研究，这些算法具有通过模式学习的能力，并在此基础上对数据模式进行预测。这是利用静态程序指令的更好替代方案，而不是进行数据驱动的预测或决策，这些预测或决策将随着时间的推移而改进，无需人工干预和额外的编程。

随着机器学习通过使用云平台变得更加实惠，其中一个担忧是该技术将被误用。这似乎已经成为一种模式，因为云提供商将机器学习宣传为具有广泛价值。但是，如果将机器学习应用于无法从基于数据中发现的模式进行预测中受益的系统，则该价值将无法实现。

还好随着云计算的发展，适合各种高算力应用的赞奇云工作站也应运而生。

云桌面机器学习的好处是什么？

• 赞奇云工作站按使用付费模式适用于突发性 AI 或机器学习工作负载。
• 赞奇云工作站使企业可以轻松地试验机器学习功能，并随着项目投入生产和需求的增加而扩大规模。
• 赞奇云工作站使智能功能变得可用，而无需人工智能或数据科学方面的高级技能。

您无需使用云提供商来构建机器学习解决方案。毕竟，有很多开源机器学习框架，比如TensorFlow、MXNet 和 CNTK，公司可以在自己的硬件上运行。然而，内部构建复杂机器学习模型的公司可能会遇到扩展其工作负载的问题，因为训练真实模型通常需要大型计算集群。

将机器学习功能引入企业应用程序的门槛在许多方面都很高。构建、训练和部署机器学习模型所需的专业技能以及计算和专用硬件要求加起来会导致更高的劳动力、开发和基础设施成本。

这些都是赞奇云工作站可以解决的问题，领先的公共云平台的使命是让公司更容易利用机器学习功能解决业务问题，而无需承担全部技术负担。

为什么云计算对机器学习很重要？

机器学习是很漫长的学习与研究的课程！但对于不熟悉机器学习模型的需求和要求的较小的缺乏经验的公司来说，机器学习的配置需求都满足不了。但是对于这些公司来说，云计算来拯救他们。事实上，如今大多数公司都使用呆猫桌面云来进行机器学习，这样他们就可以专注于自己的核心业务，而不是从头开始培养自己的机器学习基础设施。

机器学习是这个时代最重要的技术。当然，如今所有公司都希望使用机器学习来改善他们的业务。公司使用机器学习和数据分析来更好地了解他们的目标受众、自动化他们的一些生产、根据市场需求创造更好的产品等。所有这些都反过来提高了公司的盈利能力，从而为他们提供了领先于他们的竞争对手。毕竟，大多数情况下的底线是利润！

然而，在过去很长一段时间里，企业需要在机器学习上投入大量资金才能获得这种利润。机器学习需要大量的基础设施、熟悉 ML 的程序员，而且数据分析很昂贵，而且可用于支持这些机器学习算法的数据很少！虽然这对大型跨国公司来说不是什么大不了的事，但对于中小型公司来说却非常困难。

但是云服务的普及和进步让一切变得更加容易。现在，公司可以使用赞奇云工作站轻松访问机器学习算法和技术，根据他们的自定义要求进行一些更改，开始以更少的初始投资获得收益。

这就是云计算在机器学习中如此重要的原因！这是许多不想从头开始构建、测试和实施自己的机器学习算法的中小型公司的解决方案。这些公司可以专注于他们的核心业务并从机器学习中获得附加值，而无需成为专家。因此，他们在降低投资风险的同时获得增加的利润，这对所有人来说都是双赢的局面！

结论

随着越来越多的云服务提供商和企业意识到云中机器学习的潜力，它将刺激对云机器学习平台的需求。虽然 ML 使云计算更加增强、高效和可扩展，但云平台扩展了 ML 应用程序的视野。因此，两者错综复杂地相互关联，当结合成一种共生关系时，商业内涵可能是巨大的。

赞奇云工作站后台可配置的CPU机器数量上不封顶，所有GPU机型皆配备NVIDIA专业级顶配显卡，机器类型丰富适用于规模办公应用、弹性增加桌面、跨区域联网、商业信息安全等。

在科学计算、渲染、游戏、办公等应用场景下的表现自不必说，玩大型游戏更是小菜一碟，拥有呆猫相当于把超级电脑放进口袋，随时随地都可畅享高配。