الذكاء الصنعيمقالات ومحاور تقنية

تعلم الآلة والنماذج المستخدمة في السحابة

بدأ استخدام تعلم الآلة ضمن العديد من المجالات لمدة طويلة إلا أنها كانت بعيدة عن متناول أغلب الشركات لفترة من الزمن. ومع بداية التقدم التكنولوجي فتح الباب أمام تعلم الآلة مما جعله واسع الانتشار على مستوى الشركات. لكن كيف يؤثر ذلك على الأعمال التجارية؟ دعونا نستكشف الامر. ولكن قبل ذلك، لنتعرف بشكل عام على تعلم الآلة وقواعد الحوسبة السحابية.

ما هو تعلم الآلة؟

ما هو تعلم الآلة؟
ما هو تعلم الآلة؟

تعلم الآلة هو مكون فرعي للذكاء الاصطناعي. ومن الممكن تعريفه باعتباره الخوارزميات التي تحلل مجموعات البيانات ثم تتعلم منها لتطبيق ما تم تعلمه لاتخاذ قرارات محددة. في حالة تعلم الآلة يتعلم برنامج الكمبيوتر من الخبرة عن طريق تنفيذ بعض المهام وملاحظة كيفية تحسن أداء تلك المهام مع التجربة.

إن الذكاء الاصطناعي يستخدم على نطاق واسع في تطوير أدوات الصناعة والمجتمع. وتركز خوارزميات تعلم الآلة على حل القضايا في العالم الحقيقي من خلال المهام المؤتمتة في مختلف الصناعات. وتشمل مجالات عديدة من خدمات الموسيقى حسب الطلب إلى خدمات أمان البيانات.

إقرأ أيضا: كيف تستخدم الشركات تعلم الآلة؟

ما هي الحوسبة السحابية وأنواعها المختلفة؟

ما هي الحوسبة السحابية وأنواعها المختلفة؟
ما هي الحوسبة السحابية وأنواعها المختلفة؟

إن الحوسبة السحابية هي الاختيار الأمثل بالنسبة لمعظم الشركات في الوقت الحالي. من الأسباب التي تجعل الحوسبة السحابية تزدهر في سيناريو السوق الحالي المزايا العديدة التي تتمتع بها. هناك أنواع مختلفة من نماذج خدمات الحوسبة السحابية، مثل: SAAs، وPAAs، وIAAs، لذا يعد اختيار النوع المناسب للأعمال تحديا.

وكما يعرف معظمنا أن اختصارات هذه الأنواع الثلاثة هي من الحلول الرئيسية للحوسبة السحابية، ولكن قبل الخوض في التفاصيل، سنشرح المصطلحات بأسلوب بسيط.

SAAs البرامج كخدمة. تعد البرامج كخدمة نموذجا لترخيص البرامج وتسليمها حيث يتم ترخيص البرامج على أساس الاشتراك ويتم استضافتها مركزيا. وتعرف أيضا باسم “البرمجيات حسب الطلب” والبرامج القائمة على شبكة الإنترنت/التي تستضيفها الشبكة العالمية.

PAAs النظام الأساسي كخدمة. تعد “المنصة كخدمة” (PAAs) بيئة تطوير ونشر كاملة في الشبكة، بفضل الموارد التي تمكنك من توفير كل شيء بدءا من التطبيقات البسيطة القائمة على الشبكات وحتى التطبيقات المتطورة التي تدعم الشبكات من فئة المؤسسات.

IAAs البنية الأساسية كخدمة (IAAs) هي نموذج خدمة الحوسبة السحابية حيث يتم استضافة الموارد الحاسوبية في شبكة عامة أو شبكة خاصة أو شبكة هجينة.

 

إن كل خدمة سحابية لها احتياجات العمل المطلوبة والجمهور، ويتم تصميم الخدمات السحابية وفقًا لذلك. من منظور تقني تقل الرقابة من IaaS إلى SaaS. في جميع الاحوال زيادة الرقابة تتطلب خبرة في المجال المعني. وبالتالي يمكن تصوير الخدمات السحابية على أنها هرم.

إقرأ أيضا: أفضل تطبيقات تعلم الآلة 2022

ما هي التحديات التي تواجه الحصول على إمكانات تعلم الآلة؟

إمكانات تعلم الآلة
إمكانات تعلم الآلة

فيما يلي أبرزها:

  1. يتطلب مهارة وخبرة متخصصة.
  2. تكلفة الإعداد مرتفعة لأن أجهزة الحوسبة ذات الأغراض الخاصة مكلفة للتطوير والبنية التحتية والقوى العاملة.
  3. غالبًا ما تواجه أطر التعلم الآلي مشكلات أثناء التوسع لأنها تحتاج إلى المزيد من أجهزة الكمبيوتر.

إقرأ أيضا: الحوسبة السحابية وتطبيقاتها 2022

كيف يُحدث تعلم الآلة مع السحابة ثورة في الأعمال؟

التعلم الآلي مع السحابة
التعلم الآلي مع السحابة

هناك 4 طرق أساسية يستفيد بها التعلم الآلي من تدخل السحابة.

فعالية من حيث التكلفة

تستخدم أنظمة التعلم الآلي أنظمة ثقيلة ومكلفة. ومع ذلك، مع نموذج الدفع لكل استخدام للسحابة، يمكن للشركات التخلص من هذه التكلفة المرتفعة حيث لن يتم استخدام أنظمة التعلم الآلي هذه يوميًا أو دائمًا. علاوة على ذلك، هذا صحيح بالنسبة لمعظم المؤسسات لأنها تستخدم التعلم الآلي كأداة.

مع زيادة أعباء العمل في مجال الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي، سيكون نموذج الدفع لكل خدمة في السحابة مفيدًا وسيساعد الشركات على خفض التكاليف. لاستخدام التعلم الآلي، يمكن الاستفادة من قوة وحدات معالجة الرسومات دون الاستثمار في المعدات الثقيلة التكلفة. تستفيد السحابة من مخازن البيانات الرخيصة للتعلم الآلي، مما يقلل من تكلفة هذا النظام.

لا تتطلب خبرة خاصة

على الرغم من ارتفاع الطلب على التعلم الآلي، إلا أن 28٪ فقط من الشركات لديها خبرة في التعلم الآلي أو الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، مع الطلب المتزايد، فإن النطاق المستقبلي للتعلم الآلي مشرق. وفقًا للاستطلاع، قال نحو 42٪ أن فريق تكنولوجيا المعلومات لديهم ليس ماهرًا بما يكفي لتنفيذ ودعم التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. هذه فجوة حاسمة بين المعرفة والخبرة. هناك تأتي السحابة التي تساعد على سد الفجوة.

يعني استخدام السحابة أنه لا داعي للقلق بشأن المخاوف المتعلقة بالبنية التحتية. حتى أنهم لا يحتاجون إلى فريق يتقن علوم البيانات. باستخدام Google Cloud Platform وMicrosoft Azure وAWS، يمكن تنفيذ ميزات الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى أي معرفة كبيرة أو عميقة. مع اختيار نموذج السحابة، يتم توفير SDKs وAPIs لوظائف التعلم الآلي بالفعل. وبالتالي يمكنك تضمينها مباشرة.

من السهل توسيع نطاق العمل

عند تجربة التعلم الآلي وقدراته، ليس من الحكمة أن تبدأ بكامل طاقته دفعة واحدة. بدلاً من ذلك، بمساعدة السحابة، يمكن للشركة التجربة والاختبار والنشر على نطاق صغير. ثم بناءً على الحاجة، يمكنهم التوسع. علاوة على ذلك، مع نموذج الدفع لكل استخدام، من السهل الوصول إلى إمكانات أكثر تعقيدًا دون الحاجة إلى إحضار أجهزة متقدمة جديدة.

إقرأ أيضا: أقوى 7 توقعات ذكاء اصطناعي Artificial Intelligence في 2022

هل يجب عليك استخدام الخدمات السحابية من أجل تعلم الآلة؟

نعم. تعد الخدمات السحابية خيارًا جيدًا لأي شخص يتطلع إلى تدريب ونشر نماذج التعلم الآلي / التعلم العميق المعقدة التي تستهلك الكثير من الذاكرة ونشرها. تعد الخدمات السحابية حلاً فعالاً من حيث التكلفة لكل من المستخدمين الأفراد والشركات. تتيح السحابة للموظفين الوصول إلى الملفات على أي جهاز. يمنحهم هذا مزيدًا من الحرية والتنقل دون القلق بشأن تخزين البيانات. هناك حقيقة مهمة يجب مراعاتها هنا وهي أنها توفر أيضًا نظام أمان أفضل لنماذج التعلم الآلي لمنع القرصنة وخرق البيانات. وبالتالي، بدون الخبرة التي تشتد الحاجة إليها لإعداد البنية التحتية للذكاء الاصطناعي، يمكن للمستخدمين والشركات استخدام خدمات الويب الخاصة بالحوسبة السحابية للتعلم الآلي مقابل رسوم رمزية مع التركيز على أهدافهم الأساسية ذات الصلة.

الخلاصة

للحصول على فوائد السحابة للتعلم الآلي، يحتاج العمل إلى محترفين بارعين في كلتا التقنيتين حتى يتمكنوا من توفير أقصى قيمة للمؤسسة. أخيرًا، السؤال ذو الصلة هو هل تستخدم SaaS أو PaaS أو IaaS: ما الخدمة السحابية الأفضل بالنسبة لك؟ هنا يعتمد الاختيار كليا على أهداف العمل. لذا، أولاً، قم بتحليل ما يحتاجه عملك. هناك أيضا بعض احتياجات العمل اليومية التي يمكننا على أساسها اختيار الخدمة السحابية المناسبة.

  • إن احتاج العمل إلى حل جاهز، فحدد البرنامج كخدمة.
  • إن كان العمل يحتاج فقط إلى نظام أساسي لإنشاء التطبيقات، فاختر النظام الأساسي كخدمة.
  • إن احتاج العمل إلى جهاز افتراضي، فانتقل إلى البنية التحتية كخدمة.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.

زر الذهاب إلى الأعلى