機器學(xué)習+云服務(wù)，一種互惠互利的結合物

一個(gè)是AI的根基，一個(gè)是AI的需求，兩者的結合帶來(lái)了巨大的效益。

近期，在云服務(wù)這一塊業(yè)務(wù)上，不管是技術(shù)還是市場(chǎng)層面，幾家提供商都做了新一步的部署?？梢韵胍?jiàn)，在未來(lái)的幾年內，等待著(zhù)云服務(wù)的又是一場(chǎng)風(fēng)起云涌的激烈競爭。

谷歌——根據其母公司Alphabet今年Q3財報中顯示，Alphabet加大了對谷歌云服務(wù)和人工智能服務(wù)的投資。而就在昨天，谷歌宣布將整合云服務(wù)部門(mén)的機器學(xué)習團隊，建立一個(gè)機器學(xué)習部門(mén)（Google Cloud Machine Learning）之外，人工智能頂級專(zhuān)家李飛飛將擔任該部門(mén)的負責人，與之一起的還有她的學(xué)生、前 Snapchat 研究主管李佳。

微軟——云服務(wù)可謂微軟的一大“功臣”，在4年時(shí)間內，將微軟拉出由互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅所帶來(lái)的13年低谷期。云服務(wù)的盈利能力被微軟高層所看重，就在最近，微軟宣布與OpenAI合作，利用其深度機器人技術(shù)和專(zhuān)家支持，讓Azure成為打造人工智能支持軟件的更好場(chǎng)所。

阿里巴巴——在雙十一晚會(huì )上，阿里為人們展現了阿里云人工智能ET的神奇。另外，在市場(chǎng)方面，阿里巴巴與日本軟銀公司合作成立云計算合資公司，拓展日本云服務(wù)市場(chǎng)，目標是成為日本本地市場(chǎng)最大的云服務(wù)提供商。

除以上提供商，亞馬遜AWS“落地”中國，蘋(píng)果重整云服務(wù)等等，為了拓寬自己的市場(chǎng)份額，提高自己的市場(chǎng)地位，各家云服務(wù)提供商都在奮發(fā)圖強。而細看的話(huà)，我們會(huì )發(fā)現，隨著(zhù)人工智能技術(shù)的備受關(guān)注，其正成為云服務(wù)的一項重點(diǎn)項目，提升競爭力的關(guān)鍵之一，其中，又以機器學(xué)習最甚。那么，在云服務(wù)，機器學(xué)習帶來(lái)了什么？

云服務(wù)+機器學(xué)習，AI開(kāi)發(fā)者的福利

在最初，云服務(wù)所提供的只是數據存儲、數據計算等基本服務(wù)，但是由于人們需求的增加，以及人們對于人工智能技術(shù)的關(guān)注，作為人工智能關(guān)鍵之一的機器學(xué)習自然而然也就成了云服務(wù)所“拉攏”的對象。

大體上，結合了機器學(xué)習的云服務(wù)主要提供兩種服務(wù)，其中一種就是提供各種人工智能技術(shù)的API或是機器學(xué)習模型，以便開(kāi)發(fā)者進(jìn)行模型的訓練。這方面，以谷歌最為典型，在云端的機器學(xué)習服務(wù)上，谷歌一早就將消費群體定位在開(kāi)發(fā)人員，利用機器學(xué)習開(kāi)發(fā)了一系列的API接口，比如云翻譯、云自然語(yǔ)言等等。在其中，開(kāi)發(fā)者可以上傳自己的數據或是直接采用谷歌的數據，對自己的機器學(xué)習模型、機器人等等進(jìn)行測試和訓練，對于開(kāi)發(fā)者而言這是一種極大的便利。

除了谷歌，亞馬遜、微軟、IBM等都提供有這種模式。不過(guò)，相對于谷歌和亞馬遜的特定消費群體定位，微軟和IBM的“胃口”則大一些，除了開(kāi)發(fā)者，他們還將目光放在了更為廣泛的領(lǐng)域。

云服務(wù)+機器學(xué)習，企業(yè)的數據分析師

加載了機器學(xué)習的云端，除了瞄準開(kāi)發(fā)者市場(chǎng)而開(kāi)發(fā)的API接口，利用云端的機器學(xué)習為企業(yè)提供分析和報告是另一種形式。在這種形式中，大數據、云計算等基礎云服務(wù)就派上了用場(chǎng)。

在該服務(wù)中，企業(yè)通過(guò)將自己的數據上傳至遠端的數據庫，然后利用云端的機器學(xué)習算法對龐大的數據進(jìn)行分析和預測，為企業(yè)提供針對性的解決方案。在此領(lǐng)域，若要論典型代表，IBM絕對當仁不讓?zhuān)ㄟ^(guò)這種方式，IBM將認知平臺Watson變得更為接地氣。就在前幾天，哈佛-麻省理工學(xué)院與博德研究所聯(lián)合開(kāi)展一項耐藥性腫瘤研究，過(guò)程中，研究者們將以Watson為基礎，利用其機器學(xué)習算法對所收集的腫瘤基因序列數據進(jìn)行分析，以得出能夠幫助研究者和臨床醫生們預測藥效的基因模型，而這只是Watson所參與的其中一項研究項目。另外，在商業(yè)上，Watson的數據分析能力也得到了眾多企業(yè)的認可和支持。

云服務(wù)+機器學(xué)習，提供商的業(yè)務(wù)附加值

不僅僅是消費全體，利用機器學(xué)習算法，云服務(wù)提供商不僅從他人哪里獲得了盈利，也在自身做出了一些成果。

通過(guò)開(kāi)放機器學(xué)習平臺，在用戶(hù)上傳數據或用平臺數據進(jìn)行模型訓練、數據分析的同時(shí)，基于這些數據，云服務(wù)提供商也在對自家的人工智能技術(shù)進(jìn)行訓練和提升。站在服務(wù)提供商角度來(lái)看，不費多大力氣就能夠獲得大量的實(shí)驗數據，而利用這些數據提升人工智能技術(shù)之后，提供商們再將這些技術(shù)提供給用戶(hù)，以此吸引新用戶(hù)或是增加與老用戶(hù)之間的粘性。

另外，除了開(kāi)源，機器學(xué)習在節流上面也發(fā)揮著(zhù)作用，為服務(wù)提供商減少開(kāi)支。在今年7月份，谷歌宣布他們將DeepMind的機器學(xué)習系統用在了控制部分數據中心上，通過(guò)控制計算機服務(wù)器和冷卻系統等設備來(lái)節能，而且，軟件會(huì )改變數據中心設備的運行方式以獲得最高分，也就意味著(zhù)能源效率更高。

如今，人工智能正在迅猛發(fā)展，然而，不論哪種技術(shù)，機器學(xué)習都是其根本之一，而數據又是一個(gè)不可或缺的關(guān)鍵，因而，作為數據載體的云，它與機器學(xué)習算法的結合是一種必然的趨勢。目前，機器學(xué)習與云的結合產(chǎn)物或許還不是那么多，大那是，隨著(zhù)技術(shù)的提升與擴展，在未來(lái)，云端所提供的機器學(xué)習服務(wù)或許會(huì )有更多的呈現形式，其性能也將更為完善，為用戶(hù)提供極致體驗。

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