人工智能(AI)如何用于云计算

人工智能(AI)如何用于云计算。首先，人工智能非常具有创新性，今天几乎无处不在，只要有必要和可能。所以，在云端，这是一个非常有趣的解决方案。为什么？因为它是云计算与人工智能系统能力的结合。例如，在AI的帮助下，它的用户可以通过将其与云计算工具相结合来在线购物或收听他们喜欢的歌曲。此外，它的一大优势还在于灵活性高、效率高等。在这篇文章中，我们将仔细研究并了解更多关于人工智能在云计算中的应用。让我们开始这篇文章博客人工智能(AI)如何在云计算中使用。

什么是云计算中的人工智能？

最重要的是，这种智能无疑是一项改变世界的技术。另一方面，云计算也不例外。总而言之，云计算使用户能够高效地存储和管理数据，同时提供额外的好处，例如数据安全、加密、定期备份和云应用程序托管。最新的服务由云计算提供。因此，正是在这种智能水平上，人工智能和云计算的结合改变了世界。当然，带有AI的云将机器学习功能与云就绪的计算环境相结合。Siri、亚马逊Alexa和谷歌等数字助理能够将智能技术与云中资源的无缝流动相结合。

人工智能与云计算融合的结果是什么？

云计算的人工智能基础设施

首先，将大型数据集应用于特定算法会创建机器学习模型，为此使用云很重要。反过来，模型从可用数据派生的各种模式中学习。通常，您为该模型提供的数据越多，预测效果越好，准确性也越高。例如，对于识别肿瘤的机器学习模型，需要使用数千份X射线报告来训练系统。同时，此模板会根据您的项目需求进行定制，因此可用于任何行业。因此，数据是必需的输入，并以多种形式出现，包括原始数据和非结构化数据。

由于需要CPU和GPU结合的先进计算方法，云服务提供商现在为虚拟机提供非常强大的GPU。同样，机器学习任务也正在通过批处理、无服务器计算和容器编排等服务实现自动化。更不用说，IaaS还有助于预测分析处理。

云计算人工智能服务

其次，您无需构建自己的机器学习模型，即可享受类似于AI系统提供的服务。例如，开发人员使用文本分析、语音、视觉和机器翻译。只需将所有这些工具集成到您的开发项目中。

显然，这些服务是通用的，并非为特定目的而设计，但云计算提供商正在不断采取措施改进它们。认知计算是一种提供个性化数据的模型，从中训练用户提供定义明确的服务。此外，这消除了寻找合适算法或正确训练模型的问题。HowArtificialIntelligence(AI)isUsedinCloudComputing接下来是讨论AI和云计算的结合。

人工智能与云计算的融合

重要的是，这种合并允许用户不仅可以存储数据，还可以分析数据并得出结论。多年来，微软、IBM、谷歌和亚马逊等公司在智能领域投入了大量资金，尤其是云软件解决方案。

合并工具

下面是几组对这种合并连接。

• 聊天机器人——他们基于AI的软件模拟与特定自然语言的用户对话。基于云的服务存储了大量数据，聊天机器人可以使用这些数据来学习和成长。
• 认知云计算——是使用基于计算机的模型来模拟人类在复杂情况下的思维过程，答案不明确。指的是旨在与人工智能和信号处理一起工作的服务。同样，这包括机器学习、自然语言处理和人机交互。
• 人工智能即服务平台——人工智能即服务使个人和企业能够出于各种目的试验人工智能，而无需进行大量初始投资且风险更低。作为人工智能外包的第三方供应商，它被视为成长型企业的高利润模式。
• 商业智能——BI服务使用基于云的AI服务来深入了解目标用户行为。云服务用于存储和管理大量客户数据，并使用机器学习算法提供分析和解决方案。

Al如何在云计算中工作？

将AI集成到云计算中的好处

提高数据安全性——数据是您业务的命脉。因此，云计算是处理大量数据的代名词，因此确保数据安全至关重要。各种基于AI的网络安全产品已经可以用来减轻潜在的数据泄露、关闭安全漏洞、防止数据被盗以及防止存储数据的意外丢失或损坏。
节省成本——借助人工智能，企业现在可以摆脱传统的数据中心并降低IT基础设施成本。作为最强大的优势，企业正在寻求转向人工智能驱动的集成云计算。因此，您仅在需要时才购买云存储并随时随地付款。

将AI与云一起使用是组织的一种成本节约工具。能够访问云的组织在其AI项目的双方都看到了显着的节省。除了免费提供外，您还可以获得可扩展性等好处，这有助于您对计划做出更明智的决策。

可靠性——通常，云计算已成为许多寻求简单快速的数据存储方式的公司的流行解决方案。使用此类服务??的优势在于它始终可用。如果系统损坏或出现问题，可以从其他服务器轻松访问。
敏捷开发——将AI与云计算集成是公司缩短开发周期以更高效地交付解决方案并最大程度减少错误的好方法。因此，必须提供满足客户需求所需的灵活性。
重塑IT基础设施——对优化工作环境的需求从未如此强烈。IT部门需要引起注意并迅速做出反应。为了提高性能，您需要提高速度并限制异常。

出于这个原因，人工智能和云之间的连接是一个很大的帮助。一方面，人工智能通过提供自动化和其他功能帮助IT团队更深入地工作并快速改变IT基础设施。

人工智能在云计算中的缺点

数据隐私

尽管如此，应用程序需要大量数据，其中可能包括客户和供应商信息。例如，亚马逊根据购买历史提供推荐。因此，某些数据可能是匿名的，无法与个人信息相关联。但知道主人是谁更有价值。总体而言，数据保护和合规性是使用敏感信息时的主要关注点。在云计算中使用AI时，公司应制定隐私政策并保护所有数据。

连接问题

此外，系统需要持续的互联网连接。IT团队使用Internet将原始数据发送到云服务并恢复处理后的数据。由于互联网访问不畅，它抵消了基于云的机器学习算法的优势。云中的数据处理比传统计算更快，但在将数据发送到云端和获得响应之间存在时间延迟。无论如何，当预测速度是主要关注点之一的云服务器使用机器学习算法时，这是一个严重的问题。

错误概率

这听起来很有希望，但就像所有实验一样，它并不总是对您想要实现的目标有效。人工智能引擎一直在试图弄清楚这一点，并在此过程中对有争议的问题做出了可疑的陈述。简而言之，在这里使用AI时，可能会犯错误，但机会巨大。此外，当Facebook的AI程序由于AI开始为自己创建的语言而被关闭时，前景听起来令人生畏。总之，在更广泛地使用该技术之前，必须发展信任和控制。

在云环境中部署人工智能的挑战

在云环境中部署AI时需要考虑几个问题：

数据存储——您必须将所有数据存储在自己的服务器上并安全加密。基本上，这是一个大问题，因为有特定的数据保留规则，这意味着云服务不能用于此目的。

人工智能安全：云计算中的人工智能——应用不仅仅是软件。此外，这还包括硬件和数据。所有这些都必须得到保护，以防止破坏或其他形式的网络犯罪。值得注意的是，这意味着需要考虑加密、防火墙和安全协议等问题。

集成——考虑如何将AI应用程序与其他工具集成也很重要。如果您想使用云服务，您可能无法像在本地那样轻松地将其与其他应用程序或系统集成。如果这是一个问题，由于现有的基础架构和系统需要与您的AI应用程序集成，这是值得考虑的事情。

结论

总之，我们说人工智能是一个理想的解决方案，因为它是一个复杂的科学领域，它是关于实现算法的。反过来，这需要了解如何应用新技术来应对业务挑战并有效利用可用资源。如果您对云计算和云AI感兴趣，这些概念乍一看似乎让人不知所措。然而，随着时间的推移和使用这些工具的一些练习，您将开始学习基础知识！到现在，你已经知道人工智能云计算是未来，而且进展得非常快。所以看空间。

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