機器學習+云服務，一種互惠互利的結合物

一個是AI的根基，一個是AI的需求，兩者的結合帶來了巨大的效益。

近期，在云服務這一塊業務上，不管是技術還是市場層面，幾家提供商都做了新一步的部署?？梢韵胍?，在未來的幾年內，等待著云服務的又是一場風起云涌的激烈競爭。

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和人工智能服務的投資。而就在昨天，谷歌宣布將整合云服務部門的機器學習團隊，建立一個機器學習部門（Google Cloud Machine Learning）之外，人工智能頂級專家李飛飛將擔任該部門的負責人，與之一起的還有她的學生、前 Snapchat 研究主管李佳。

微軟——云服務可謂微軟的一大“功臣”，在4年時間內，將微軟拉出由互聯網泡沫破滅所帶來的13年低谷期。云服務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和專家支持，讓Azure成為打造人工智能支持軟件的更好場所。

阿里巴巴——在雙十一晚會上，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，拓展日本云服務市場，目標是成為日本本地市場最大的云服務提供商。

除以上提供商，亞馬遜AWS“落地”中國，蘋果重整云服務等等，為了拓寬自己的市場份額，提高自己的市場地位，各家云服務提供商都在奮發圖強。而細看的話，我們會發現，隨著人工智能技術的備受關注，其正成為云服務的一項重點項目，提升競爭力的關鍵之一，其中，又以機器學習最甚。那么，在云服務，機器學習帶來了什么？

云服務+機器學習，AI開發者的福利

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

大體上，結合了機器學習的云服務主要提供兩種服務，其中一種就是提供各種人工智能技術的API或是機器學習模型，以便開發者進行模型的訓練。這方面，以谷歌最為典型，在云端的機器學習服務上，谷歌一早就將消費群體定位在開發人員，利用機器學習開發了一系列的API接口，比如云翻譯、云自然語言等等。在其中，開發者可以上傳自己的數據或是直接采用谷歌的數據，對自己的機器學習模型、機器人等等進行測試和訓練，對于開發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，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，除了開發者，他們還將目光放在了更為廣泛的領域。

云服務+機器學習，企業的數據分析師

加載了機器學習的云端，除了瞄準開發者市場而開發的API接口，利用云端的機器學習為企業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就派上了用場。

在該服務中，企業通過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習算法對龐大的數據進行分析和預測，為企業提供針對性的解決方案。在此領域，若要論典型代表，IBM絕對當仁不讓，通過這種方式，IBM將認知平臺Watson變得更為接地氣。就在前幾天，哈佛-麻省理工學院與博德研究所聯合開展一項耐藥性腫瘤研究，過程中，研究者們將以Watson為基礎，利用其機器學習算法對所收集的腫瘤基因序列數據進行分析，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，在商業上，Watson的數據分析能力也得到了眾多企業的認可和支持。

云服務+機器學習，提供商的業務附加值

不僅僅是消費全體，利用機器學習算法，云服務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。

通過開放機器學習平臺，在用戶上傳數據或用平臺數據進行模型訓練、數據分析的同時，基于這些數據，云服務提供商也在對自家的人工智能技術進行訓練和提升。站在服務提供商角度來看，不費多大力氣就能夠獲得大量的實驗數據，而利用這些數據提升人工智能技術之后，提供商們再將這些技術提供給用戶，以此吸引新用戶或是增加與老用戶之間的粘性。

另外，除了開源，機器學習在節流上面也發揮著作用，為服務提供商減少開支。在今年7月份，谷歌宣布他們將DeepMind的機器學習系統用在了控制部分數據中心上，通過控制計算機服務器和冷卻系統等設備來節能，而且，軟件會改變數據中心設備的運行方式以獲得最高分，也就意味著能源效率更高。

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

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