云，用来描述世界上技术天赋存在的最不利的术语。从小型企业到大型企业，OB欧宝娱乐体育所有企业都已经接受了云计算的特权，并且毫不后退地证明云计算已经完全改变了工作空间，带来了更多的可访问性和灵活性。
从科技潮一代到专家，每个人都知道亚马逊的网络服务，AWS之所以成为热门话题，是因为它加入了谷歌这样的云企业，微软也有类似的机器学习服务，机器学习平台非常容易运行，并提供预测分析。由此，我们很容易得出这样的结论:云是机器学习、大数据和预测分析等技术发展的主要因素。不需要太多，让我们转向解释为什么机器学习转移到云上的要点。
1.几乎无限资源的可用性
云计算为帮助运行机器学习基础设施的组织提供了几乎无限的资源。如果没有云计算，组织就不可能拥有这些资源吗?不，它不是，但它将需要巨大的预算，扩大的基础设施有足够的能力处理这些资源，显然，一个团队要理解资源的重要性，当他们可以实施这些资源。资源可能是提供有限服务器的预置硬件，但当云计算进入场景时，就没有限制，它可以授予几乎无限的资源。
建议使用云而不是内部服务器，因为即使组织有一个强大的团队和足够的基础设施，但它并不总是有用的。例如，如果你想运行一个机器学习软件，云将确保软件更好的速度和可靠性。当你把软件放到云端时，你可以扩展它的功能，它将提供比以前更多的功能。
2.机器学习中的可变负载
机器学习要求改变计算需求，这实际上取决于你部署机器学习是为了简单的工作还是复杂的工作。当组织第一次开始将机器学习部署到他们的工作空间中时，它需要巨大的处理能力，但当它们习惯之后，运行基于ml的程序就变得容易了。云是保存这些可变机器学习工作负载的最重要领域，因为工作存储在云中，可以进一步相应地使用。这就是像Facebook这样的大型组织所做的，从定向广告、新闻动态到文本分析，所有这些都是使用机器学习算法处理的。
3.过快的速度是云计算的结果
英特尔使用云计算来增强机器学习工作负载并快速扩展工作。Intel MKL库结合Spark优化的CPU架构ML工作负载快速扩展。随着ML解决方案能够访问更多的数据，它们在预测性维护、监视和欺诈检测方面提供了增强的准确性。
随着时代的发展，对AI和ML软件支持服务器的需求越来越大，云计算进入了应用领域。由于云是部署软件的有效平台，组织只需继续使用云计算，提高速度，从而减少延迟。另一个优势是，云计算提供按需和按使用付费的特性，这使组织受益，而不是拥有一个内部服务器。因此，企业未来更倾向于使用云计算。
机器学习与云幽会
数据绝对是最有益的证券这个词对任何人来说都不陌生。当我们谈到安全时，我们想到的第一个词是云，因为对数据的云安全是大多数组织的最终目标。在大多数情况下，机器学习和云是分不开的。无论是预测分析，利用大数据阻止欺诈交易，防止网络犯罪，还是简化对客户的产品推荐，机器学习总是很有帮助的。
云的按使用量付费模式有利于人工智能和机器学习工作负载，以及云可以在ML和AI中提供的可访问的智能能力，为什么组织要阻碍云的使用?云计算减轻了机器学习实验的负担，增加了工作量，而工作量本来就需要更多的费用和人工劳动。云计算不仅简化了ML等技术优势在组织中的部署，而且还提高了客户满意度并满足了他们的需求。
