Por que todo mundo está falando sobre a nuvem?

O Guia Completo para Iniciantes na Aprendizagem de Máquina Baseada em Nuvem

Anne Bonner em Em direção a Data Science Follow Jul 13 · 7 min ler

Sua empresa é executada em dados. Sua vida provavelmente é executada em dados.

A nuvem torna isso possível.

Se você é sério sobre a construção de modelos de aprendizado de máquina escaláveis, flexíveis e poderosos (ou certificando-se de que sua equipe pode construí-los), então você provavelmente quer começar a ficar confortável com a nuvem.

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A nuvem já faz parte da sua vida

Um grande pedaço de nossas vidas é dominado e impulsionado por algoritmos de aprendizado de máquina. Esses algoritmos agora são usados em quase todos os campos para criar modelos que possam prever eventos futuros com um nível impressionante de confiabilidade. A maioria desses algoritmos e modelos são baseados em nuvem.

Os algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina são as forças que impulsionam as mídias sociais, o marketing, o suporte ao cliente, a detecção de fraudes, a inteligência comercial e praticamente todas as recomendações de filmes e músicas que vemos todos os dias.

Estamos falando de algoritmos de aprendizado de máquina e fazendo perguntas. Estamos deixando que eles nos ajudem a tomar nossas decisões mais básicas, como o que assistir, ler, ouvir e usar. Aprendizado de máquina e inteligência artificial estão se tornando padrão nos negócios como nós o conhecemos. É difícil imaginar que a maior parte desse trabalho não esteja acontecendo na nuvem.

Comece a amar isso!

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Por que precisamos de aprendizado de máquina baseado em nuvem?

Neste momento, estamos coletando e acumulando dados a taxas enormes e incontroláveis. As empresas coletam cliques em sites, interações de mídia social, transações com cartão de crédito, trilhas de GPS e assim por diante. Mas é quase impossível para a maioria das empresas processar todas essas informações e usá-las de qualquer maneira significativa.

Entre no aprendizado de máquina! Um bom algoritmo usará os dados coletados para aprender padrões e prever insights e resultados que possam nos ajudar a tomar decisões melhores que sejam apoiadas por análises reais.

Você pode estar mais familiarizado com isso do que imagina. Você já usou a mídia social? Toda vez que você vê uma recomendação para um amigo que possa conhecer ou um artigo que possa gostar, é um algoritmo de aprendizado de máquina. Você assiste vídeos online? Você já reparou nos outros vídeos que estão sendo recomendados para você? Aprendizado de máquina! Alguma vez solicitou um cartão de crédito ou um empréstimo? Os bancos basicamente permitem que um algoritmo decida se você deseja ou não ter um cartão de crédito (e quanto de juros cobrar) com base na sua pontuação de crédito. Sua pontuação de crédito é baseada em seu histórico de crédito, os empréstimos que você tem (e se candidataram) e outros tipos de dados. Todos esses dados devem ser coletados, analisados e interpretados em grandes quantidades em velocidades extremamente altas.

É aí que entra a nuvem.

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Quem está usando AI, ML e a nuvem?

De acordo com uma pesquisa recente da Evans Data Corp , 6,5 milhões de desenvolvedores estão usando alguma forma de inteligência artificial (IA) ou aprendizado de máquina (ML), e outro plano de 5,8 milhões para começar a usar inteligência artificial ou aprendizado de máquina em seis meses. Como existem mais de 22 milhões de desenvolvedores em todo o mundo, isso significa que a maioria (cerca de 56%) está usando essas tecnologias agora ou começará a usá-las em breve.

Em suas previsões de tecnologia, mídia e telecomunicações , a Deloitte Global prevê que, em 2019, as empresas acelerarão o uso de software e serviços de inteligência artificial baseados em nuvem. Em empresas que adotam a tecnologia da inteligência artificial, 70% obterão recursos de inteligência artificial por meio de software corporativo baseado em nuvem e 65% criarão aplicativos de inteligência artificial usando serviços de desenvolvimento baseados em nuvem. Até 2020, as taxas de penetração de software empresarial com inteligência artificial integrada e plataformas de inteligência artificial baseadas em nuvem atingirão estimados 87% e 83% entre empresas que usam software de inteligência artificial. A nuvem impulsionará mais implementações de IA em escala real, melhor ROI (retorno sobre o investimento) da IA e gastos mais altos com AI. Por causa disso, poderemos ver e construir capacidades e benefícios de IA que costumavam pertencer apenas aos primeiros usuários.

Além disso, a International Data Corporation previu que os gastos mundiais com sistemas de inteligência artificial devem chegar a US $ 35,8 bilhões em 2019. Isso representa um aumento de 44,0% em relação ao montante gasto em 2018. Com indústrias investindo agressivamente em projetos que usam recursos de software de IA , espera que os gastos com sistemas de IA mais que dobrem, para US $ 79,2 bilhões em 2022.

Muito desse desenvolvimento está ocorrendo na nuvem.

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Se você estiver executando uma equipe de ciência de dados, pense em como isso afeta sua empresa.

O que mudou?

Durante muito tempo, os modelos de aprendizado de máquina estavam simplesmente fora do alcance da maioria das empresas. Os custos só os tornaram proibitivos. Mesmo que uma empresa tenha recursos para implementá-la, ela provavelmente não tem ninguém na mão que possa projetar um modelo e interpretar os resultados. Soluções de aprendizado de máquina baseadas em nuvem mudaram isso. Relativamente falando, eles são baratos de operar e geralmente vêm com soluções pré-construídas para problemas complexos.

Uma das maiores vantagens do aprendizado de máquina baseado em nuvem é que ele fornece às organizações acesso a uma infraestrutura de alto desempenho que eles não podiam pagar (ou usar adequadamente) por conta própria. Aplicações ML exigem uma tonelada de poder de processamento. Isso é tradicionalmente muito caro! Agora, muitas organizações usam sistemas que dependem de GPUs para lidar com cargas de trabalho de ML. É muito mais acessível alugar o acesso a esses sistemas na nuvem do que adquiri-los imediatamente.

Embora isso às vezes seja um processo complicado, o Saturn Cloud tem uma capacidade de um clique para ser executado em GPUs. Além disso, para o nível corporativo, é uma ótima alternativa para criar seu próprio ambiente de ciência de dados hospedado em nuvem. Com eles, você geralmente precisa lidar com os requisitos de manutenção, altos custos (como a necessidade de funcionários em tempo integral para gerenciar todos os detalhes) e a reengenharia frequente para acompanhar as atualizações.Milhares de pessoas usam o Saturn Cloud porque simplificam a vida.

O aprendizado de máquina baseado em nuvem também inclui acesso a armazenamento de dados acessível. À medida que os volumes de dados continuam a crescer, as empresas descobrem que mover dados para sistemas de nuvem pública é menos dispendioso do que continuar hospedando-os em seus próprios datacenters. Se os dados já estiverem armazenados em uma nuvem, geralmente faz sentido usar um serviço ML baseado em nuvem. A transferência de grandes quantidades de dados leva tempo e aumenta as despesas.

A nuvem facilita que as empresas experimentem os recursos de aprendizado de máquina e aumentem à medida que os projetos entram em produção. Ele dá acesso à inteligência sem exigir muitas habilidades avançadas em ciência de dados e inteligência artificial, e muitas vezes você também tem acesso a opções de aprendizado de máquina que não exigem conhecimento profundo da teoria de aprendizado de máquina e IA.

A coisa realmente empolgante da nuvem é a maneira como ela permite a colaboração. Embora seja diferente em todas as plataformas, o Saturn Cloud é a minha maneira favorita de colaborar porque é muito simples. Você pode configurá-lo com quase nenhum esforço, e então qualquer pessoa que você escolher pode colaborar com o clique de um botão. É a única maneira fácil de colaborar em Notebooks Jupyter.

(Eu sou um grande fã de Jupyter Notebooks …)

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