機(jī)器學(xué)習(xí)代表著計(jì)算新領(lǐng)域，而公共云正使這項(xiàng)原本高大上的技術(shù)變得比以往更親民、更實(shí)惠和更可用。但是，這并不意味著隨便什么人都應(yīng)該趨之若鶩。

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　　機(jī)器學(xué)習(xí)是基于傳統(tǒng)人工智能概念的。在1959年，它被定義為能夠讓系統(tǒng)學(xué)習(xí)且不必由外部經(jīng)常更新的能力。它派生出了模式識(shí)別和計(jì)算學(xué)習(xí)兩個(gè)分支，并在近期由幾家主要公共云供應(yīng)商提供他們自己的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)而進(jìn)入了業(yè)界大部分人士的視野。

　　今天，我們都知道所謂機(jī)器學(xué)習(xí)是一種學(xué)習(xí)算法，它能夠讓計(jì)算機(jī)通過在數(shù)據(jù)中尋找某種模式而擁有學(xué)習(xí)的能力。很多人都將機(jī)器學(xué)習(xí)視為一種卓越的靜態(tài)編程方法。它能夠模擬人類通過經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)的方法，隨學(xué)習(xí)時(shí)間的增長而有所提高，而無需人工干預(yù)添加新代碼或其他配置信息。

　　云讓機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)變得在實(shí)現(xiàn)上更易用，在價(jià)格上更親民，在實(shí)效上更有用。我們現(xiàn)在可以通過租用的方式而非購買來使用計(jì)算和存儲(chǔ)資源。用戶可以使用PB量級(jí)的數(shù)據(jù)用于機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的學(xué)習(xí)，其費(fèi)用支出只相當(dāng)于原來內(nèi)部部署硬件成本的一小部分。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的新興趣更多的是來源于這項(xiàng)技術(shù)的新功能和低成本，而不是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)本身的原有功能。

　　常見的機(jī)器學(xué)習(xí)用例包括欺詐檢測、庫存管理、以及甚至是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中控制機(jī)器的能力——幾乎是任何能夠從數(shù)據(jù)模式知識(shí)中獲益的所有應(yīng)用。

　　當(dāng)然，還有其他機(jī)器學(xué)習(xí)更為復(fù)雜的應(yīng)用。例如，在美國麻省理工學(xué)院Sloan管理評(píng)論中有一篇銷售通過機(jī)器學(xué)習(xí)獲得提升的文章，Accenture卓越績效研究院共享了在眾多銷售額超過五億美元企業(yè)中的一項(xiàng)調(diào)研結(jié)果。調(diào)研受訪者被問及他們是否計(jì)劃通過技術(shù)實(shí)現(xiàn)更高的銷售增長，其中76%的人回答“是”。如果要做到這一點(diǎn)，他們計(jì)劃使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)用于實(shí)現(xiàn)更高程度的預(yù)測精度，并相應(yīng)地調(diào)整銷售資源。

　　公共云中的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)

　　谷歌云平臺(tái)上的谷歌云機(jī)器學(xué)習(xí)和亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)(AWS)上的亞馬遜機(jī)器學(xué)習(xí)都是公共云機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)中的領(lǐng)先范例。這兩家巨頭都通過在他們各自環(huán)境中提供機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來提高用戶在他們云平臺(tái)上進(jìn)行應(yīng)用程序開發(fā)的興趣。他們兩家都為用戶提供了以較低成本使用機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)的功能，以及作為數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)。

　　當(dāng)用戶在選擇一家供應(yīng)商時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮其機(jī)器學(xué)習(xí)需求以及公共云供應(yīng)商如何滿足其需求的方方面面。除了實(shí)際的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)，用戶還應(yīng)考慮云平臺(tái)中的數(shù)據(jù)、中間件和分析將如何共同協(xié)作以解決業(yè)務(wù)問題的方式。

　　公共云供應(yīng)商所提供的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)囊括了軟件開發(fā)工具包和應(yīng)用程序編程接口，這些工具能夠幫助開發(fā)人員將機(jī)器學(xué)習(xí)功能與他們的應(yīng)用程序整合在一起。這將有助于填補(bǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)功能與該項(xiàng)技術(shù)實(shí)際應(yīng)用之間的空白。例如，一家金融企業(yè)可以根據(jù)其貸款申請系統(tǒng)中過去與當(dāng)前的數(shù)據(jù)模式來確定某個(gè)貸款申請是否是欺詐行為。

　　當(dāng)然，公共云中的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)也是有其短板的。首先，它要求所使用的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)對(duì)于公共云供應(yīng)商來說是原產(chǎn)的，這就意味著用戶必須將數(shù)據(jù)導(dǎo)入其他云或本地，這可能是有問題的。

　　其次，很多企業(yè)都有一種過度使用機(jī)器學(xué)習(xí)的傾向，即將其用到實(shí)際上可能并不需要這項(xiàng)功能的應(yīng)用;對(duì)那些本質(zhì)上更多只是程序的簡單業(yè)務(wù)流程使用機(jī)器學(xué)習(xí)就顯得殺雞用牛刀了。通常來說，那些執(zhí)行簡單結(jié)構(gòu)化和序列化處理的應(yīng)用程序并不適于使用機(jī)器學(xué)習(xí)。例如，預(yù)定銷售、跟蹤出貨以及處理其他已有良好定義的應(yīng)用實(shí)際上并不真正地能夠從機(jī)器學(xué)習(xí)中獲益。