人工智能 (AI) 如何用于云計算。首先，人工智能非常具有創新性，今天幾乎無處不在，只要有必要和可能。所以，在云端，這是一個非常有趣的解決方案。為什么？因為它是云計算與人工智能系統能力的結合。例如，在 AI 的幫助下，它的用戶可以通過將其與云計算工具相結合來在線購物或收聽他們喜歡的歌曲。此外，它的一大優勢還在于靈活性高、效率高等。在這篇文章中，我們將仔細研究并了解更多關于人工智能在云計算中的應用。讓我們開始這篇文章博客人工智能 (AI) 如何在云計算中使用。

什么是云計算中的人工智能？

最重要的是，這種智能無疑是一項改變世界的技術。另一方面，云計算也不例外。總而言之，云計算使用戶能夠高效地存儲和管理數據，同時提供額外的好處，例如數據安全、加密、定期備份和云應用程序托管。最新的服務由云計算提供。因此，正是在這種智能水平上，人工智能和云計算的結合改變了世界。當然，帶有 AI 的云將機器學習功能與云就緒的計算環境相結合。Siri、亞馬遜 Alexa 和谷歌等數字助理能夠將智能技術與云中資源的無縫流動相結合。

人工智能與云計算融合的結果是什么？

云計算的人工智能基礎設施

首先，將大型數據集應用于特定算法會創建機器學習模型，為此使用云很重要。反過來，模型從可用數據派生的各種模式中學習。通常，您為該模型提供的數據越多，預測效果越好，準確性也越高。例如，對于識別腫瘤的機器學習模型，需要使用數千份 X 射線報告來訓練系統。同時，此模板會根據您的項目需求進行定制，因此可用于任何行業。因此，數據是必需的輸入，并以多種形式出現，包括原始數據和非結構化數據。

由于需要 CPU 和 GPU 結合的先進計算方法，云服務提供商現在為虛擬機提供非常強大的 GPU 。同樣，機器學習任務也正在通過批處理、無服務器計算和容器編排等服務實現自動化。更不用說，IaaS還有助于預測分析處理。

云計算人工智能服務

其次，您無需構建自己的機器學習模型，即可享受類似于AI系統提供的服務。例如，開發人員使用文本分析、語音、視覺和機器翻譯。只需將所有這些工具集成到您的開發項目中。

顯然，這些服務是通用的，并非為特定目的而設計，但云計算提供商正在不斷采取措施改進它們。認知計算是一種提供個性化數據的模型，從中訓練用戶提供定義明確的服務。此外，這消除了尋找合適算法或正確訓練模型的問題。How Artificial Intelligence (AI) is Used in Cloud Computing 接下來是討論 AI 和云計算的結合。

人工智能與云計算的融合

重要的是，這種合并允許用戶不僅可以存儲數據，還可以分析數據并得出結論。多年來，微軟、IBM、谷歌和亞馬遜等公司在智能領域投入了大量資金，尤其是云軟件解決方案。

合并工具

下面是幾組對這種合并連接。

• 聊天機器人——他們基于 AI 的軟件模擬與特定自然語言的用戶對話。基于云的服務存儲了大量數據，聊天機器人可以使用這些數據來學習和成長。
• 認知云計算——是使用基于計算機的模型來模擬人類在復雜情況下的思維過程，答案不明確。指的是旨在與人工智能和信號處理一起工作的服務。同樣，這包括機器學習、自然語言處理和人機交互。
• 人工智能即服務平臺——人工智能即服務使個人和企業能夠出于各種目的試驗人工智能，而無需進行大量初始投資且風險更低。作為人工智能外包的第三方供應商，它被視為成長型企業的高利潤模式。
• 商業智能——BI 服務使用基于云的 AI 服務來深入了解目標用戶行為。云服務用于存儲和管理大量客戶數據，并使用機器學習算法提供分析和解決方案。

Al 如何在云計算中工作？

將 AI 集成到云計算中的好處

提高數據安全性——數據是您業務的命脈。因此，云計算是處理大量數據的代名詞，因此確保數據安全至關重要。各種基于 AI 的網絡安全產品已經可以用來減輕潛在的數據泄露、關閉安全漏洞、防止數據被盜以及防止存儲數據的意外丟失或損壞。
節省成本——借助人工智能，企業現在可以擺脫傳統的數據中心并降低 IT 基礎設施成本。作為最強大的優勢，企業正在尋求轉向人工智能驅動的集成云計算。因此，您僅在需要時才購買云存儲并隨時隨地付款。

將 AI 與云一起使用是組織的一種成本節約工具。能夠訪問云的組織在其 AI 項目的雙方都看到了顯著的節省。除了免費提供外，您還可以獲得可擴展性等好處，這有助于您對計劃做出更明智的決策。

可靠性——通常，云計算已成為許多尋求簡單快速的數據存儲方式的公司的流行解決方案。使用此類服務??的優勢在于它始終可用。如果系統損壞或出現問題，可以從其他服務器輕松訪問。
敏捷開發——將 AI 與云計算集成是公司縮短開發周期以更高效地交付解決方案并最大程度減少錯誤的好方法。因此，必須提供滿足客戶需求所需的靈活性。
重塑 IT 基礎設施——對優化工作環境的需求從未如此強烈。IT 部門需要引起注意并迅速做出反應。為了提高性能，您需要提高速度并限制異常。

出于這個原因，人工智能和云之間的連接是一個很大的幫助。一方面，人工智能通過提供自動化和其他功能幫助 IT 團隊更深入地工作并快速改變 IT 基礎設施。

人工智能在云計算中的缺點

數據隱私

盡管如此，應用程序需要大量數據，其中可能包括客戶和供應商信息。例如，亞馬遜根據購買歷史提供推薦。因此，某些數據可能是匿名的，無法與個人信息相關聯。但知道主人是誰更有價值。總體而言，數據保護和合規性是使用敏感信息時的主要關注點。在云計算中使用 AI 時，公司應制定隱私政策并保護所有數據。

連接問題

此外，系統需要持續的互聯網連接。IT 團隊使用 Internet 將原始數據發送到云服務并恢復處理后的數據。由于互聯網訪問不暢，它抵消了基于云的機器學習算法的優勢。云中的數據處理比傳統計算更快，但在將數據發送到云端和獲得響應之間存在時間延遲。無論如何，當預測速度是主要關注點之一的云服務器使用機器學習算法時，這是一個嚴重的問題。

錯誤概率

這聽起來很有希望，但就像所有實驗一樣，它并不總是對您想要實現的目標有效。人工智能引擎一直在試圖弄清楚這一點，并在此過程中對有爭議的問題做出了可疑的陳述。簡而言之，在這里使用 AI 時，可能會犯錯誤，但機會巨大。此外，當 Facebook 的 AI 程序由于 AI 開始為自己創建的語言而被關閉時，前景聽起來令人生畏。總之，在更廣泛地使用該技術之前，必須發展信任和控制。

在云環境中部署人工智能的挑戰

在云環境中部署 AI 時需要考慮幾個問題：

數據存儲——您必須將所有數據存儲在自己的服務器上并安全加密。基本上，這是一個大問題，因為有特定的數據保留規則，這意味著云服務不能用于此目的。

人工智能安全：云計算中的人工智能——應用不僅僅是軟件。此外，這還包括硬件和數據。所有這些都必須得到保護，以防止破壞或其他形式的網絡犯罪。值得注意的是，這意味著需要考慮加密、防火墻和安全協議等問題。

集成——考慮如何將 AI 應用程序與其他工具集成也很重要。如果您想使用云服務，您可能無法像在本地那樣輕松地將其與其他應用程序或系統集成。如果這是一個問題，由于現有的基礎架構和系統需要與您的 AI 應用程序集成，這是值得考慮的事情。

結論

總之，我們說人工智能是一個理想的解決方案，因為它是一個復雜的科學領域，它是關于實現算法的。反過來，這需要了解如何應用新技術來應對業務挑戰并有效利用可用資源。如果您對云計算和云 AI 感興趣，這些概念乍一看似乎讓人不知所措。然而，隨著時間的推移和使用這些工具的一些練習，您將開始學習基礎知識！到現在，你已經知道人工智能云計算是未來，而且進展得非常快。所以看空間。