人工知能はクラウド コンピューティングにおいてどのような役割を果たせるのでしょうか?
今日のデジタル世界では、人工知能とクラウド コンピューティングが毎日多くの人々の仕事と生活に影響を与えています。
クラウド コンピューティングは、ビジネスの俊敏性と柔軟性を高め、コスト効率を高めます。人工知能テクノロジーの助けを借りて、データから洞察を生成し、優れた顧客エクスペリエンスを提供します。したがって、協調的な AI およびクラウド コンピューティング ソリューションにより、企業は最終顧客に近づき、業務効率が向上します。
クラウド コンピューティングと人工知能とは何ですか?
クラウドコンピューティングとは、分散コンピューティングの一種で、ネットワーク「クラウド」を介して、膨大なデータコンピューティングの処理プログラムを無数の小さなプログラムに分解し、複数のサーバーで構成されたシステムで処理・処理することを指します。これらのアプレットを分析して結果を取得し、ユーザーに返します。クラウド コンピューティングは、従量課金制の料金体系に基づいています。簡単に言えば、クラウド コンピューティングは、IT リソースのオンデマンド配信として定義できます。このテクノロジーは、企業がオンデマンドでコンピューティング能力、ストレージ、データベースなどのテクノロジー サービスにアクセスするのに役立ちます。これにより、物理的なデータセンターとサーバーの購入、所有、維持にかかる不必要な出費を削減できます。
人工知能は、人間の知能をシミュレート、拡張、拡張するための理論、方法、技術、およびアプリケーションシステムを研究および開発する新しい技術科学です。人工知能は非常に幅広い科学であり、機械学習やコンピューター ビジョンなどのさまざまな分野で構成されています。一般的に言えば、人工知能研究の主な目標は、通常は人間の知能を必要とする複雑な作業を機械が実行できるようにすることです。
それでは、人工知能はクラウド コンピューティングにおいてどのような役割を果たすことができるのでしょうか?
人工知能はクラウド コンピューティングをどのように改善しますか?
(1) コストの削減
クラウド コンピューティングの大きな利点の 1 つは、ハードウェアやメンテナンスなどのデータ センターに関連するコストが不要になることです。 AI プロジェクトの場合、これらの初期費用は法外に高額になる可能性がありますが、クラウド コンピューティングでは、企業は月額料金を支払い、すぐにツールにアクセスできるため、研究開発関連のコストが管理しやすくなります。さらに、AI ツールは人間の介入を必要とせずにデータから洞察を導き出し、分析を実行できます。
(2) インテリジェント オートメーション
企業は AI 主導のクラウド コンピューティングの力を活用して、効率、戦略、洞察を向上させます。人工知能は、複雑で反復的なタスクを自動化して生産性を向上させ、人間の介入なしにデータ分析を実行することもできます。 IT チームは AI テクノロジーを使用して、コア ワークフローを管理および監視することもできます。 AI が日常的なタスクを実行している間、IT チームは戦略的な運用により集中できます。
(3) より深い洞察
人工知能は、巨大なデータセットのパターンと傾向を特定できます。過去のデータを使用し、それを最新のデータと比較して、十分な情報とデータに裏付けられたインテリジェンスを IT チームに提供します。さらに、AI ツールはデータ分析を迅速に実行できるため、企業は顧客の問い合わせや問題を迅速かつ効率的に解決できます。 AI 機能から得られる観察と貴重な提案により、より迅速かつ正確な結果が得られます。
(4) データ管理の改善
人工知能は、データの処理、管理、構造化において重要な役割を果たします。 AI は、より信頼性の高いリアルタイム データにより、マーケティング、顧客サービス、サプライ チェーンのデータ管理を大幅に促進できます。 AI ツールは、データの取り込み、変更、管理を簡素化します。
(5) セキュリティの強化
企業がクラウド上に展開するアプリケーションが増えるにつれ、インテリジェントなデータ セキュリティがデータ セキュリティを確保する鍵となります。 IT チームは、AI を活用したサイバーセキュリティ ツールを使用して、ネットワーク トラフィックを追跡および評価できます。 AI システムは、異常な何かが検出されたときに信号を送信できます。このプロアクティブなアプローチは、重要なデータの侵害を防ぐのに役立ちます。
(6) 生産性の向上
人工知能と SaaS (Software as a Service) は、顧客サービス、パーソナライゼーション、セキュリティの分野で企業に利益をもたらします。この組み合わせにより、企業は顧客により多くの機能と価値を提供できるようになります。 AI と SaaS の統合により、企業は消費者の行動を追跡できるようになり、より良いサービスを提供する必要があります。 SaaS モデルを使用すると、データと複雑なソフトウェアのニーズをより簡単にホストできるだけでなく、データ全体がクラウド上に配置されるため、企業はオンデマンドで簡単にアクセスして使用できるようになります。
2019 年の Gartner レポートによると、大流行前、人工知能市場は 2019 年から 2027 年にかけて年平均成長率 33.2% で成長すると予想されていました。パンデミック後の世界の現実に目覚めた企業が増えるにつれ、この数字は大幅に増加しました。同時に、感染拡大後、ほとんどの企業はデジタルトランスフォーメーションを倍増させ、ビジネスをクラウドに移行しました。
最後に記載
全体として、人工知能の普及が進むにつれ、その開発がクラウド コンピューティングの開発を補完するものになることは明らかです。クラウドで人工知能を使用すると、クラウドのパフォーマンスと効率が向上し、企業のデジタル変革を推進できます。クラウド コンピューティング環境における人工知能テクノロジは、企業の効率性、戦略性、洞察力を高めるための戦略的な鍵であると同時に、データとアプリケーションをクラウドでホストすることで企業の柔軟性と機敏性を高め、コストを節約することができます。
ただし、現在、業界における人工知能とクラウド コンピューティングの使用についてはさまざまな予測があります。しかし、1 つ確かなことは、クラウド コンピューティングが将来デフォルトのコンピューティング モデルになるにつれて、人工知能とクラウド コンピューティングの組み合わせは技術分野に大きな変化をもたらし、私たちの日常の仕事や生活にさらに大きな影響を与える可能性があるということです。
以上が人工知能はクラウド コンピューティングにおいてどのような役割を果たせるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

本サイトの7月31日のニュースによると、テクノロジー大手アマゾンは火曜日、クラウドコンピューティング技術に関連するアマゾンの十数件の特許を侵害しているとして、フィンランドの通信会社ノキアをデラウェア州連邦裁判所に告訴した。 1. Amazon は訴訟の中で、Nokia が自社のクラウド サービス製品を強化するために、クラウド コンピューティング インフラストラクチャ、セキュリティおよびパフォーマンス テクノロジを含む Amazon クラウド コンピューティング サービス (AWS) 関連テクノロジを悪用したと述べました。訴状によると、アマゾンは2006年にAWSを立ち上げ、その画期的なクラウドコンピューティング技術は2000年代初頭から開発されていたという。訴状には「アマゾンはクラウドコンピューティングのパイオニアだが、現在ノキアはアマゾンの特許取得済みのクラウドコンピューティング技術革新を許可なく使用している」と書かれている。アマゾン、ブロック差し止めを裁判所に求める

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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