机器学习+云服务，一种互惠互利的结合物

一个是AI的根基，一个是AI的需求，两者的结合带来了巨大的效益。

近期，在云服务这一块业务上，不管是技术还是市场层面，几家提供商都做了新一步的部署。可以想见，在未来的几年内，等待着云服务的又是一场风起云涌的激烈竞争。

谷歌——根据其母公司Alphabet今年Q3财报中显示，Alphabet加大了对谷歌云服务和人工智能服务的投资。而就在昨天，谷歌宣布将整合云服务部门的机器学习团队，建立一个机器学习部门（Google Cloud Machine Learning）之外，人工智能顶级专家李飞飞将担任该部门的负责人，与之一起的还有她的学生、前 Snapchat 研究主管李佳。

微软——云服务可谓微软的一大“功臣”，在4年时间内，将微软拉出由互联网泡沫破灭所带来的13年低谷期。云服务的盈利能力被微软高层所看重，就在最近，微软宣布与OpenAI合作，利用其深度机器人技术和专家支持，让Azure成为打造人工智能支持软件的更好场所。

阿里巴巴——在双十一晚会上，阿里为人们展现了阿里云人工智能ET的神奇。另外，在市场方面，阿里巴巴与日本软银公司合作成立云计算合资公司，拓展日本云服务市场，目标是成为日本本地市场最大的云服务提供商。

除以上提供商，亚马逊AWS“落地”中国，苹果重整云服务等等，为了拓宽自己的市场份额，提高自己的市场地位，各家云服务提供商都在奋发图强。而细看的话，我们会发现，随着人工智能技术的备受关注，其正成为云服务的一项重点项目，提升竞争力的关键之一，其中，又以机器学习最甚。那么，在云服务，机器学习带来了什么？

云服务+机器学习，AI开发者的福利

在最初，云服务所提供的只是数据存储、数据计算等基本服务，但是由于人们需求的增加，以及人们对于人工智能技术的关注，作为人工智能关键之一的机器学习自然而然也就成了云服务所“拉拢”的对象。

大体上，结合了机器学习的云服务主要提供两种服务，其中一种就是提供各种人工智能技术的API或是机器学习模型，以便开发者进行模型的训练。这方面，以谷歌最为典型，在云端的机器学习服务上，谷歌一早就将消费群体定位在开发人员，利用机器学习开发了一系列的API接口，比如云翻译、云自然语言等等。在其中，开发者可以上传自己的数据或是直接采用谷歌的数据，对自己的机器学习模型、机器人等等进行测试和训练，对于开发者而言这是一种极大的便利。

除了谷歌，亚马逊、微软、IBM等都提供有这种模式。不过，相对于谷歌和亚马逊的特定消费群体定位，微软和IBM的“胃口”则大一些，除了开发者，他们还将目光放在了更为广泛的领域。

云服务+机器学习，企业的数据分析师

加载了机器学习的云端，除了瞄准开发者市场而开发的API接口，利用云端的机器学习为企业提供分析和报告是另一种形式。在这种形式中，大数据、云计算等基础云服务就派上了用场。

在该服务中，企业通过将自己的数据上传至远端的数据库，然后利用云端的机器学习算法对庞大的数据进行分析和预测，为企业提供针对性的解决方案。在此领域，若要论典型代表，IBM绝对当仁不让，通过这种方式，IBM将认知平台Watson变得更为接地气。就在前几天，哈佛-麻省理工学院与博德研究所联合开展一项耐药性肿瘤研究，过程中，研究者们将以Watson为基础，利用其机器学习算法对所收集的肿瘤基因序列数据进行分析，以得出能够帮助研究者和临床医生们预测药效的基因模型，而这只是Watson所参与的其中一项研究项目。另外，在商业上，Watson的数据分析能力也得到了众多企业的认可和支持。

云服务+机器学习，提供商的业务附加值

不仅仅是消费全体，利用机器学习算法，云服务提供商不仅从他人哪里获得了盈利，也在自身做出了一些成果。

通过开放机器学习平台，在用户上传数据或用平台数据进行模型训练、数据分析的同时，基于这些数据，云服务提供商也在对自家的人工智能技术进行训练和提升。站在服务提供商角度来看，不费多大力气就能够获得大量的实验数据，而利用这些数据提升人工智能技术之后，提供商们再将这些技术提供给用户，以此吸引新用户或是增加与老用户之间的粘性。

另外，除了开源，机器学习在节流上面也发挥着作用，为服务提供商减少开支。在今年7月份，谷歌宣布他们将DeepMind的机器学习系统用在了控制部分数据中心上，通过控制计算机服务器和冷却系统等设备来节能，而且，软件会改变数据中心设备的运行方式以获得最高分，也就意味着能源效率更高。

如今，人工智能正在迅猛发展，然而，不论哪种技术，机器学习都是其根本之一，而数据又是一个不可或缺的关键，因而，作为数据载体的云，它与机器学习算法的结合是一种必然的趋势。目前，机器学习与云的结合产物或许还不是那么多，大那是，随着技术的提升与扩展，在未来，云端所提供的机器学习服务或许会有更多的呈现形式，其性能也将更为完善，为用户提供极致体验。

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