Машинное обучение на базе облачных сервисов: обзор техник и провайдеров услуг

Доклад
1 слайд. 1-ый выступающий: тема нашего исследования: «Машинное обучение на базе облачных сервисов: обзор техник и провайдеров услуг». 2-ый выступающий: отметим, что именно лавинообразный рост информации в современном мире частично является причиной прорыва в области искусственного интеллекта, так как информация – это основа обучения искусственного интеллекта. При этом сегодня одним из самых популярных методов машинного обучения выступают глубокие нейронные сети.
2 слайд. 3 выступающий: Актуальность данной работы состоит в том, что в настоящее время построение систем машинного обучения – это одна из наиболее популярных, актуальных, а также современных сфер деятельности человека на стыке информационных технологий, математического анализа и статистики. Следует отметить, что машинное обучение сегодня все сильнее проникает в нашу повседневную жизнь с помощью пользовательских продуктов, которые создаются посредством методов искусственного интеллекта. Безусловно, такие технологии получат свое дальнейшее развитие, становясь при этом неотъемлемой частью повседневной рутины в большинстве сфер профессиональной деятельности человека.
1 выступающий: При этом важно то, что онлайн-платформы предоставляют, как правило, все те возможности, имеющиеся в инструментах машинного обучения и даже больше в связи с тем, что разработчиками таких систем являются самые лучшие специалисты в этой сфере. Платформы на основе облачных сервисов предоставляют, в свою очередь, все возможности для завершения проекта машинного обучения от начала и до конца. Другими словами, это анализ данных, моделирование, а также оценка и выбор алгоритма.
3 слайд 2 выступающий: Цель работы – изучение особенностей машинного обучения на базе облачных сервисов. Поставленная цель предполагает решение следующих задач:
рассмотреть понятие и особенности машинного обучения;
выполнить обзор техник и провайдеров услуг машинного обучения на базе облачных сервисов;
проанализировать опыт применения облачных технологий и машинного обучения в крупном проекте.
4 слайд 3 выступающий: Машинное обучение (ML, Machine Learning) - это одно из направлений искусственного интеллекта, состоящее из методов, которые позволяют компьютерам делать выводы на основе данных и предоставлять искусственный интеллект приложениям. Необходимо отметить, что нет данных – нет и машинного обучения.
1 выступающий: Ключевым принципом является то, что машины получают данные и затем «обучаются» на них. Сегодня машинное обучение является перспективным инструментом для бизнеса, основанным на искусственном интеллекте. Отметим, что системы машинного обучения позволяют быстро применять знания, которые были получены при обучении на больших наборах данных, что, в свою очередь, позволяет преуспевать в разного рода задач таких, как распознавание лиц, распознавание речи, распознавание объектов, перевод, и многих других.
5 слайд: 3 выступающий: Если говорить простыми словами, то машинное обучение – это машинное обучение - это целый набор методов и алгоритмов, которые могут предсказать какой-то результат по входным данным.
6 слайд: 1 выступающий: Благодаря машинному обучению компьютеры могут распознавать на загруженных фотографиях лица, пейзажи, заданные предметы. В современном мире без машинного обучения уже сложно представить многие процессы. Мы сами того не подозревая, сталкиваемся с этим явлением ежедневно - распознавание текста, машинного почерка, обработка массива данных, поисковики, переводчики

. В медицине при помощи машинного обучения уже сегодня проводят диагностирование, способное выявить сложнейшие заболевания на самых ранних сроках, а значит и спасти больше человеческих жизней.
2 выступающий: Сегодня машинное обучение все больше уходить в «облако». Облачные технологии – это технологии обработки данных, в которых компьютерные ресурсы предоставляются Интернет пользователю как онлайн-сервис. Слово «облако» здесь присутствует как метафора, олицетворяющая сложную инфраструктуру, скрывающую за собой все технические детали.
Преимущества: Удобство и универсальность доступа к сервисам - работать можно из любой точки на планете, где есть доступ в сеть Интернет. Предсказуемость расходов потребителя.
7 слайд: 3 выступающий: Главный тренд Hype Cycle 2019 - смещение фокуса с робототехники и Hardware на искусственный интеллект. Generative Adversarial Networks, на доведение технологий до нужной кондиции потребуется от 2-х до 5-ти условно. На вершине хайпа — две технологии из блока AI. Машинное обучение и его подвид, называемый deep learning («глубокое обучение»), — реализация машинного обучения, отличающаяся, с одной стороны, высокой эффективностью, а с другой — требовательностью к ресурсам. И это логично — машинное обучение в целом помогает справиться с обработкой больших объемов данных
8 слайд 2 выступающий: Важно то, что алгоритмы машинного обучения абсолютно универсальны и совершенно не привязаны к конкретному бизнесу или отрасли экономики. Мониторинг клиентской базы и определение склонности клиентов к уходу, анализ движения транспортных потоков в городе и вероятные места появления заторов, вероятность появления дефекта сляба в черной металлургии... — все эти задачи можно решить при помощи одного и того же математического аппарата.
На слайде можно видеть процентное соотношение целей, для которых бизнес использует сегодня алгоритмы машинного обучения.
3 выступающий: Таким образом, наиболее важным представляется то, что машинное обучение сегодня это:
одна из основных информационных технологий будущего;
успешное направление искусственного интеллекта, которое вытеснило экспертные системы и инженерию знаний.
9 слайд: 1 выступающий: Далее, рассмотрим преимущественно платформы, которые предоставляют сервисы для крупных компаний и productions.
10 слайд 1 выступающий: Далее, рассмотрим техники и провайдеров услуг машинного обучения на базе облачных сервисов. Начнем с машинного обучения от Mail.ru Cloud Solutions, которая оказывает как разработчикам, так и исследователям достаточно быстро создавать приложения, основанных на глубоком обучении без приобретения, конфигурирования и, соответственно, поддержки собственной инфраструктуры. При этом платформа Mail.ru Cloud Solutions учитывает не только требования высокой надежности, но и безопасности, устойчивости к высоким нагрузкам, а также отсутствие единой точки отказа.
2 выступающий: Отметим преимущества машинного обучения на Mail.ru Cloud Solutions. Во-первых, ускорение, то есть возможность развертывания сервисов машинного обучения не только на стандартных CPU-инстансах, но и на GPU-инстансах с графическим ускорением. Во-вторых, интеграция сервисов. В частности, возможность подключения к базам данных, обработке больших данных и другим сервисам данной платформы. Наконец, надежность, которая состоит в возможности настройки автоматического бекапирования данных