机器学习对云计算的影响

越来越依赖AI（人工智能）和（物联网）为云计算基础设施管理员提供了新的目标。这个新兴的信息和技术子领域内的场所确实非常庞大，从智能手机到机器人。公司正在开发新机器，这些机器对人力资源的依赖程度最低。旨在为人造机制提供完全独立的自治程度的发展。

为了获得对软资源的自主权，开发人员已经开始依赖调解员来帮助“智能机器”提高功能。由于云计算已经占据了人类工作的重要领域，如数据存储，这种技术进步将对全球经济产生前所未有的影响。

集成云服务甚至比当前产品更有益。云的当代用途涉及计算，存储和网络; 但是，智能云将通过从大量存储数据中呈现信息来增加云的功能。这将导致IT领域内的快速进步，从而高效地执行任务。

认知计算

存储在云中的大量数据可作为机器获取其功能状态的信息源。每天在云中发生的数百万个功能将为计算机提供大量信息来学习。整个过程将为机器应用程序提供感官功能，应用程序将能够执行认知功能，从而做出最适合他们的决策，以实现他们期望的目标。

即使智能云正处于婴儿时代，预计这些命题将在未来几年内增加，并以与互联网相同的方式彻底改变世界。那些利用认知计算的人的期望，包括医疗保健，酒店和商业领域的认知计算。

改变人工智能基础设施

借助智能云，人工智能作为平台服务，通过控制过程的复杂性，使用户更容易获得智能自动化过程，这将进一步提高云计算的能力，反过来增加对云的需求。云计算和人工智能的相互依赖性将成为新现实的本质。

物联网的新维度

正如我们现在已经意识到物联网如何超越我们的生活并创造了对小工具的无可否认的依赖，云辅助机器学习几乎快速增长。允许汽车在巡航控制中运行的智能传感器将仅从云中掌握其数据来源。云计算将成为物联网的长期记忆，在那里他们可以检索数据以解决及时问题。网络的大量互连将产生并运行在云中保存的大量数据， 这将扩大云计算的视野。在未来几年，基于云的机器学习将变得像机器人一样对机器有意义。

商业智能

未来智能云的任务是使技术世界变得更加智能 - 自主学习与理解和纠正实时异常的能力相结合。同样，商业智能也将变得更加智能化，在识别故障的同时，它将能够提前预测未来的战略。

借助主动分析和实时仪表板，企业将运行预测分析，处理以前收集的数据，提供实时建议和未来预测。这些来自当前趋势和行动建议的预测将使领导者更容易。

随着机器学习和云的快速发展，未来似乎云计算将变得更容易处理，扩展和机器学习保护。除了上面提到的那些，依赖云的更广泛的企业将导致更多机器学习的实施。我们将达到一个点，在这一点上，我们将没有像今天这样运行的云服务。

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