一個是AI的根基，一個是AI的需求，兩者的結(jié)合帶來了巨大的效益。

近期，在云服務(wù)這一塊業(yè)務(wù)上，不管是技術(shù)還是市場層面，幾家提供商都做了新一步的部署。可以想見，在未來的幾年內(nèi)，等待著云服務(wù)的又是一場風起云涌的激烈競爭。

谷歌——根據(jù)其母公司Alphabet今年Q3財報中顯示，Alphabet加大了對谷歌云服務(wù)和人工智能服務(wù)的投資。而就在昨天，谷歌宣布將整合云服務(wù)部門的機器學習團隊，建立一個機器學習部門（Google Cloud Machine Learning）之外，人工智能頂級專家李飛飛將擔任該部門的負責人，與之一起的還有她的學生、前 Snapchat 研究主管李佳。

微軟——云服務(wù)可謂微軟的一大“功臣”，在4年時間內(nèi)，將微軟拉出由互聯(lián)網(wǎng)泡沫破滅所帶來的13年低谷期。云服務(wù)的盈利能力被微軟高層所看重，就在最近，微軟宣布與OpenAI合作，利用其深度機器人技術(shù)和專家支持，讓Azure成為打造人工智能支持軟件的更好場所。

阿里巴巴——在雙十一晚會上，阿里為人們展現(xiàn)了阿里云人工智能ET的神奇。另外，在市場方面，阿里巴巴與日本軟銀公司合作成立云計算合資公司，拓展日本云服務(wù)市場，目標是成為日本本地市場最大的云服務(wù)提供商。

除以上提供商，亞馬遜AWS“落地”中國，蘋果重整云服務(wù)等等，為了拓寬自己的市場份額，提高自己的市場地位，各家云服務(wù)提供商都在奮發(fā)圖強。而細看的話，我們會發(fā)現(xiàn)，隨著人工智能技術(shù)的備受關(guān)注，其正成為云服務(wù)的一項重點項目，提升競爭力的關(guān)鍵之一，其中，又以機器學習最甚。那么，在云服務(wù)，機器學習帶來了什么？

云服務(wù)+機器學習，AI開發(fā)者的福利

在最初，云服務(wù)所提供的只是數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算等基本服務(wù)，但是由于人們需求的增加，以及人們對于人工智能技術(shù)的關(guān)注，作為人工智能關(guān)鍵之一的機器學習自然而然也就成了云服務(wù)所“拉攏”的對象。

大體上，結(jié)合了機器學習的云服務(wù)主要提供兩種服務(wù)，其中一種就是提供各種人工智能技術(shù)的API或是機器學習模型，以便開發(fā)者進行模型的訓(xùn)練。這方面，以谷歌最為典型，在云端的機器學習服務(wù)上，谷歌一早就將消費群體定位在開發(fā)人員，利用機器學習開發(fā)了一系列的API接口，比如云翻譯、云自然語言等等。在其中，開發(fā)者可以上傳自己的數(shù)據(jù)或是直接采用谷歌的數(shù)據(jù)，對自己的機器學習模型、機器人等等進行測試和訓(xùn)練，對于開發(fā)者而言這是一種極大的便利。

除了谷歌，亞馬遜、微軟、IBM等都提供有這種模式。不過，相對于谷歌和亞馬遜的特定消費群體定位，微軟和IBM的“胃口”則大一些，除了開發(fā)者，他們還將目光放在了更為廣泛的領(lǐng)域。

云服務(wù)+機器學習，企業(yè)的數(shù)據(jù)分析師

加載了機器學習的云端，除了瞄準開發(fā)者市場而開發(fā)的API接口，利用云端的機器學習為企業(yè)提供分析和報告是另一種形式。在這種形式中，大數(shù)據(jù)、云計算等基礎(chǔ)云服務(wù)就派上了用場。

在該服務(wù)中，企業(yè)通過將自己的數(shù)據(jù)上傳至遠端的數(shù)據(jù)庫，然后利用云端的機器學習算法對龐大的數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測，為企業(yè)提供針對性的解決方案。在此領(lǐng)域，若要論典型代表，IBM絕對當仁不讓，通過這種方式，IBM將認知平臺Watson變得更為接地氣。就在前幾天，哈佛-麻省理工學院與博德研究所聯(lián)合開展一項耐藥性腫瘤研究，過程中，研究者們將以Watson為基礎(chǔ)，利用其機器學習算法對所收集的腫瘤基因序列數(shù)據(jù)進行分析，以得出能夠幫助研究者和臨床醫(yī)生們預(yù)測藥效的基因模型，而這只是Watson所參與的其中一項研究項目。另外，在商業(yè)上，Watson的數(shù)據(jù)分析能力也得到了眾多企業(yè)的認可和支持。

云服務(wù)+機器學習，提供商的業(yè)務(wù)附加值

不僅僅是消費全體，利用機器學習算法，云服務(wù)提供商不僅從他人哪里獲得了盈利，也在自身做出了一些成果。

通過開放機器學習平臺，在用戶上傳數(shù)據(jù)或用平臺數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)分析的同時，基于這些數(shù)據(jù)，云服務(wù)提供商也在對自家的人工智能技術(shù)進行訓(xùn)練和提升。站在服務(wù)提供商角度來看，不費多大力氣就能夠獲得大量的實驗數(shù)據(jù)，而利用這些數(shù)據(jù)提升人工智能技術(shù)之后，提供商們再將這些技術(shù)提供給用戶，以此吸引新用戶或是增加與老用戶之間的粘性。

另外，除了開源，機器學習在節(jié)流上面也發(fā)揮著作用，為服務(wù)提供商減少開支。在今年7月份，谷歌宣布他們將DeepMind的機器學習系統(tǒng)用在了控制部分數(shù)據(jù)中心上，通過控制計算機服務(wù)器和冷卻系統(tǒng)等設(shè)備來節(jié)能，而且，軟件會改變數(shù)據(jù)中心設(shè)備的運行方式以獲得最高分，也就意味著能源效率更高。

如今，人工智能正在迅猛發(fā)展，然而，不論哪種技術(shù)，機器學習都是其根本之一，而數(shù)據(jù)又是一個不可或缺的關(guān)鍵，因而，作為數(shù)據(jù)載體的云，它與機器學習算法的結(jié)合是一種必然的趨勢。目前，機器學習與云的結(jié)合產(chǎn)物或許還不是那么多，大那是，隨著技術(shù)的提升與擴展，在未來，云端所提供的機器學習服務(wù)或許會有更多的呈現(xiàn)形式，其性能也將更為完善，為用戶提供極致體驗。

最后，記得關(guān)注微信公眾號：鎂客網(wǎng)（im2maker），更多干貨在等你！