介绍

虽然AI和机器学习提供的效率和自动化的收益正在转换宽带的业务流程，但企业AI的扩散本身就是企业IT基础架构的变化。一个值得注意的开发是基于云的AI平台的出现，一个用于开发和部署机器学习模型的一体化托管系统。According to new data from 451 Research’s Voice of the Enterprise: AI and Machine Learning Infrastructure 2019 survey, 97% of adoptees of enterprise AI plan to use cloud-based AI platforms, and 89% of these companies say they will increase budgets for these services over the coming year. These numbers align with the value of these tools, which provide users with many important features – such as flexibility, scalability and technical capabilities – that help to overcome the major barriers to adoption of enterprise AI.

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鉴于云基础设施的流行增加和企业中的机器学习应用程序的日益增长，毫无疑问，这些趋势融入了基于云的AI平台的形式。这些平台具有若干品质 - 例如可扩展性和模块化 - 通过使其更容易构建和培训机器学习模型，加速了企业AI的采用。鉴于他们在云市场的现有优势及其在机器学习空间中的创新记录中，它是有道理的，主要的公共云供应商 - 微软，亚马逊和谷歌 - 是基于云的AI平台的最高供应商。未来，451项研究预计这些和其www.yabo11vip.com他供应商将继续使用更快的基础设施，更好的机器学习组件和其他功能来增加其服务的能力，以解决该市场的新兴问题，包括模型解释性和算法偏差。yabo07

什么是“基于云的AI平台”以及为什么公司采用它们？

基于云的AI平台促进了云中的机器学习模型和应用程序的开发和部署。它们共享以下关键组件：
  • 能够上传专有数据和预构建模型
  • 用户可以培训新型号的工作区
  • 进入模块化件，例如佩带的型号
  • 部署，管理或监视模型的工具
  • 托管或部分托管基础设施
企业将寻求采用基于云的AI平台的原因有很多。由于任何机器学习从业者或数据科学家都会告诉您，建立机器学习模型是复杂和复杂的。首先，它需要特定的技能和知识。其次，它需要大量策划数据和计算资源。最后，该过程本身是迭代和实验 - 它是一种作为科学的艺术。

基于云的AI平台的上述组成部分有助于缓解这些疼痛点。佩带的模型使专家能够更快地构建机器学习管道，并允许非普佩斯在水中浸入脚趾。那些想要使用自己的数据来构建和火车自定义模型的人可以使用这些平台。托管安排消除了采用的需要购买和维护昂贵的硬件;相反，租用资源在需要时运行密集的工作负载。最后，一系列额外的工具和功能有助于进一步抽象复杂性，使建筑和部署模型和应用程序显着更轻松。

图1：采用基于云的AI平台

资料来源：451www.yabo11vip.com企业研究声音：AI和机器学习2019

这些福利已抓到那些希望采用企业AI的通知。如上图所示，基于云的AI平台是企业AI基础架构的越来越多的组成部分。近一半（49％）已经在年内实施了AI倡议或计划目前使用这些服务，并在三年内将97％的计划计划在三年内。yabo07此外，89％的公司计划采用基于云的AI平台表示，他们将在未来一年增加这些服务的预算。yabo07


基于云平台的主要供应商

毫不奇怪，数据显示这个空间中的主要供应商是主要的公共云供应商，微软略有优势。AWS，Azure和GCP都在很大程度上投入了庞大的基于云的工具和服务组合，特别是GCP尤其将这些能力定位为差异化因素，因为它试图建立其市场份额。yabo07虽然它的公共云产品已经摇摇欲坠，但IBM在Watson伞下维护了一系列机器学习资产。

此空间中的其他供应商包括大型企业软件供应商，如Oracle，Salesforce，SAP和SAS。这些组织已经用于存储和分析企业数据，然后可以随时与机器学习服务组合以获取企业AI项目跳转开始。yabo07最后，一类新兴的供应商包括利基数据科学和机器学习的特定供应商，如Datarobot，Bigml和H2O.ai。


什么可能未来的基于云的平台持有？

这些数据点绘制了企业AI未来的戏剧性图片。首先，基于云的AI平台将成为企业AI策略的普遍存在特征。这一事实并不一定意味着空地选择将停止存在。企业使用自己的基础架构，例如AI系统或数据隐私的安全性仍有许多原因。但基于云的平台将有一个普遍存在的存在，并且至少将在建设和部署企业AI过程中发挥重要作用。

其次，鉴于他们的产品的吸收，这些平台的供应商 - 尤其是主要的公共云供应商 - 将在技术进入的方向上挥动巨大的影响。这些提供商将优先考虑，例如，AI和机器学习开发的行业用例。他们也将被指控建立重要的功能 - 即解释性和反偏见工具 - 下一代企业AI所需的。最后，这些公司将监督复杂和集成系列软件系统的安全，包括由客户敏感数据驱动的数据模型。
尼克耐心
创始人与研究副总统

尼克耐心is 451 Research’s lead analyst for AI and machine learning, an area he has been researching since 2001. He is part of the company’s Data, AI & Analytics research channel but also works across the entire research team to uncover and understand use cases for machine learning. Nick is also a member of 451 Research’s Center of Excellence for Quantum Technologies.

Jeremy Korn.
高级研究员

Jeremy Korn是451研究的高级研究助理。www.yabo11vip.com他毕业于布朗大学，并在生物学和东亚研究中毕业，并收到了BA 马在哈佛大学的东亚研究中，他采用了定量和定性方法来研究中国电影业。

基思道森
主要分析师

Keith Dawson是451次研究客户体验与商业实践的主要分析师，主要涵盖www.yabo11vip.com营销技术。Keith一直覆盖了25年的通信和企业软件，主要是如何影响如何影响和优化客户体验。

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