クラウド「機械学習」への評価が分かれる理由、慎重派の言い分は?有効であるが要検討

最新アプリでは利便性向上のために機械学習機能を導入する要望が高まっている。その開発環境においてコスト軽減のためにクラウドプラットフォームが登場しているが、その利用については慎重な企業も多いという。

2016年05月31日 12時00分 公開
[Jack VaughanTechTarget]
これから需要が伸びる機械学習導入アプリケーションの開発でもクラウドプラットフォームの利用が拡大するという意見は多い《クリックで拡大》

 2015年、クラウドは機械学習アプリケーションにとって随分扱いやすい領域になった。

 Microsoft AzureとAmazon Web Servicesは、どちらも2015年の早い時期にクラウドベースの機械学習プラットフォームをリリースしている。

 両社は自分たちの製品に「Azure Machine Learning」「Amazon Machine Learning」という似たような名前を付けている。その後、2015年後半には、DatabricksとIBMが、機械学習ライブラリを組み込んだSpark処理エンジンのクラウド版をリリースした。

 このようなクラウドベースの機械学習プラットフォームは、ライブデータセットで、クラウドで動作する機械学習アルゴリズムのテストに役立つ。ユーザーがテストを行う場合、自社のシステムをプロビジョニングおよび構成する必要がないからだ。

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