云計(jì)算行業(yè)正逐漸向智能的方向轉(zhuǎn)變。雖然計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)仍然是云供應(yīng)商的主要收入來源，但機(jī)器學(xué)習(xí)也正慢慢成為當(dāng)代云計(jì)算的焦點(diǎn)。

以下是五種被機(jī)器學(xué)習(xí)高度影響的云服務(wù)：

認(rèn)知計(jì)算(Cognitive Computing)

認(rèn)知計(jì)算的目標(biāo)是為應(yīng)用程序帶來感覺能力，使App能夠看、聽、說、甚至決策。基于自然語言處理、視覺識(shí)別、人臉識(shí)別、情感識(shí)別、視頻分析、文本轉(zhuǎn)語音、語音轉(zhuǎn)文本、語言翻譯和情感分析等技術(shù)，認(rèn)知計(jì)算使開發(fā)人員能夠通過簡(jiǎn)單的API進(jìn)行開發(fā)編程。通過充分利用這些服務(wù)，應(yīng)用程序就能提供更加自然的用戶體驗(yàn)。而這一切的背后，是機(jī)器學(xué)習(xí)，應(yīng)用了多樣化的算法提供這些強(qiáng)大的認(rèn)知能力。雖然它看起來似乎很簡(jiǎn)單，但是云供應(yīng)商們已經(jīng)在其中投入了巨量的資源，為了向開發(fā)者們提供認(rèn)知API。從保險(xiǎn)到金融，所有的主要行業(yè)的垂直行業(yè)都會(huì)開始使用認(rèn)知計(jì)算平臺(tái)，來為他們的客戶提供更好的體驗(yàn)。

亞馬遜AI、IBM Watson、谷歌云和微軟認(rèn)知API是目前市場(chǎng)上比較多見的一些商業(yè)產(chǎn)品。

機(jī)器人即服務(wù)(Bots as a Service)

隨著移動(dòng)App使用率的停滯不前，各種業(yè)務(wù)紛紛開始轉(zhuǎn)向交互式機(jī)器人，以推動(dòng)客戶服務(wù)與支持。通過為客戶提供對(duì)話交流體驗(yàn)，機(jī)器人正迅速代替App的位置。對(duì)于像微信、WhatsApp、Facebook Messenger和Slack等等這樣的平臺(tái)來說，植入機(jī)器人的需求也正日益增加。在平臺(tái)中引入機(jī)器人的概念是從Yahoo! Chat開始的，不過是機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用使它變得更有價(jià)值?，F(xiàn)在，開發(fā)者們可以使用過去的對(duì)話模式來訓(xùn)練機(jī)器人。除了可以對(duì)標(biāo)準(zhǔn)問題進(jìn)行回答之外，機(jī)器人同樣可以與用戶進(jìn)行有意義的討論。

這個(gè)領(lǐng)域中，新興的一些平臺(tái)有API.ai、IBM Watson Botkit和微軟Azure Bots as a Service等等。

物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)

雖然物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)已不同的形式存在了近20年，但是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)云平臺(tái)仍然重新定義了這一趨勢(shì)。除了捕獲多種傳感器傳來的大量數(shù)據(jù)以用來查詢外，同時(shí)還可以處理和分析各種重要趨勢(shì)，機(jī)器學(xué)習(xí)可以使云計(jì)算變得更加智能。預(yù)知維護(hù)是一個(gè)比較引人注目的用例，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，這樣的平臺(tái)能夠代替人類對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障監(jiān)測(cè)。多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法串聯(lián)工作，演變?yōu)???????個(gè)合適的模式，能夠最好地理解設(shè)備所生成的數(shù)據(jù)集的模式。這些運(yùn)算模型能夠主動(dòng)發(fā)現(xiàn)可能會(huì)最終導(dǎo)致設(shè)備停機(jī)的異?，F(xiàn)象，而這個(gè)能力將使工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入下一個(gè)階段。

物聯(lián)網(wǎng)預(yù)見性維護(hù)解決方案的兩個(gè)典型的例子是微軟Azure IoT Suite和IBM Watson IoT。

個(gè)人助手(Personal Assistants)

機(jī)器學(xué)習(xí)的崛起，讓個(gè)人語音助手比之前更加有作用。這些助手能夠?qū)W習(xí)你過去的選擇和使用趨勢(shì)，為你提供一個(gè)定制化的應(yīng)用體驗(yàn)。例如，只需要幾天時(shí)間的記錄，它們就能夠創(chuàng)建一個(gè)播放列表，最好地，動(dòng)態(tài)化地適應(yīng)你感情傾向。它們會(huì)在通知和提醒時(shí)變得更加智能。這些助手展出的API會(huì)讓開發(fā)者們能夠?qū)L(machine language，機(jī)器語言)的力量掌握在自己手中。???????們能夠?yàn)橛脩魩砀钜粚拥亩ㄖ苹w驗(yàn)。

由機(jī)器學(xué)習(xí)提供技術(shù)支持的一些常見的智能個(gè)人助手有亞馬遜Alexa、蘋果Siri、谷歌助手和微軟 Cortana。

商務(wù)智能(Business Intelligence)

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)被大數(shù)據(jù)和Apache Hadoop所瓦解，而通過將機(jī)器學(xué)習(xí)帶入企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫，決策者們就可以從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中獲得更加聰明的見解，同樣可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)趨勢(shì)。包括SCM、CRM、ERP、MRP、HR、銷售和財(cái)政在內(nèi)的領(lǐng)域，都會(huì)從ML驅(qū)動(dòng)的觀察中獲得好處。

亞馬遜、谷歌、IBM和微軟等公司，都在建立傳統(tǒng)商務(wù)智能平臺(tái)和新興ML工具之間相互連接的橋梁。亞馬遜 Kinesis Analytics有亞馬遜ML，Azure Stream Analytics有Azure ML Web Services，而谷歌也正通過利用Cloud ML使BigQuery和Cloud DataFlow變得更加簡(jiǎn)單。開發(fā)者和架構(gòu)師們可以輕松連接網(wǎng)點(diǎn)，開發(fā)下一代商務(wù)智能工具。

以上這些實(shí)例向我們展現(xiàn)了，機(jī)器學(xué)習(xí)如何成為智能云計(jì)算的焦點(diǎn)。在未來幾個(gè)季度，我們就會(huì)看到由云供應(yīng)商所提供的追加服務(wù)和用例了。