ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ AI: ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ AI ಸೇವೆಗಳು

• ಲೇಖಕ ಬಗ್ಗೆ:
• ಲೇಖಕ ಹೆಸರು

  ಕ್ವಾಂಟಮ್ರನ್ ದೂರದೃಷ್ಟಿ
• ನವೆಂಬರ್ 1, 2023

ಒಳನೋಟ ಸಾರಾಂಶ

ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ದೈತ್ಯರಿಂದ AI-as-a-Service (AIaaS) ಹೊರಹೊಮ್ಮುವಿಕೆಯು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆರಂಭಿಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಣ್ಣ ಘಟಕಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಸಹಯೋಗವು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯಂತಹ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಕ್ಲೌಡ್ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದಿಂದ ಆಳವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಇದು ಹೊಸ ವಿಶೇಷ ಉದ್ಯೋಗ ಪಾತ್ರಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟುಹಾಕುತ್ತದೆ, ಭವಿಷ್ಯದ ಕೆಲಸದ ಭೂದೃಶ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಶಾಲವಾದ ಸನ್ನಿವೇಶವು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣ, AI ಪರಿಣತಿಗಾಗಿ ಜಾಗತಿಕ ಸ್ಪರ್ಧೆಯನ್ನು ತೀವ್ರಗೊಳಿಸುವುದು, ಹೊಸ ಸೈಬರ್ ಸುರಕ್ಷತೆ ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರ ಸ್ನೇಹಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ವೇದಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಕ್ಲೌಡ್ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ AI

Amazon ವೆಬ್ ಸೇವೆಗಳು (AWS), Microsoft Azure ಮತ್ತು Google Cloud Platform (GCP) ನಂತಹ ಕ್ಲೌಡ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಮೋಡಗಳಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ML) ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಸೇವೆಯು ಸಣ್ಣ ಕಂಪನಿಗಳು ಅಥವಾ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಮೂಲಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅನೇಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಲಭ್ಯತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಆಂತರಿಕ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯಗಳ ಮರು-ಹಂತದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡದೆಯೇ AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದರಿಂದ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ತಮ್ಮ ಡಿಜಿಟಲ್ ಉಪಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಲು AI ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು (ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು). ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ದೂರಗಾಮಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆ (DL) ನಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ AI ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ತ್ವರಿತ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು DL ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮೂಲಕ ಭದ್ರತಾ ಕ್ಯಾಮರಾಗಳನ್ನು ಚುರುಕಾಗಿಸಬಹುದು. ಅಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಛಾಯಾಗ್ರಹಣದ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು (ವಸ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ) ಸಹ ಗುರುತಿಸಬಹುದು. DL ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ವಯಂ-ಚಾಲನಾ ವಾಹನವು ಮಾನವರು ಮತ್ತು ರಸ್ತೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಕಂಪನಿ ರೆಡ್‌ಹ್ಯಾಟ್‌ನ ಅಧ್ಯಯನವು 78 ಪ್ರತಿಶತದಷ್ಟು ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ AI/ML ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಕ್ಲೌಡ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಮೋಡಗಳಿಗೆ ಪಾಲುದಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಆಕರ್ಷಿಸಲು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅವಕಾಶವಿದೆ. ಸರ್ವರ್‌ಲೆಸ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ವೇರ್‌ಹೌಸ್‌ಗಳು, ಡೇಟಾ ಲೇಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು NoSQL ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಕ್ಲೌಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವಿವಿಧ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು. ಈ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಕಂಪನಿಗಳು ತಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಇರುವ ಬಳಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು TensorFlow ಮತ್ತು PyTorch ನಂತಹ ಜನಪ್ರಿಯ ML ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಾರೆ, ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಬಯಸುವ ಡೇಟಾ ಸೈನ್ಸ್ ತಂಡಗಳಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದು-ನಿಲುಗಡೆ ಅಂಗಡಿಗಳನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

ಅಡ್ಡಿಪಡಿಸುವ ಪರಿಣಾಮ

AI ಮೋಡವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮತ್ತು ಅದರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಹಲವಾರು ಮಾರ್ಗಗಳಿವೆ. ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಕಂಪನಿಯ ಒಟ್ಟಾರೆ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸುಧಾರಣೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿಸುತ್ತದೆ (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸೈಬರ್‌ಟಾಕ್‌ಗಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗಬಹುದು). ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, AI ಪ್ರಸ್ತುತ ಕೈಯಾರೆ ಮಾಡುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇತರ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. AI ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕ್ಲೌಡ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ, ಅದು ಹಿಂದೆಂದೂ ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮಾಹಿತಿಯಿಂದ "ಕಲಿಯಬಹುದು" ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಎಂದಿಗೂ ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. 

ಹೊಸ ಉದ್ಯೋಗಾವಕಾಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಮೂಲಕ AI ಕ್ಲೌಡ್‌ಗೆ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ನೀಡುವ ಅತ್ಯಂತ ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. AI ಮತ್ತು ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್‌ನ ಜೋಡಣೆಯು ವಿಶೇಷ ಕೌಶಲ್ಯಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಹೊಸ ಪಾತ್ರಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನೆ ಮಾಡಲು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಈಗ ಎರಡೂ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣಿತರಾಗಿರುವ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಕ್ಲೌಡ್‌ನ ಹೆಚ್ಚಿದ ದಕ್ಷತೆಯು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದ ಹೊಸ ಸ್ಥಾನಗಳ ಸೃಷ್ಟಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, AI ಕೆಲಸದ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಭಾವ ಬೀರುವ ಮೂಲಕ ಮೋಡವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಾರ್ಯಗಳು ಕೆಲಸಗಾರರು ಇತರ ಸ್ಥಾನಗಳಿಗೆ ಮರುತರಬೇತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ವೇಗವಾದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾದ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಮೆಟಾವರ್ಸ್‌ನಂತಹ ವರ್ಚುವಲ್ ಮತ್ತು ವರ್ಧಿತ ರಿಯಾಲಿಟಿ (VR/AR) ಕೆಲಸದ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು.

ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಯ ಪರಿಣಾಮಗಳು

ಕ್ಲೌಡ್‌ನಲ್ಲಿ AI ಯ ವ್ಯಾಪಕ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು: 

• ML ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವೀಕರಣವು ಈ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಹೊಸತನವನ್ನು ಬಯಸುವ ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಲಭ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಜಾಗತಿಕ AI ಪ್ರತಿಭೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿದ ಸ್ಪರ್ಧೆ, ಇದು AI ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳ ಶೈಕ್ಷಣಿಕದಿಂದ ಬಹುರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮೆದುಳಿನ ಡ್ರೈನ್ ಅನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಹದಗೆಡಿಸಬಹುದು. AI ಪ್ರತಿಭೆಯನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ವೆಚ್ಚಗಳು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತವೆ.
• ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತಿರುವ ಸೈಬರ್ ಅಪರಾಧಿಗಳು ತಮ್ಮ ದುರ್ಬಲ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಅಂತಹ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು.
• ಹೊಸ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ವೇಗದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವಾಹನ ಮತ್ತು ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಆಫ್ ಥಿಂಗ್ಸ್ (IoT) ವಲಯಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
• ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ನೋ-ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ-ಕೋಡ್ ML ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಹೂಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. 

ಕಾಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

• ನೀವು ಯಾವುದೇ AI ಕ್ಲೌಡ್ ಆಧಾರಿತ ಸೇವೆ ಅಥವಾ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದ್ದೀರಾ?
• ಜನರು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು AIaaS ಹೇಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ?