云计算是一种变革性技术，可通过互联网按需访问计算资源。它为个人和企业提供可扩展且具有成本效益的解决方案，使他们能够存储数据、运行应用程序并访问各种 IT 服务，而无需物理基础设施。这种灵活性给许多行业带来了革命性的变化，尤其是那些涉及人工智能（AI）和机器学习（ML）的行业。
云计算已成为人工智能和 ML 开发的关键，它提供了许多用户以前无法获得的强大计算能力。通过利用云服务，研究人员和开发人员可以训练复杂的模型、处理大型数据集并高效地部署人工智能解决方案。
例如，Azure 和 Amazon SageMaker 等平台通过提供预配置环境和强大的计算资源，简化了训练和部署模型的过程。这种可访问性加速了创新，并允许快速实验和开发。
云计算支持人工智能和 ML 的广泛应用：
模型训练：大规模模型训练可在云平台上进行，无需投资昂贵的硬件。这对于训练深度学习神经网络等复杂模型至关重要。
数据存储和管理：通过云存储，企业可以安全高效地管理海量数据，这对于为机器学习算法提供学习所需的数据至关重要。
实时推理：云计算支持实时推理，允许模型进行即时预测。这在自动驾驶和智能监控等应用中至关重要。
协作与集成：开发人员和团队可以在云平台上进行无缝协作，促进了用于模型培训和部署的Ultralytics HUB 等工具的集成。
自动驾驶汽车依靠云计算处理来自传感器和摄像头的实时数据。通过使用云服务，公司可以运行复杂的算法来进行物体检测和路径规划。例如，人工智能在自动驾驶汽车中的作用就凸显了云计算如何促进对安全导航至关重要的数据分析和决策过程。
在农业领域，云计算使人工智能得以用于监测作物健康状况和优化资源利用。农业领域的人工智能利用基于云的工具来分析航空图像、检测疾病和预测产量，帮助农民做出数据驱动的决策。
云计算的重点是通过互联网访问集中式资源，而边缘计算则是在更靠近数据源的地方处理数据。这减少了延迟，提高了数据处理的实时性，使其成为自动驾驶汽车和工业物联网等需要即时响应的应用的理想选择。
模型部署：云平台提供可自动扩展、监控和更新已部署模型的工具和服务，从而简化模型部署。
人工智能基础设施：云计算是更大范围的人工智能基础设施的一部分，其中包括从数据存储到计算能力的一切，影响着人工智能部署的效率和效果。
通过实现可扩展、高性能和可访问的计算解决方案，云计算继续成为人工智能和 ML 技术发展的基石。无论是通过提升传统行业还是开拓新的创新，云计算的影响依然深远。
