文/Christine｜編輯/Quen
雲端運算漸漸地被擁有巨量資料的專業智慧雲給取代。雖然雲端公司的營收主要還是來自販售運算能力、儲存設備和網路資源的配置管理，但「機器學習」已然成為當代雲端服務的重要戰局。富比士雜誌的科技評論點出深受機器學習影響的五大雲端服務：
認知運算 (Cognitive Computing)
認知運算讓電腦具備類似人腦的認知能力，從實際應用來看，也出現愈來愈多具備情感計算能力，讓電腦可以辨識（看）、詮釋及翻譯人類的語言（聽及說）、甚至可以做決策。從保險到金融業，各大企業將擁抱認知運算技術強化其IT基礎架構。Google Cloud、Amazon AI、IBM Watson、Microsoft Cognitive APIs 都是目前市場上的商用解決方案。
聊天機器人 (Bots as a Service)
當App的下載人數逐漸呈現緩慢成長，聊天機器人 (Bots) 的商業應用正在快速崛起。這個功能強大的聊天機器人助理，已經出現在我們生活中使用的各種社群服務和聊天軟體了，例如FaceBook、WhatsApp、LINE、微信等平台。雖然早在Yahoo!奇摩即時通的時代就有這個概念，但透過機器學習，開發者可以訓練 Bots 從聊天史紀錄、參考上下文，做出自然口語化的回應。實務例子包括 API.ai、IBM Watson Botkit、Microsoft Azure Bots as a Service 等平台服務。
物聯網 (Internet of Things, IoT)
雖然物聯網相關的討論已經持續二十多年，但雲端運算能力的提升，推動物聯網的熱潮不斷發燒。大部份專家都認為機器學習是讓IoT智慧化的核心關鍵。機器學習先驅亞瑟·塞穆爾 (Arthur Samuel) 說:「機器學習使電腦賦有學習能力，不需要顯示的程式指令就能創建演算法，從資料中學習並做出預測」。從感應器所蒐集到的資料 (Data)，經整理後變成資訊 (Information)，再透過機器學習之類的方法將之轉化成有用的知識 (Knowledge)，最後就會蛻變成可執行的智能 (Wisdom)。微軟的Azure IoT Suite、IBM Watson IoT 都是物聯網套件的例子，協助企業快速建置無聯網、管理資料和預測維護。
個人助理 (Personal Assistants)
可以使用機器學習提供更個人化的產品和服務，比如透過以往語音助手的使用歷史，為使用者打造更符合當下情緒的音樂播放清單、或在更適當的時間推播通知與行程提醒。Google Assistant、Apple Siri、Amazon Alexa、Microsoft Cortana都是運用機器學習改進智慧型語音助理的例子。
商業智慧 (Business intelligence)
商業智慧資料管理技術的一個領域，整合分析業務資料，提供線上報表、業務分析與預測供企業決策所需。Amazon、Google、IBM、Microsoft 都在正在著手建構一個適用機器學習工具的商業智慧平台。Amazon Kinesis Analytics 於是變得容易與 Amazon ML 機器學習服務整合；Google也讓Cloud ML可以輕易跟 Google Cloud 平台上其他產品整合，像 Google Dataflow、BigQuery 等。
