“云计算通过提供必要的存储和处理能力，显著增强了人工智能和机器学习的能力。机器学习模型通常需要大量的数据集和相当的计算资源以有效训练。云平台提供可扩展的基础设施，使开发者能够访问强大的服务器和存储解决方案，而无需投资昂贵的硬件。例如，像亚马逊网络服务（AWS）和谷歌云这样的服务提供可以根据训练过程的计算需求轻松调整大小的虚拟机。
此外，云计算促进了各个地理位置的团队之间的协作和数据共享。开发人员可以在云托管的环境中实时工作，访问相同的数据和资源，这对于模型的开发和测试尤其有用，因为这使得开发人员能够快速实施变更和迭代，而无需因本地设置带来的延迟。例如，谷歌Colab允许多个用户同时在Jupyter笔记本上工作，使得实验不同算法和数据集变得更加容易。
最后，云平台提供了专门为人工智能和机器学习开发设计的集成工具和服务。这些包括简化设置过程的预构建机器学习框架和API。像Azure机器学习和IBM Watson这样的服务为开发者提供了模型训练、部署和监控的工具，简化了工作流程，缩短了将人工智能模型投入生产的时间。通过利用这些云特性，开发者可以更加专注于项目的算法和数据方面，而不是基础设施的挑战。”