strojové učení jako služba-co to je a jak může pomoci vašemu podnikání?

6. července 2018 * 7 min čtení

koncept strojového učení si v podstatě klade za cíl, aby se počítače učily jako lidé. Od svého vzniku blízko 50 před lety se tato technologie vyvinula, což nám dává lepší, rafinovanější způsoby, jak najít užitečné vzory ve velkém množství dat. Toho je dosaženo použitím algoritmu, který se zužuje a specifikuje běžné programy “if-then”, což vede k podrobnějším výsledkům, rozšíření rozsahu jeho zjištění a vytvoření více možných výsledků.

Zjednodušeně řečeno, strojové učení se skládá ze tří kroků:

  1. popis: data jsou shromažďována a poté popsána a prezentována v grafech a zprávách.
  2. predikce: jsou nalezeny vzory a předpovědi jsou vyrobeny z výsledků.
  3. předpis: uživatelé se pak mohou rozhodnout, co s informacemi dělat.

program je nyní unbeholden sadě pravidel generovaných inženýrem. Místo toho je stroj schopen vytvořit model definování vzorů jedinečně po obdržení řady příkladů školení. Když jsou všechny mechaniky zpracovány strojem a inženýři se mohou jednoduše zaměřit na vstupy a výstupy, vytvoří se téměř neomezená škála aplikačních příležitostí, od rozpoznávání obličeje po hluboké učení a (většinou) všechno mezi tím.

tak proč je strojové učení stále spoustu pozornosti v poslední době? Studna, z jednoho velmi jednoduchého, ale logického důvodu: teprve nedávno jsme vyvinuli výpočetní výkon potřebný pro zpracování velkých dat. Byla to jedna z těch myšlenek, které vyžadovaly realizaci technologie budoucnosti, jako rané sny o vesmírném cestování, dýchání pod vodou a neomezené katalogy kočičích obrazů pouhým kliknutím na tlačítko-jaký čas být naživu —

data jsou hnací silou strojového učení. Přemýšlejte o tom jako o svém jídle-čím více pohltí, tím větší, složitější a intuitivnější se stává. Mnoho předních světových poskytovatelů cloudu nyní nabízí nástroje pro strojové učení, včetně společností Microsoft, Amazon, Google a IBM. Hlavní výhodou, kterou tyto společnosti mají oproti svým konkurentům, je jejich přístup a schopnost generovat vlastní velká data, což je řadí do úplně jiné ligy ve srovnání s jinými menšími podniky nebo startupy, které nemohou konkurovat množství dat, která tito poskytovatelé cloudu generují denně.

to vedlo tyto technologické giganty k poskytování strojového učení jako služby podnikům po celém světě, což zákazníkům umožňuje vybírat a vybírat z řady mikroslužeb, které strojové učení umožnilo.

Stručně řečeno, strojové učení jako služba (MLaaS) označuje řadu služeb, které nabízejí nástroje strojového učení jako součást služeb cloud computingu. Poskytovatelé MLaaS nabízejí vývojářům služby, které zahrnují prediktivní analytiku, transformace a vizualizace dat, rozhraní API pro modelování dat, rozpoznávání obličeje, zpracování přirozeného jazyka a algoritmy strojového hlubokého učení.

kromě mnoha výhod, které MLaaS poskytuje, je jednou z hlavních atrakcí těchto služeb to, že podniky jsou schopny rychle začít se strojovým učením, aniž by musely snášet pracné a zdlouhavé procesy instalace softwaru nebo poskytovat své vlastní servery, jako by tomu bylo u většiny ostatních služeb cloud computingu. S MLaaS datová centra poskytovatele zpracovat skutečný výpočet, takže jeho snadné pohodlí na každém kroku pro podniky.

pomocí softwaru a služeb AI jsou podniky schopny zlepšit své schopnosti a nabídky produktů, zefektivnit pravidelné obchodní operace, usnadnit interakci se zákazníky a využít schopnosti predikce AI k vytvoření přesnějších obchodních strategií. S MLaaS, vývojáři získají přístup k sofistikovaným předpřipraveným modelům a algoritmům, které by jinak zabraly obrovské množství času, dovednosti a zdroje, to znamená, že jsou schopni věnovat více času budování a zaměření na důležité části každého projektu.

také získání týmu inženýrů a vývojářů s požadovanými dovednostmi a znalostmi pro vytváření modelů strojového učení stojí hodně a není jich příliš mnoho na výběr. Nakonec, snadnost a účinnost nastavení MLaaS, se zřejmým nárůstem příjmů, který poskytnou, je pro podniky velkým lákadlem.

kdo jsou velcí hráči MLaaS?

velcí poskytovatelé cloudu, kteří současně vytvářejí a mění hru MLaaS, jsou Amazon, Microsoft, Google a IBM. Každý poskytovatel nabízí různé varianty služeb strojového učení, které přicházejí s vlastními jedinečnými výzvami a odměnami, takže je nejlepší definovat vaše obchodní potřeby, abyste zjistili, které nabídky poskytovatele vám nejvíce vyhovují.

AWS strojové učení

zdroj: Amazon

vedoucí v oblasti SaaS, Amazon Web Services se snaží dosáhnout podobného stavu v aréně MLaaS se svými řešeními strojového učení AWS, která vedou uživatele vytvářením modelů strojového učení, aniž by se museli sami učit algoritmy. Po vytvoření modelů pomocí uživatelsky přívětivých vizualizačních nástrojů a průvodců jsou předpovědi vaší aplikace vytvořeny pomocí jednoduchých API, aniž by uživatel musel generovat jakýkoli kód nebo spravovat jakoukoli infrastrukturu.

Amazon Machine Learning nabízí vysokou úroveň automatizace, která zahrnuje schopnost načíst data z více zdrojů, včetně souborů CSV, Amazon Redshift, Amazon RDS a dalších. Prostřednictvím numerického a kategorického procesu třídění služba určuje přesné metody předzpracování dat zcela sama.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Zdroj: Microsoft Azure

Microsoft Azure nabízí řadu služeb, ale zaměřujeme se na jeho nabídku strojového učení. Azure nabízí škálovatelné strojové učení pro uživatele všech velikostí, vhodné pro začátečníky i profesionály AI. Nabízí řadu nástrojů považovaných za flexibilnější pro templatizované algoritmy.

ML Studio je primární služba Mlaas společnosti Azure, která se může pochlubit velmi jednoduchým prostředím založeným na prohlížeči s mechanismy přetahování, což eliminuje potřebu kódování. ML Studio poskytuje uživatelům širokou škálu algoritmů s více než 100 metod pro vývojáře k použití. ML Studio také poskytuje uživatelům přístup k Cortina Intelligence Gallery, komunitní sbírce strojového učení.

IBM Watson Machine Learning

zdroj: IBM

WML je široký poskytovatel služeb poháněný IBM Bluemix, který zahrnuje možnosti bodování a školení určené k řešení potřeb vývojářů i vědců v oblasti dat. Služba zpracovává modely nasazení, operacionalizace a strojového učení, které mohou vytvářet hodnotu pro podniky.

WML je také kompatibilní s notebooky Jupyter v Pythonu, Scala A R. jedním z hlavních tahů této služby jsou nástroje pro vizuální modelování, které pomáhají uživatelům rychle identifikovat vzory, získat cenné poznatky a nakonec jim umožnit rychlejší rozhodování.

Google Cloud Machine Learning Engine

Zdroj: Google

přidáním rozsáhlé řady SaaS učinil Google další obrovský krok dále do dominance cloudových služeb vytvořením sofistikované platformy MLaaS. V návaznosti na své stávající nabídky SaaS poskytuje Google služby strojového učení pro zpracování přirozeného jazyka a API pro řeč a překlad, jakož i pro rozpoznávání videa a obrázků.

Cloud Machine Learning Engine společnosti Google se může pochlubit uživatelsky přívětivými způsoby, jak vytvářet modely strojového učení pro data jakékoli odrůdy a velikosti. Na základě TensorFlow je platforma integrována se všemi službami Google s prioritním zaměřením na hluboké úkoly neuronové sítě.

jak může MLaaS pomoci společnostem zlepšit jejich nabídku?

většina konkurenčních podniků již začala přijímat AI ve svých operacích a jsou to ty s konkurenční výhodou, protože AI usnadňuje schopnosti strojového učení. Prostřednictvím sofistikovaných nabídek cloudových služeb lídrů ve hře (Microsoft, Google, Amazon, IBM atd.), podniky jsou nyní schopny mít zásadní výhody strojového učení externě jako služby, aniž by museli najímat vysoce kvalifikované vývojáře AI a obrovskou cenovku, se kterou přicházejí.

mikroslužby, které tyto velké cloudové služby poskytují, umožňují snadné nastavení a výhody jsou obrovské (pokud jsou používány správně). Algoritmy strojového učení mohou zlepšit obchodní procesy a operace, zlepšit interakce se zákazníky a těžit z celkové obchodní strategie.

pouhé obdržení informací strojové učení odhalí, že vaše podnikání nebude dalším hlavním konkurentem Amazonu z hlediska ročních příjmů, pokud nevíte, jak správně využívat data. Hmatatelné úvahy o vaší návratnosti investic budou záviset na implementované strategii, která podpoří zjištění strojového učení.

strojové učení poskytuje data na základě mnoha proměnných a konzistencí a definování zvládnutelného přístupu k začlenění těchto informací nejlepším možným způsobem prokáže, jak cenná je tato nová technologie pro vaše podnikání.

Write a Comment

Vaše e-mailová adresa nebude zveřejněna.