maskinlæring som en Service – Hvad er det, og hvordan kan det hjælpe din virksomhed?

Jul 6, 2018 * 7 min læst

begrebet maskinindlæring har i det væsentlige til formål at få computere til at lære, som mennesker gør. Siden starten for tæt på 50 år siden har denne teknologi udviklet sig, hvilket giver os bedre, mere raffinerede måder at finde nyttige mønstre i store mængder data. Dette opnås ved at anvende en algoritme, der indsnævres og specificerer almindelige ‘hvis-så’ – programmer, hvilket resulterer i mere granulære resultater, udvider omfanget af dets fund og skaber flere mulige resultater.

enkelt sagt består maskinlæring af tre trin:

  1. beskrivelse: data indsamles og beskrives derefter og præsenteres i diagrammer og rapporter.
  2. forudsigelse: mønstre findes, og forudsigelser foretages ud fra resultaterne.
  3. recept: brugere kan derefter beslutte, hvad de skal gøre med oplysningerne.

et program er nu ubeholden til et sæt regler genereret af en ingeniør. I stedet er en maskine i stand til at skabe en model til at definere mønstre unikt for den efter at have modtaget en række træningseksempler. Når alle mekanikerne håndteres af maskinen, og ingeniører simpelthen kan fokusere på input og output, skabes en næsten ubegrænset række anvendelsesmuligheder, fra ansigtsgenkendelse til dyb læring og (for det meste) alt imellem.

så hvorfor får maskinlæring masser af opmærksomhed i nyere tid? Godt, af en meget enkel, men logisk grund: vi har først for nylig udviklet den computerkraft, der kræves for at behandle big data. Det var en af de ideer, der krævede, at fremtidens teknologi blev realiseret, som tidlige drømme om rumrejser, vejrtrækning under vand og ubegrænsede kataloger over kattebilleder med et klik på en knap — hvilket tidspunkt at være i live.

Data er drivkraften for maskinlæring. Tænk på det som dets mad — jo mere det fortærer, jo større, mere kompleks og intuitiv bliver det. Mange af verdens førende cloud-udbydere tilbyder nu maskinlæringsværktøjer, herunder Microsoft, Google og IBM. Den største fordel, disse virksomheder har over deres konkurrenter, er deres adgang til og evne til at generere deres egne big data, hvilket placerer dem i en helt anden liga sammenlignet med andre mindre virksomheder eller startups, der ikke kan konkurrere med den mængde data, disse skyudbydere genererer dagligt.

dette har ført til, at disse tech-giganter leverer maskinlæring som en service til virksomheder over hele kloden, så kunderne kan vælge og vælge mellem en række mikroservices, som maskinlæring har gjort muligt.

i en nøddeskal henviser Machine Learning as a Service (MLaaS) til en række tjenester, der tilbyder machine learning-værktøjer som en komponent i cloud computing-tjenester. Mlaas-udbydere tilbyder udviklertjenester, der inkluderer forudsigelig analyse, datatransformationer og visualiseringer, datamodellering API ‘ er, ansigtsgenkendelse, naturlig sprogbehandling og algoritmer til dyb læring af maskiner.

bortset fra de mange fordele, som MLaaS giver, er en af de primære attraktioner ved disse tjenester, at virksomheder er i stand til hurtigt at komme i gang med maskinlæring uden at skulle udholde de besværlige og kedelige installationsprocesser eller levere deres egne servere, som de ville med de fleste andre cloud computing-tjenester. Med MLaaS håndterer udbyderens datacentre den faktiske beregning, så det er nemt at gøre det nemt for virksomheder.

ved at bruge AI-programmer og-tjenester er virksomheder i stand til at forbedre deres produktkapacitet og-tilbud, gøre regelmæssig forretningsdrift mere effektiv, interaktion med kunder lettere og bruge AI-forudsigelsesfunktioner til at skabe mere præcise forretningsstrategier. Med MLaaS får udviklere adgang til sofistikerede forudbyggede modeller og algoritmer, som ellers ville tage en enorm mængde tid, dygtighed og ressourcer, hvilket betyder, at de er i stand til at bruge mere tid på at opbygge og fokusere på de vigtige dele af hvert projekt.

det koster også meget at få et team af ingeniører og udviklere med den nødvendige dygtighed og viden til at opbygge maskinlæringsmodeller, og der er ikke for mange af dem at vælge imellem. Ultimativt, lethed og effektiviteten af MLaaS opsætninger, med den åbenlyse indtægtsstigning, de vil give, er en stor lokke for virksomheder.

Hvem er de store spillere i MLaaS?

de store cloud-udbydere, der samtidig skaber og ændrer spillet af MLAAS, er , Microsoft, Google og IBM. Hver udbyder tilbyder forskellige variationer af maskinlæringstjenester, der kommer med deres egne unikke udfordringer og belønninger, så det er bedst at definere dine forretningsbehov for at finde ud af, hvilken udbyders tilbud der passer dig mest.

maskinlæring

kilde:

ledere inden for SaaS-feltet søger at opnå lignende status i mlaas-arenaen med deres løsninger til maskinindlæring, der guider brugerne gennem oprettelse af maskinindlæringsmodeller uden selv at skulle lære algoritmer. Når du har oprettet dine modeller med de brugervenlige visualiseringsværktøjer og guider, oprettes forudsigelser af din applikation af enkle API ‘ er, uden at brugeren behøver at generere nogen kode eller administrere nogen infrastruktur.

Machine Learning tilbyder et højt niveau af automatisering, som omfatter evnen til at indlæse data fra flere kilder, herunder CSV-filer, Redshift, RDS og meget mere. Gennem en numerisk og kategorisk sorteringsproces bestemmer tjenesten de nøjagtige metoder til databehandling helt alene.

Microsoft Machine Learning Studio

Kilde: Microsoft Acure

Microsoft Acure tilbyder en række tjenester, men vi fokuserer på dets machine learning-tilbud. Vi tilbyder skalerbar maskinindlæring til brugere i alle størrelser, velegnet til både AI-begyndere og professionelle. Det tilbyder en række værktøjer, der betragtes som mere fleksible til templatiserede algoritmer.

ML Studio er den primære mlaas-tjeneste, der kan prale af et meget simpelt bro.ser-baseret miljø med træk-og-slip-mekanismer, der eliminerer behovet for kodning. ML Studio giver brugerne et stort udvalg af algoritmer med over 100 metoder til udviklere at bruge. ML Studio giver også brugere adgang til Cortina Intelligence Gallery, en samfundsbaseret samling af maskinindlæring.

IBM Machine Learning

kilde: IBM

IBM er en bred tjenesteudbyder drevet af IBM ‘ s Bluemiks, der inkluderer scorings-og træningsfunktioner designet til at imødekomme behovene hos både udviklere og dataforskere. Tjenesten håndterer implementering, operationalisering og maskinindlæringsmodeller, der kan skabe værdi for virksomhederne.

VML er også kompatibel med Jupyter notebooks i Python, Scala og R. En af de vigtigste træk ved denne service er dens visuelle modelleringsværktøjer, der hjælper brugerne med hurtigt at identificere mønstre, få værdifuld indsigt og i sidste ende sætte dem i stand til at træffe beslutninger hurtigere.

Google Cloud Machine Learning Motor

Kilde: Google

Google har taget endnu et kæmpe skridt videre i Cloud-servicedominans ved at skabe en sofistikeret mlaas-platform. Baseret på sine eksisterende SaaS-tilbud leverer Google maskinlæringstjenester til naturlig sprogbehandling og API ‘ er til tale og oversættelse samt til video-og billedgenkendelse.

Googles Cloud Machine Learning-motor kan prale af brugervenlige måder at opbygge maskinlæringsmodeller til data af enhver sort og størrelse. Baseret på Tensorstrøm er platformen integreret med alle Google-tjenester med et prioriteret fokus på dybe neurale netværksopgaver.

Hvordan kan MLaaS hjælpe virksomheder med at forbedre deres tilbud?

de fleste konkurrencedygtige virksomheder er allerede begyndt at vedtage AI i deres operationer, og det er dem med en konkurrencemæssig fordel, da AI gør maskinlæringsfunktioner et helvede meget lettere. Gennem sofistikerede cloud – servicetilbud fra lederne i spillet (Microsoft, Google, , IBM osv.), virksomheder er nu i stand til at have de afgørende fordele ved maskinindlæring outsourcet som en service uden at skulle ansætte højt kvalificerede AI-udviklere og den enorme pris, de kommer med.

de mikroservices, som disse store cloud-tjenester giver mulighed for nem opsætning, og fordelene er enorme (hvis de bruges korrekt). Maskinlæringsalgoritmer kan forbedre forretningsprocesser og operationer, forbedre kundeinteraktioner og gavne den overordnede forretningsstrategi.

men blot at modtage information machine learning afslører ikke vil gøre din virksomhed den næste store konkurrent til i form af årlige indtægter, hvis du ikke ved, hvordan man udnytter data korrekt. Håndgribelige refleksioner over dit investeringsafkast afhænger af en strategi, der er implementeret for at bakke op om resultaterne af maskinindlæring.

Machine learning leverer data baseret på mange variabler og konsistenser, og at definere en håndterbar tilgang til at inkorporere disse oplysninger på den bedst mulige måde vil vise, hvor værdifuld denne nye teknologi virkelig er for din virksomhed.

Write a Comment

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret.