Machine Learning as a Service – was ist das und wie kann es Ihrem Unternehmen helfen?

Jul 6, 2018 · 7 min lesen

Das Konzept des maschinellen Lernens zielt im Wesentlichen darauf ab, Computer so lernen zu lassen, wie Menschen es tun. Seit ihrer Einführung vor fast 50 Jahren hat sich diese Technologie weiterentwickelt und bietet uns bessere und verfeinerte Möglichkeiten, nützliche Muster in großen Datenmengen zu finden. Dies wird durch die Anwendung eines Algorithmus erreicht, der gängige Wenn-Dann-Programme einschränkt und spezifiziert, was zu detaillierteren Ergebnissen führt, den Umfang der Ergebnisse erweitert und mehr mögliche Ergebnisse schafft.

In einfachen Worten besteht maschinelles Lernen aus drei Schritten:

  1. Beschreibung: Die Daten werden gesammelt und dann beschrieben und in Diagrammen und Berichten dargestellt.
  2. Vorhersage: Muster werden gefunden und Vorhersagen werden aus den Ergebnissen gemacht.
  3. Rezept: Benutzer können dann entscheiden, was mit den Informationen geschehen soll.

Ein Programm ist nun nicht mehr an ein von einem Ingenieur generiertes Regelwerk gebunden. Stattdessen kann eine Maschine nach Erhalt einer Reihe von Trainingsbeispielen ein Modell zum Definieren von Mustern erstellen, die für sie eindeutig sind. Wenn alle Mechaniker von der Maschine gehandhabt werden und sich die Ingenieure einfach auf Ein- und Ausgänge konzentrieren können, entsteht eine nahezu unbegrenzte Vielfalt an Anwendungsmöglichkeiten, von der Gesichtserkennung bis zum Deep Learning und (meistens) allem dazwischen.

Warum bekommt maschinelles Lernen in letzter Zeit viel Aufmerksamkeit? Gut, aus einem sehr einfachen, aber logischen Grund: wir haben erst kürzlich die Rechenleistung entwickelt, die für die Verarbeitung von Big Data erforderlich ist. Es war eine dieser Ideen, die die Technologie der Zukunft erforderten, wie frühe Träume von Raumfahrt, Atmen unter Wasser und unbegrenzte Kataloge von Katzenbildern auf Knopfdruck — was für eine Zeit, um am Leben zu sein.

Daten sind der Treiber des maschinellen Lernens. Betrachten Sie es als seine Nahrung — je mehr es verschlingt, desto größer, komplexer und intuitiver wird es. Viele der weltweit führenden Cloud-Anbieter bieten mittlerweile Tools für maschinelles Lernen an, darunter Microsoft, Amazon, Google und IBM. Der Hauptvorteil, den diese Unternehmen gegenüber ihren Mitbewerbern haben, ist der Zugang zu und die Fähigkeit, ihre eigenen Big Data zu generieren, was sie in eine völlig andere Liga versetzt als andere kleinere Unternehmen oder Startups, die nicht mit der Datenmenge konkurrieren können, die diese Cloud-Anbieter täglich generieren.

Dies hat diese Technologieriesen dazu veranlasst, Unternehmen auf der ganzen Welt maschinelles Lernen als Service anzubieten, sodass Kunden aus einer Reihe von Microservices auswählen können, die maschinelles Lernen ermöglicht hat.

Kurz gesagt, bezieht sich Machine Learning as a Service (MLaaS) auf eine Reihe von Diensten, die Tools für maschinelles Lernen als Komponente von Cloud-Computing-Diensten anbieten. MLaaS-Anbieter bieten Entwicklern Dienstleistungen an, die prädiktive Analysen, Datentransformationen und -visualisierungen, Datenmodellierungs-APIs, Gesichtserkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Machine-Deep-Learning-Algorithmen umfassen.

Abgesehen von den zahlreichen Vorteilen, die MLaaS bietet, besteht eine der Hauptattraktionen dieser Dienste darin, dass Unternehmen schnell mit maschinellem Lernen beginnen können, ohne die mühsamen und langwierigen Softwareinstallationsprozesse ertragen oder ihre eigenen Server bereitstellen zu müssen, wie dies bei den meisten anderen Cloud-Computing-Diensten der Fall wäre. Mit MLaaS übernehmen die Rechenzentren des Anbieters die eigentliche Berechnung, sodass Unternehmen auf Schritt und Tritt bequem arbeiten können.

Durch den Einsatz von KI-Software und -Dienstleistungen können Unternehmen ihre Produktfähigkeiten und -angebote verbessern, den regulären Geschäftsbetrieb effizienter gestalten, die Interaktion mit Kunden vereinfachen und KI-Vorhersagefunktionen nutzen, um präzisere Geschäftsstrategien zu entwickeln. Mit MLaaS erhalten Entwickler Zugang zu ausgefeilten vorgefertigten Modellen und Algorithmen, die sonst eine immense Menge an Zeit, Fähigkeiten und Ressourcen erfordern würden, was bedeutet, dass sie mehr Zeit für den Aufbau und die Konzentration auf die wichtigen Teile jedes Projekts aufwenden können.

Außerdem kostet es viel, ein Team von Ingenieuren und Entwicklern mit den erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnissen zu bekommen, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, und es gibt nicht zu viele von ihnen zur Auswahl. Letztendlich ist die Leichtigkeit und Wirksamkeit von MLaaS-Setups mit dem offensichtlichen Umsatzanstieg, den sie bieten werden, ein großer Reiz für Unternehmen.

Wer sind die großen Spieler von MLaaS?

Die großen Cloud-Anbieter, die gleichzeitig das Spiel der MLaaS schaffen und verändern, sind Amazon, Microsoft, Google und IBM. Jeder Anbieter bietet verschiedene Varianten von maschinellen Lerndiensten an, die mit ihren eigenen einzigartigen Herausforderungen und Belohnungen einhergehen. Definieren Sie daher am besten Ihre Geschäftsanforderungen, um festzustellen, welche Angebote des Anbieters am besten zu Ihnen passen.

AWS Maschinelles Lernen

Quelle: Amazon

Amazon Web Services ist führend im SaaS-Bereich und strebt mit seinen AWS-Lösungen für maschinelles Lernen, die Benutzer durch die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen führen, einen ähnlichen Status im MLaaS-Bereich an, ohne Algorithmen selbst erlernen zu müssen. Nachdem Sie Ihre Modelle mit den benutzerfreundlichen Visualisierungstools und Assistenten erstellt haben, werden Vorhersagen Ihrer Anwendung durch einfache APIs erstellt, ohne dass der Benutzer Code generieren oder eine Infrastruktur verwalten muss.

Amazon Machine Learning bietet ein hohes Maß an Automatisierung, einschließlich der Möglichkeit, Daten aus mehreren Quellen zu laden, einschließlich CSV-Dateien, Amazon Redshift, Amazon RDS und mehr. Durch einen numerischen und kategorialen Sortierprozess bestimmt der Dienst die genauen Methoden der Datenvorverarbeitung vollständig selbst.

Microsoft Azure für maschinelles Lernen

Quelle: Microsoft Azure

Microsoft Azure bietet eine Reihe von Diensten an, wir konzentrieren uns jedoch auf das Angebot für maschinelles Lernen. Azure bietet skalierbares maschinelles Lernen für Benutzer aller Größen, geeignet für KI-Anfänger und Profis gleichermaßen. Es bietet eine Vielzahl von Tools, die als flexibler für vorlagenbasierte Algorithmen gelten.

ML Studio ist der primäre MLaaS-Dienst von Azure, der über eine äußerst einfache browserbasierte Umgebung mit Drag-and-Drop-Mechanismen verfügt, wodurch die Notwendigkeit einer Codierung entfällt. ML Studio bietet Benutzern eine Vielzahl von Algorithmen mit über 100 Methoden, die Entwickler verwenden können. ML Studio bietet Benutzern auch Zugriff auf die Cortina Intelligence Gallery, eine Community-basierte Sammlung von maschinellem Lernen.

IBM Watson Maschinelles Lernen

Quelle: IBM

WML ist ein breit aufgestellter Service Provider, der auf IBMs Bluemix basiert und Scoring- und Schulungsfunktionen umfasst, die auf die Bedürfnisse von Entwicklern und Datenwissenschaftlern zugeschnitten sind. Der Service übernimmt die Bereitstellung, Operationalisierung und Machine Learning-Modelle, die einen Mehrwert für Unternehmen schaffen können.

WML ist auch mit Jupyter-Notebooks in Python, Scala und R kompatibel. Einer der Hauptvorteile dieses Dienstes sind die visuellen Modellierungswerkzeuge, mit denen Benutzer Muster schnell identifizieren, wertvolle Einblicke gewinnen und letztendlich schneller Entscheidungen treffen können.

Google Cloud-Engine für maschinelles Lernen

Quelle: Google

Zusätzlich zu seinem umfangreichen SaaS-Angebot hat Google mit der Schaffung einer ausgeklügelten MLaaS-Plattform einen weiteren großen Schritt in Richtung Cloud-Service-Dominanz unternommen. Aufbauend auf seinen bestehenden SaaS-Angeboten bietet Google maschinelle Lerndienste für die Verarbeitung natürlicher Sprache und APIs für Sprache und Übersetzung sowie für die Video- und Bilderkennung.

Googles Cloud Machine Learning Engine bietet benutzerfreundliche Möglichkeiten, Machine Learning-Modelle für Daten jeder Art und Größe zu erstellen. Basierend auf TensorFlow ist die Plattform in alle Google-Dienste integriert, wobei der Schwerpunkt auf tiefen neuronalen Netzwerkaufgaben liegt.

Wie können MLaaS Unternehmen helfen, ihr Angebot zu verbessern?

Die meisten wettbewerbsfähigen Unternehmen haben bereits begonnen, KI in ihren Betrieb zu integrieren, und sie sind diejenigen mit einem Wettbewerbsvorteil, da KI maschinelle Lernfunktionen um einiges einfacher macht. Durch ausgefeilte Cloud-Service-Angebote der Marktführer im Spiel (Microsoft, Google, Amazon, IBM, etc.), können Unternehmen jetzt die entscheidenden Vorteile des maschinellen Lernens als Service auslagern, ohne hochqualifizierte KI-Entwickler und den damit verbundenen hohen Preis einstellen zu müssen.

Die Microservices, die diese großen Cloud-Dienste bieten, ermöglichen eine einfache Einrichtung, und die Vorteile sind enorm (wenn sie richtig verwendet werden). Algorithmen für maschinelles Lernen können Geschäftsprozesse und -abläufe verbessern, Kundeninteraktionen verbessern und der gesamten Geschäftsstrategie zugute kommen.

Wenn Sie jedoch nur die Informationen erhalten, die das maschinelle Lernen preisgibt, wird Ihr Unternehmen nicht zum nächsten großen Konkurrenten von Amazon in Bezug auf den Jahresumsatz, wenn Sie nicht wissen, wie Sie die Daten richtig nutzen. Konkrete Überlegungen zu Ihrem ROI hängen von einer Strategie ab, die implementiert wird, um die Ergebnisse des maschinellen Lernens zu unterstützen.

Maschinelles Lernen liefert Daten, die auf vielen Variablen und Konsistenzen basieren, und die Definition eines überschaubaren Ansatzes, um diese Informationen bestmöglich zu integrieren, wird beweisen, wie wertvoll diese neue Technologie für Ihr Unternehmen wirklich ist.

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