Koneoppiminen palveluna-mitä se on ja miten se voi auttaa yritystäsi?

heinä 6, 2018 * 7 min Lue

koneoppimisen käsite tähtää pohjimmiltaan siihen, että tietokoneet oppisivat kuten ihmiset. Sen perustamisesta lähtien lähes 50 vuotta sitten tämä tekniikka on kehittynyt, antaa meille parempia, hienostuneempia tapoja löytää hyödyllisiä malleja suuria määriä dataa. Tämä saavutetaan soveltamalla algoritmia, joka kaventaa ja määrittää yhteisiä “jos-sitten” – ohjelmia, jotka johtavat rakeisempiin tuloksiin, laajentavat sen löydösten soveltamisalaa ja luovat enemmän mahdollisia tuloksia.

yksinkertaisimmillaan koneoppiminen koostuu kolmesta vaiheesta:

  1. kuvaus: Tiedot kerätään ja kuvataan ja esitetään kaavioissa ja raporteissa.
  2. ennustaminen: kaavoja löytyy ja ennusteita tehdään tuloksista.
  3. reseptilääkkeet: käyttäjät voivat sitten päättää, mitä tiedoilla tehdään.

ohjelma on nykyään insinöörin luomien sääntöjen vastainen. Sen sijaan kone pystyy luomaan mallin kuvioiden määrittelemisestä yksikäsitteisesti saatuaan sarjan harjoitusesimerkkejä. Kun kone hoitaa kaikki mekaniikat ja insinöörit voivat yksinkertaisesti keskittyä syötteisiin ja ulostuloihin, syntyy lähes rajaton valikoima sovellusmahdollisuuksia kasvojentunnistuksesta syväoppimiseen ja (enimmäkseen) kaikkeen siltä väliltä.

miksi koneoppiminen on saanut viime aikoina paljon huomiota? No, yhdestä hyvin yksinkertaisesta mutta loogisesta syystä: olemme vasta äskettäin kehittäneet laskentatehon, jota tarvitaan big Datan käsittelyyn. Se oli yksi niistä ideoista, jotka vaativat toteutuakseen tulevaisuuden teknologiaa, kuten varhaisia unelmia avaruusmatkailusta, veden alla hengittämistä ja rajattomia kissakuvien luetteloita napin painalluksella — mikä aika olla elossa.

Data on koneoppimisen ajuri. Ajattele sitä ravintonaan — mitä enemmän se ahmii, sitä suuremmaksi, monimutkaisemmaksi ja intuitiivisemmaksi se tulee. Monet maailman johtavista pilvipalvelujen tarjoajista tarjoavat nyt koneoppimisen työkaluja, kuten Microsoft, Amazon, Google ja IBM. Näiden yritysten tärkein etu kilpailijoihinsa nähden on niiden pääsy ja kyky tuottaa omaa big dataa, mikä asettaa ne aivan eri sarjaan verrattuna muihin pienempiin yrityksiin tai startupeihin, jotka eivät pysty kilpailemaan näiden pilvipalvelujen tarjoajien päivittäin tuottaman datan kanssa.

tämä on johtanut siihen, että nämä teknologiajätit tarjoavat koneoppimista palveluna yrityksille ympäri maailmaa, jolloin asiakkaat voivat valita ja valita monista koneoppimisen mahdollistamista mikropalveluista.

pähkinänkuoressa Machine Learning as a Service (Mlaas) tarkoittaa useita palveluita, jotka tarjoavat koneoppimisen työkaluja pilvipalvelujen osana. MLaaS-palveluntarjoajat tarjoavat kehittäjille palveluita, jotka sisältävät ennakoivaa analytiikkaa, datan muunnoksia ja visualisointeja, tiedon mallintamisen sovellusliittymiä, kasvojentunnistusta, luonnollisen kielen käsittelyä ja koneella syväoppimisen algoritmeja.

niiden lukuisten etujen lisäksi, joita MLaaS tarjoaa, yksi tärkeimmistä eduista näille palveluille on se, että yritykset voivat aloittaa koneoppimisen nopeasti ilman, että niiden tarvitsee kestää työlästä ja työlästä ohjelmistojen asennusprosessia tai tarjota omia palvelimia kuten useimpien muiden pilvipalvelujen kanssa. Mlaas: lla palveluntarjoajan datakeskukset hoitavat varsinaisen laskennan, joten sen helppous on joka käänteessä yrityksille.

TEKOÄLYOHJELMISTOJEN ja-palveluiden avulla yritykset pystyvät parantamaan tuotevalmiuksiaan ja tarjontaansa, tehostamaan säännöllistä liiketoimintaa, helpottamaan vuorovaikutusta asiakkaiden kanssa ja luomaan tarkempia liiketoimintastrategioita tekoälyn ennustusominaisuuksien avulla. Mlaas: n avulla kehittäjät pääsevät käsiksi kehittyneisiin valmiiksi rakennettuihin malleihin ja algoritmeihin, jotka muuten vievät valtavasti aikaa, taitoa ja resursseja, mikä tarkoittaa, että he voivat käyttää enemmän aikaa rakentamiseen ja keskittymiseen kunkin projektin tärkeisiin osiin.

myös koneoppimismallien rakentamiseen tarvittavan insinöörien ja kehittäjien tiimin saaminen maksaa paljon, eikä heitä ole kovin montaa valittavana. Viime kädessä helppous ja tehokkuus MLaaS asetelmia, ilmeinen tulopiikki ne tarjoavat, on suuri houkutus yrityksille.

ketkä ovat MLaaS: n suuria pelureita?

suuria pilvipalvelujen tarjoajia, jotka ovat samanaikaisesti luomassa ja muuttamassa mlaas: n peliä, ovat Amazon, Microsoft, Google ja IBM. Jokainen palveluntarjoaja tarjoaa erilaisia koneoppimispalveluiden muunnelmia, joissa on omat ainutlaatuiset haasteensa ja palkintonsa, joten on parasta määritellä yrityksesi tarpeet varmistaaksesi, minkä palveluntarjoajan tarjoukset sopivat sinulle parhaiten.

AWS Koneoppiminen

lähde: Amazon

SaaS-alan johtajat Amazon Web Services pyrkii saavuttamaan samanlaisen aseman MLAs-areenalla AWS-Koneoppimisratkaisuillaan, jotka ohjaavat käyttäjiä luomaan koneoppimismalleja tarvitsematta itse opetella algoritmeja. Kun olet luonut mallisi käyttäjäystävällisillä visualisointityökaluilla ja velhoilla, sovelluksesi ennusteet luodaan yksinkertaisilla Sovellusliittymillä ilman, että käyttäjän tarvitsee luoda mitään koodia tai hallita mitään infrastruktuuria.

Amazon Machine Learning tarjoaa korkean automaatiotason, johon kuuluu kyky ladata dataa useista lähteistä, kuten CSV-tiedostoista, Amazon Redshift-tiedostoista, Amazon RDS-tiedostoista ja paljon muuta. Numeerisen ja kategorisen lajitteluprosessin kautta palvelu määrittää tiedon esikäsittelyn tarkat menetelmät täysin itse.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Lähde: Microsoft Azure

Microsoft Azure tarjoaa laajan valikoiman palveluita, mutta keskitymme sen koneoppimistarjontaan. Azure tarjoaa skaalautuvaa koneoppimista kaikenkokoisille käyttäjille, jotka sopivat tekoälyn aloittelijoille ja ammattilaisille. Se tarjoaa joukon työkaluja pidetään joustavampia templatized algoritmeja.

ML Studio on Azuren ensisijainen mlaas-palvelu, joka tarjoaa erittäin yksinkertaisen selainpohjaisen ympäristön vedä ja pudota-mekanismeilla, mikä poistaa koodauksen tarpeen. ML Studio tarjoaa käyttäjille laajan valikoiman algoritmeja yli 100 menetelmiä kehittäjät voivat käyttää. ML Studio tarjoaa käyttäjille myös pääsyn Cortina Intelligence galleriaan, joka on yhteisöllinen kokoelma koneoppimista.

IBM Watson Machine Learning

lähde: IBM

WML on laaja IBM: n Bluemix-palvelun tarjoaja, joka sisältää pisteytys-ja koulutusmahdollisuuksia, jotka on suunniteltu vastaamaan sekä kehittäjien että datatieteilijöiden tarpeisiin. Palvelu käsittelee käyttöönotto -, operationalisointi-ja koneoppimismalleja, jotka voivat luoda arvoa yrityksille.

WML on yhteensopiva myös Jupyter-kannettavien Python -, Scala-ja R-kannettavien kanssa.yksi tämän palvelun tärkeimmistä puolista on visuaaliset mallinnustyökalut, jotka auttavat käyttäjiä tunnistamaan kuvioita nopeasti, saamaan arvokkaita oivalluksia ja lopulta nopeuttamaan päätöksentekoa.

Google Cloud Machine Learning Engine

Lähde: Google

lisäten laajan SaaS-valikoimansa Google on ottanut uuden jättiaskeleen syvemmälle pilvipalvelujen valta-asemaan luomalla hienostuneen MLAs-Alustan. Google tarjoaa nykyisiin SaaS-tarjouksiinsa perustuvia koneoppimispalveluita luonnollisen kielen käsittelyyn ja puheen ja kääntämisen API-rajapintoja sekä videon ja kuvan tunnistusta varten.

Googlen Cloud Machine Learning Engine tarjoaa käyttäjäystävällisiä tapoja rakentaa koneoppimismalleja kaikenkokoisille tiedoille. TensorFlow ‘ hun perustuva alusta on integroitu kaikkiin Googlen palveluihin keskittyen ensisijaisesti syviin neuroverkkotehtäviin.

miten MLAs voi auttaa yrityksiä parantamaan tarjontaansa?

useimmat kilpailukykyiset yritykset ovat jo alkaneet ottaa tekoälyä käyttöön toiminnassaan, ja juuri niillä on kilpailuetu, sillä tekoäly helpottaa koneoppimiskykyä helvetisti. Kautta hienostunut pilvipalvelutarjonta johtajat pelin (Microsoft, Google, Amazon, IBM, jne.), yritykset voivat nyt saada koneoppimisen ratkaisevat edut ulkoistettuna palveluna ilman, että niiden tarvitsee palkata korkeasti koulutettuja tekoälyn kehittäjiä ja niiden mukanaan tuomaa valtavaa hintalappua.

näiden suurten pilvipalvelujen tarjoamat mikropalvelut mahdollistavat helpon asennuksen, ja hyödyt ovat valtavat (oikein käytettynä). Koneoppimisalgoritmit voivat parantaa liiketoimintaprosesseja ja toimintoja, parantaa asiakkaiden vuorovaikutusta ja hyödyttää koko liiketoimintastrategiaa.

pelkkä koneoppimisen paljastaman tiedon vastaanottaminen ei kuitenkaan tee yrityksestäsi seuraavaa suurta kilpailijaa Amazonin vuotuisilla tuloilla mitattuna, jos et osaa käyttää tietoja oikein. Konkreettiset pohdinnat sijoitetun pääoman tuotto-odotuksista riippuvat koneoppimisen tulosten tueksi toteutetusta strategiasta.

Koneoppiminen tarjoaa dataa, joka perustuu moniin muuttujiin ja koostumuksiin, ja hallittavan lähestymistavan määrittely näiden tietojen sisällyttämiseksi parhaalla mahdollisella tavalla osoittaa, kuinka arvokas tämä uusi teknologia todella on yrityksellesi.

Write a Comment

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista.