a gépi tanulás mint szolgáltatás-mi az, és hogyan segítheti vállalkozását?

július 6, 2018 * 7 min olvasni

a gépi tanulás fogalma lényegében arra törekszik, hogy a számítógépek úgy tanuljanak, mint az emberek. Megalakulása óta közel 50 évvel ezelőtt ez a technológia fejlődött, így jobb, kifinomultabb módon találni hasznos minták nagy mennyiségű adat. Ez egy olyan algoritmus alkalmazásával érhető el, amely szűkíti és meghatározza a közös if-then programokat, amelyek szemcsésebb eredményeket eredményeznek, kibővítik a megállapítások körét és több lehetséges eredményt hoznak létre.

egyszerűen fogalmazva, a gépi tanulás három lépésből áll:

  1. leírás: az adatokat összegyűjtjük, majd leírjuk és táblázatokban és jelentésekben mutatjuk be.
  2. előrejelzés: mintákat találunk, és az eredményekből előrejelzéseket készítünk.
  3. recept: a felhasználók ezután eldönthetik, hogy mit kezdjenek az információkkal.

A program mostantól nem tartozik a mérnök által létrehozott szabálykészlethez. Ehelyett egy gép képes létrehozni egy modellt a minták egyedi meghatározására, miután megkapta a képzési példák sorozatát. Amikor az összes mechanikát a gép kezeli, és a mérnökök egyszerűen csak a bemenetekre és kimenetekre összpontosíthatnak, az alkalmazási lehetőségek szinte korlátlan választéka jön létre, az arcfelismeréstől a mély tanulásig és (többnyire) minden között.

tehát miért kap a gépi tanulás rengeteg figyelmet az utóbbi időben? Jól, egy nagyon egyszerű, mégis logikus okból: csak nemrég fejlesztettük ki a big data feldolgozásához szükséges számítási teljesítményt. Ez egyike volt azoknak az ötleteknek, amelyek a jövő technológiájának megvalósítását igényelték, mint például az űrutazásról szóló korai álmok, a víz alatti légzés és a macskaképek korlátlan katalógusa egy gombnyomásra — micsoda idő élni.

az adatok a gépi tanulás mozgatórugói. Gondolj rá úgy, mint az ételére — minél többet eszik, annál nagyobb, összetettebb és intuitívabb lesz. A világ számos vezető felhőszolgáltatója kínál gépi tanulási eszközöket, köztük a Microsoft, az Amazon, a Google és az IBM. Ezeknek a vállalatoknak a fő előnye a versenytársaikkal szemben az, hogy hozzáférnek saját nagy adataikhoz és képesek előállítani őket, ami teljesen más bajnokságba helyezi őket, mint más kisebb vállalkozások vagy induló vállalkozások, akik nem tudnak versenyezni azzal az adatmennyiséggel, amelyet ezek a felhőszolgáltatók naponta generálnak.

ez arra késztette ezeket a technológiai óriásokat, hogy a gépi tanulást szolgáltatásként nyújtsák a vállalkozások számára szerte a világon, lehetővé téve az ügyfelek számára, hogy válasszanak a gépi tanulás által lehetővé tett mikroszolgáltatások közül.

dióhéjban a gépi tanulás mint szolgáltatás (MLaaS) számos olyan szolgáltatásra utal, amelyek gépi tanulási eszközöket kínálnak a felhőalapú számítástechnikai szolgáltatások részeként. Az MLaaS szolgáltatók olyan fejlesztői szolgáltatásokat kínálnak, amelyek magukban foglalják a prediktív elemzéseket, az adatátalakításokat és a vizualizációkat, az adatmodellezési API-kat, az arcfelismerést, a természetes nyelv feldolgozását és a gépi mély tanulási algoritmusokat.

az MLaaS számos előnye mellett ezeknek a Szolgáltatásoknak az egyik elsődleges vonzereje az, hogy a vállalkozások képesek gyorsan elkezdeni a gépi tanulást anélkül, hogy el kellene viselniük a fáradságos és unalmas szoftvertelepítési folyamatokat, vagy saját szervereket biztosítaniuk, mint a legtöbb más felhőalapú számítástechnikai szolgáltatás esetében. Az MLaaS-szal a Szolgáltató adatközpontjai kezelik a tényleges számítást, így a vállalkozások számára minden alkalommal könnyű a kényelem.

az AI szoftverek és szolgáltatások használatával a vállalkozások javíthatják termékképességeiket és kínálatukat, hatékonyabbá tehetik a rendszeres üzleti műveleteket, könnyebbé tehetik az ügyfelekkel való interakciót, és az AI előrejelzési képességeit használva pontosabb üzleti stratégiákat hozhatnak létre. Az MLaaS segítségével a fejlesztők kifinomult, előre elkészített modellekhez és algoritmusokhoz férhetnek hozzá, amelyek egyébként óriási időt, szakértelmet és erőforrásokat igényelnének, ez azt jelenti, hogy több időt tudnak fordítani az egyes projektek fontos részeinek felépítésére és összpontosítására.

emellett a gépi tanulási modellek elkészítéséhez szükséges készségekkel és ismeretekkel rendelkező mérnökök és fejlesztők csapata is sokba kerül, és nincs túl sok közülük választani. Végső soron az MLaaS-beállítások egyszerűsége és hatékonysága, a nyilvánvaló bevételi csúcsokkal, amelyek biztosítják a vállalkozások számára.

kik az MLaaS nagy játékosai?

a nagy felhőszolgáltatók, akik egyszerre hozzák létre és változtatják meg az MLaaS játékát, az Amazon, a Microsoft, a Google és az IBM. Minden szolgáltató a gépi tanulási szolgáltatások különböző változatait kínálja, amelyek saját egyedi kihívásokkal és jutalmakkal járnak, ezért a legjobb, ha meghatározza üzleti igényeit, hogy megbizonyosodjon arról, hogy melyik szolgáltató kínálata felel meg Önnek a legjobban.

AWS Gépi tanulás

forrás: Amazon

a SaaS területén az Amazon Web Services hasonló státuszt kíván elérni az MLaaS arénában az AWS gépi tanulási megoldásaival, amelyek a felhasználókat a gépi tanulási modellek létrehozásában vezetik anélkül, hogy maguknak kellene algoritmusokat tanulniuk. Miután létrehozta a modelleket a felhasználóbarát megjelenítő eszközökkel és varázslókkal, az alkalmazás előrejelzéseit egyszerű API-k hozzák létre anélkül, hogy a felhasználónak bármilyen kódot kellene létrehoznia vagy bármilyen infrastruktúrát kezelnie.

az Amazon Machine Learning magas szintű automatizálást kínál, amely magában foglalja az adatok több forrásból történő betöltését, beleértve a CSV fájlokat, az Amazon Redshift-et, az Amazon RDS-t és így tovább. Számszerű és kategorikus válogatási folyamat révén a szolgáltatás teljesen önállóan határozza meg az adatok előfeldolgozásának pontos módszereit.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Forrás: Microsoft Azure

a Microsoft Azure számos szolgáltatást kínál, de a gépi tanulási ajánlatra összpontosítunk. Az Azure skálázható gépi tanulást kínál minden méretű felhasználó számára, mind a kezdők, mind a profik számára. Számos olyan eszközt kínál, amelyeket rugalmasabbnak tartanak a sablonizált algoritmusok számára.

az ML Studio az Azure elsődleges MLaaS szolgáltatása, amely rendkívül egyszerű böngészőalapú környezettel büszkélkedhet, drag-and-drop mechanizmusokkal, amely kiküszöböli a kódolás szükségességét. Az ML Studio sokféle algoritmust kínál a felhasználók számára, több mint 100 módszerrel a fejlesztők számára. Az ML Studio hozzáférést biztosít a felhasználók számára a Cortina Intelligence Gallery-hez, a gépi tanulás közösségi alapú gyűjteményéhez.

IBM Watson Gépi tanulás

forrás: IBM

a WML egy széles körű szolgáltató, amelyet az IBM Bluemix hajt, amely magában foglalja a pontozási és képzési képességeket, amelyek mind a fejlesztők, mind az adatkutatók igényeit kielégítik. A szolgáltatás kezeli a telepítési, operacionalizálási és gépi tanulási modelleket, amelyek értéket teremthetnek a vállalkozások számára.

a WML kompatibilis a Jupyter noteszgépekkel is Pythonban, Scalában és R-ben.a szolgáltatás egyik fő vonzereje a vizuális modellező eszköz, amely segíti a felhasználókat a minták gyors azonosításában, értékes információk megszerzésében és végső soron lehetővé teszi számukra a gyorsabb döntéshozatalt.

Google Cloud Gépi Tanulási Motor

Forrás: Google

kiterjedt SaaS-kínálatával a Google újabb óriási lépést tett a felhőszolgáltatások dominanciája felé egy kifinomult MLaaS platform létrehozásával. A meglévő SaaS-kínálatra építve a Google gépi tanulási szolgáltatásokat nyújt a természetes nyelvek feldolgozásához, valamint API-kat biztosít a beszéd-és fordításhoz, valamint a videó-és képfelismeréshez.

a Google Cloud Machine Learning Engine felhasználóbarát módon kínál gépi tanulási modelleket bármilyen fajta és méretű adathoz. A TensorFlow alapján a platform integrálva van az összes Google szolgáltatással, prioritásként a mély neurális hálózati feladatokra összpontosítva.

hogyan segíthet az MLaaS a vállalatoknak a kínálatuk javításában?

a legtöbb versenyképes vállalkozás már megkezdte az AI alkalmazását működésében, és ők azok, akik versenyelőnyben vannak, mivel az AI sokkal könnyebbé teszi a gépi tanulási képességeket. A játék vezetőinek (Microsoft, Google, Amazon, IBM stb.), a vállalkozások most már képesek a gépi tanulás szolgáltatásként kiszervezett alapvető előnyeire anélkül, hogy magasan képzett AI-fejlesztőket kellene felvenniük, és a hozzájuk tartozó hatalmas árcédulát.

a mikroszolgáltatások, amelyeket ezek a nagy felhőszolgáltatások nyújtanak, lehetővé teszik a könnyű telepítést, és az előnyök hatalmasak (ha helyesen használják). A gépi tanulási algoritmusok javíthatják az üzleti folyamatokat és műveleteket, javíthatják az ügyfelek interakcióit és javíthatják az általános üzleti stratégiát.

azonban egyszerűen megkapta az információkat gépi tanulás kiderül, nem fog, hogy a vállalkozás a következő fő versenytársa Amazon szempontjából az éves bevétel, ha nem tudja, hogyan kell használni az adatokat helyesen. A megtérülés kézzelfogható tükröződése a gépi tanulási eredmények alátámasztására alkalmazott stratégiától függ.

a gépi tanulás számos változón és konzisztencián alapuló adatokat szolgáltat, és egy kezelhető megközelítés meghatározása ezen információk lehető legjobb módon történő beépítésére bizonyítja, hogy ez az új technológia valóban értékes az Ön vállalkozása számára.

Write a Comment

Az e-mail-címet nem tesszük közzé.