Machine Learning as a Service-che cos’è e come può aiutare la tua azienda?

Jul 6, 2018 · 7 min a leggere

Il concetto di macchina di apprendimento mira essenzialmente a rendere i computer imparare come fanno gli esseri umani. Fin dalla sua nascita, quasi 50 anni fa, questa tecnologia si è evoluta, dandoci modi migliori e più raffinati per trovare modelli utili in grandi quantità di dati. Ciò si ottiene applicando un algoritmo che si restringe e specifica programmi comuni “if-then” con risultati più granulari, ampliando la portata dei suoi risultati e creando più risultati possibili.

In termini semplici, l’apprendimento automatico è composto da tre passaggi:

  1. Descrizione: i dati vengono raccolti e quindi descritti e presentati in grafici e report.
  2. Previsione: i modelli sono trovati e le previsioni sono fatte dai risultati.
  3. Prescrizione: gli utenti possono quindi decidere cosa fare con le informazioni.

Un programma è ora unbeholden a un insieme di regole generate da un ingegnere. Invece, una macchina è in grado di creare un modello di definizione di modelli univocamente ad esso dopo aver ricevuto una serie di esempi di formazione. Quando tutta la meccanica viene gestita dalla macchina e gli ingegneri possono semplicemente concentrarsi su input e output, viene creata una varietà quasi illimitata di opportunità applicative, dal riconoscimento facciale all’apprendimento profondo e (soprattutto) tutto il resto.

Allora, perché l’apprendimento automatico sta ricevendo molta attenzione negli ultimi tempi? Bene, per una ragione molto semplice ma logica: solo di recente abbiamo sviluppato la potenza computazionale necessaria per elaborare i big data. Era una di quelle idee che richiedevano la tecnologia del futuro per essere realizzata, come i primi sogni di viaggio nello spazio, respirare sott’acqua e cataloghi illimitati di immagini di gatti con un clic di un pulsante — che tempo di essere vivi.

I dati sono il driver dell’apprendimento automatico. Pensate a come il suo cibo-più divora il più grande, più complesso e intuitivo diventa. Molti dei principali fornitori di cloud a livello mondiale offrono ora strumenti di apprendimento automatico, tra cui Microsoft, Amazon, Google e IBM. Il vantaggio principale che queste aziende hanno rispetto ai loro concorrenti è il loro accesso e la capacità di generare i propri big data, che li pone in un campionato completamente diverso rispetto ad altre piccole imprese o startup che non possono competere con la quantità di dati che questi fornitori di cloud generano su base giornaliera.

Ciò ha portato questi giganti tecnologici a fornire l’apprendimento automatico come servizio alle aziende di tutto il mondo, consentendo ai clienti di scegliere tra una gamma di microservizi che l’apprendimento automatico ha reso possibile.

In poche parole, Machine Learning as a Service (MLaaS) si riferisce a una serie di servizi che offrono strumenti di apprendimento automatico come componente dei servizi di cloud computing. I provider MLaaS offrono agli sviluppatori servizi che includono analisi predittiva, trasformazioni e visualizzazioni dei dati, API di modellazione dei dati, riconoscimento facciale, elaborazione del linguaggio naturale e algoritmi di machine deep learning.

Oltre ai numerosi vantaggi offerti da MLaaS, una delle principali attrazioni di questi servizi è che le aziende sono in grado di iniziare rapidamente con l’apprendimento automatico senza dover sopportare i laboriosi e noiosi processi di installazione del software o fornire i propri server come farebbero con la maggior parte degli altri servizi di cloud computing. Con MLaaS i data center del provider gestiscono il calcolo effettivo, quindi la sua facilità di convenienza ad ogni turno per le aziende.

Utilizzando il software e i servizi AI, le aziende sono in grado di migliorare le proprie capacità e offerte di prodotto, rendere le operazioni aziendali regolari più efficienti, facilitare l’interazione con i clienti e utilizzare le capacità di previsione AI per creare strategie aziendali più precise. Con MLaaS, gli sviluppatori hanno accesso a sofisticati modelli pre-costruiti e algoritmi che altrimenti richiederebbero un’immensa quantità di tempo, abilità e risorse, questo significa che sono in grado di dedicare più tempo alla costruzione e concentrarsi sulle parti importanti di ogni progetto.

Inoltre, ottenere un team di ingegneri e sviluppatori con le competenze e le conoscenze necessarie per costruire modelli di apprendimento automatico costa molto, e non ce ne sono troppi tra cui scegliere. In definitiva, la facilità e l’efficacia delle configurazioni MLaaS, con l’ovvio picco di entrate che forniranno, è un fascino importante per le aziende.

Chi sono i grandi giocatori di MLaaS?

I grandi fornitori di cloud che stanno contemporaneamente creando e cambiando il gioco di MLaaS sono Amazon, Microsoft, Google e IBM. Ogni provider offre diverse varianti di servizi di apprendimento automatico che vengono con le proprie sfide e ricompense uniche, quindi è meglio definire le esigenze aziendali per accertare quali offerte del provider si adattano di più.

Apprendimento automatico AWS

Fonte: Amazon

Leader nel settore SaaS, Amazon Web Services sta cercando di ottenere uno status simile nell’arena MLaaS con le loro soluzioni di apprendimento automatico AWS che guidano gli utenti attraverso la creazione di modelli di apprendimento automatico senza dover imparare gli algoritmi stessi. Dopo aver creato i modelli con gli strumenti di visualizzazione user-friendly e le procedure guidate, le previsioni dell’applicazione vengono create da semplici API senza che l’utente debba generare alcun codice o gestire alcuna infrastruttura.

Amazon Machine Learning offre un elevato livello di automazione che include la possibilità di caricare dati da più fonti, inclusi file CSV, Amazon Redshift, Amazon RDS e altro ancora. Attraverso un processo di ordinamento numerico e categoriale, il servizio determina i metodi accurati di pre-elaborazione dei dati interamente da solo.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Fonte: Microsoft Azure

Microsoft Azure offre una gamma di servizi, ma ci stiamo concentrando sulla sua offerta di apprendimento automatico. Azure offre un apprendimento automatico scalabile per utenti di tutte le dimensioni, adatto sia ai principianti che ai professionisti. Offre una serie di strumenti considerati più flessibili per algoritmi templatizzati.

ML Studio è il servizio MLaaS primario di Azure che vanta un ambiente altamente semplice basato su browser con meccanismi drag-and-drop che elimina la necessità di codifica. ML Studio fornisce agli utenti una grande varietà di algoritmi con oltre 100 metodi per gli sviluppatori di utilizzare. ML Studio offre inoltre agli utenti l’accesso alla Cortina Intelligence Gallery, una raccolta di apprendimento automatico basata sulla comunità.

IBM Watson Macchina di Apprendimento

Fonte: IBM

WML è un ampio fornitore del servizio powered by IBM Bluemix che include il punteggio e la formazione di funzionalità progettate per soddisfare le esigenze degli sviluppatori e ricercatori. Il servizio gestisce la distribuzione, l’operationalizzazione e modelli di apprendimento automatico che possono creare valore per le aziende.

WML è anche compatibile con i notebook Jupyter in Python, Scala e R. Una delle principali attrattive di questo servizio sono i suoi strumenti di modellazione visiva che aiutano gli utenti a identificare rapidamente i modelli, ottenere preziose informazioni e, infine, consentire loro di prendere decisioni più velocemente.

Motore di apprendimento automatico Google Cloud

Fonte: Google

Aggiungendo alla sua vasta gamma SaaS, Google ha fatto un altro gigantesco passo avanti nel dominio dei servizi cloud creando una sofisticata piattaforma MLaaS. Sulla base delle sue offerte SaaS esistenti, Google fornisce servizi di apprendimento automatico per l’elaborazione del linguaggio naturale e API per la parola e la traduzione, nonché per il riconoscimento di video e immagini.

Google Cloud Machine Learning Engine vanta modi user-friendly per costruire modelli di apprendimento automatico per i dati di qualsiasi varietà e dimensione. Basato su TensorFlow, la piattaforma è integrata con tutti i servizi Google con un focus prioritario sulle attività di rete neurale profonde.

In che modo gli MLAAS possono aiutare le aziende a migliorare la loro offerta?

La maggior parte delle aziende competitive hanno già iniziato ad adottare AI nelle loro operazioni e sono quelli con un vantaggio competitivo come AI rende le capacità di apprendimento automatico un inferno di molto più facile. Attraverso sofisticate offerte di servizi cloud dei leader nel gioco(Microsoft, Google, Amazon, IBM, ecc.), le aziende sono ora in grado di avere i vantaggi cruciali dell’apprendimento automatico esternalizzato come servizio senza dover assumere sviluppatori di IA altamente qualificati e l’enorme cartellino del prezzo con cui vengono.

I microservizi forniti da questi grandi servizi cloud consentono una facile configurazione e i vantaggi sono enormi (se usati correttamente). Gli algoritmi di apprendimento automatico possono migliorare i processi e le operazioni aziendali, migliorare le interazioni con i clienti e avvantaggiare la strategia aziendale complessiva.

Tuttavia, semplicemente ricevere le informazioni che l’apprendimento automatico rivela non renderà la tua azienda il prossimo principale concorrente di Amazon in termini di entrate annuali se non sai come utilizzare correttamente i dati. Riflessioni tangibili sul ROI dipenderanno da una strategia implementata per sostenere i risultati di apprendimento automatico.

L’apprendimento automatico fornisce dati basati su molte variabili e consistenze e definire un approccio gestibile per incorporare queste informazioni nel miglior modo possibile dimostrerà quanto sia preziosa questa nuova tecnologia per il tuo business.

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