サービスとしての機械学習–それは何であり、どのようにあなたのビジネスを助けることができますか?

7月6,2018·7分読み取り

機械学習の概念は、本質的に人間がそうであるようにコンピュータが学習することを目的としています。 50年近く前の創業以来、この技術は進化しており、大量のデータで有用なパターンを見つけるためのより良い、より洗練された方法を提供しています。 これは、一般的な”if-then”プログラムを狭くして指定するアルゴリズムを適用して、より詳細な結果をもたらし、その結果の範囲を広げ、より可能な結果を

簡単に言えば、機械学習は三つのステップで構成されています:

  1. 説明:データは収集され、チャートやレポートに記載され、表示されます。
  2. 予測:パターンが見つかり、結果から予測が行われます。
  3. 処方箋:ユーザーは、情報をどうするかを決定できます。

プログラムはエンジニアによって生成された一連のルールに保持されなくなりました。 代わりに、一連のトレーニング例を受け取った後、マシンはそれに固有のパターンを定義するモデルを作成することができます。 すべての機械が機械によって処理され、エンジニアが単に入力と出力に集中できる場合、顔認識から深層学習、そして(主に)その間のすべてに至るまで、

では、なぜ機械学習が最近注目を集めているのですか? まあ、一つの非常に単純でありながら論理的な理由のために: 私たちは最近、ビッグデータを処理するために必要な計算能力を開発しました。 それは、宇宙旅行の初期の夢のように、水中で呼吸し、ボタンをクリックするだけで猫の画像の無制限のカタログのように、未来の技術を実現する必要

データは機械学習の原動力です。 その食べ物としてそれを考えてください—より多くのそれは大きく、より複雑で直感的になります食い入るように。 世界をリードするクラウドプロバイダーの多くは、現在、Microsoft、Amazon、Google、IBMなどの機械学習ツールを提供しています。 これらの企業が競合他社に比べて持っている主な利点は、これらのクラウドプロバイダが日常的に生成するデータの量と競合することはできません他の中小企業やスタートアップと比較して完全に異なるリーグにそれらを配置し、独自のビッグデータを生成するために彼らのアクセスと能力です。

これにより、これらの技術大手は、機械学習を世界中の企業にサービスとして提供し、顧客は機械学習が可能にしたさまざまなマイクロサービスから選

一言で言えば、サービスとしての機械学習(MLaaS)は、クラウドコンピューティングサービスの構成要素として機械学習ツールを提供する多くのサービスを指します。 MLaaSプロバイダーは、予測分析、データ変換と視覚化、データモデリングApi、顔認識、自然言語処理、機械深層学習アルゴリズムなどの開発者向けサービスを提供しています。

MLaaSが提供する多数の利点とは別に、これらのサービスの主な魅力の一つは、企業が面倒で退屈なソフトウェアインストールプロセスに耐えたり、他のほと MLaaSを使用すると、プロバイダのデータセンターは、実際の計算を処理するので、企業のための毎ターンで利便性のその容易さ。

AIソフトウェアやサービスを利用することにより、企業は製品の機能や提供を向上させ、通常の業務運営をより効率的にし、顧客との対話を容易にし、AI予測機能を使用してより正確なビジネス戦略を作成することができます。 MLaaSを使用すると、開発者は、そうでなければ時間、スキルやリソースの膨大な量を取るだろう洗練された事前に構築されたモデルやアルゴリズムへのア

また、機械学習モデルを構築するために必要なスキルと知識を持つエンジニアと開発者のチームを得ることは多くの費用がかかり、それらの中から選択することはあまりありません。 最終的には、MLaaSのセットアップの容易さと有効性は、明らかな収益スパイクを提供することで、企業にとって大きな魅力です。

MLaaSの大きな選手は誰ですか?

MLaaSのゲームを同時に作成し、変更している大規模なクラウドプロバイダーは、Amazon、Microsoft、Google、IBMです。 各プロバイダーは、独自の課題と報酬を伴うさまざまな種類の機械学習サービスを提供しているため、どのプロバイダーの提供が最も適しているかを確

ソース: Amazon

SaaS分野のリーダーであるAmazon Web Servicesは、アルゴリズムを自分で学ぶことなく機械学習モデルを作成することによってユーザーを導くAWS Machine Learningソリューション 使いやすい可視化ツールとウィザードを使用してモデルを作成した後、ユーザーがコードを生成したり、インフラストラクチャを管理したりすることなく、簡単なApiによってアプリケーションの予測が作成されます。Amazon Machine Learningは、CSVファイル、Amazon Redshift、Amazon RDSなど、複数のソースからデータをロードする機能を含む高度な自動化を提供します。 数値的およびカテゴリ的なソートプロセスを通じて、サービスは完全に独自にデータ前処理の正確な方法を決定します。

Microsoft Azure Machine Learning Studio

ソース: Microsoft Azure

Microsoft Azureはさまざまなサービスを提供していますが、私たちはその機械学習の提供に焦点を当てています。 Azureは、あらゆる規模のユーザーにスケーラブルな機械学習を提供し、AIの初心者にもプロにも適しています。 これは、テンプレート化されたアルゴリズムのためのより柔軟な考えツールのホストを提供しています。

ML Studioは、コーディングの必要性を排除するドラッグアンドドロップメカニズムを備えた非常にシンプルなブラウザベースの環境を誇るAzureの主要なMLaaSサー ML Studioは、開発者が使用するための100以上のメソッドを持つアルゴリズムの多種多様なユーザーを提供します。 ML Studioでは、コミュニティベースの機械学習コレクションであるCortina Intelligence Galleryへのアクセスもユーザーに提供します。

IBM Watson Machine Learning

出典:IBM

WMLは、IBMのBluemixを搭載した幅広いサービス-プロバイダーであり、開発者とデータ-サイエンティストの両方のニーズに対応するように設計されたスコア このサービスは、企業の価値を生み出すことができる展開、運用化、機械学習モデルを処理します。このサービスの主な魅力の1つは、ユーザーがパターンを迅速に識別し、貴重な洞察を得て、最終的に意思決定を迅速に行うことを可能にするビジュアルモデリングツールです。

Googleクラウド機械学習エンジン

ソース: Google

その広範なSaaSの範囲に加えて、Googleは洗練されたMLaaSプラットフォームを作成することによって、クラウドサービスの優位性にさらに大きな一歩を踏み出しました。 Googleは、既存のSaaS製品に基づいて、自然言語処理のための機械学習サービスと、音声および翻訳、ビデオおよび画像認識のためのApiを提供しています。

Googleのクラウド機械学習エンジンは、あらゆる種類やサイズのデータの機械学習モデルを構築するためのユーザーフレンドリーな方法を誇っています。 TensorFlowに基づいて、プラットフォームはすべてのGoogleサービスと統合されており、深いニューラルネットワークタスクに重点が置かれています。

MLaaSはどのように企業の提供を改善するのに役立ちますか?

ほとんどの競争力のある企業はすでに業務にAIを採用し始めており、AIは機械学習機能をはるかに簡単にするため、競争力のある企業です。 ゲームのリーダー(マイクロソフト、グーグル、アマゾン、IBMなど)の洗練されたクラウドサービスの提供を通じて。これにより、企業は、高度に熟練したAI開発者を雇うことなく、巨大な値札を持つことなく、機械学習の重要な利点をサービスとして外部委託することがで

これらの大規模なクラウドサービスが提供するマイクロサービスは、簡単なセットアップを可能にし、利点は(正しく使用されている場合)巨大です。 機械学習アルゴリズムは、ビジネスプロセスと運用を強化し、顧客との対話を改善し、ビジネス戦略全体に利益をもたらすことができます。

しかし、機械学習が明らかにする情報を受け取るだけでは、データを正しく利用する方法がわからなければ、年間収益の面でAmazonの次の主要な競争相手になることはありません。 ROIに対する具体的な反映は、機械学習の調査結果をバックアップするために実装された戦略に依存します。

機械学習は、多くの変数と一貫性に基づいてデータを提供し、この情報を可能な限り最良の方法で組み込むための管理可能なアプローチを定義するこ

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