서비스로서의 기계 학습–그것이 무엇이며 어떻게 귀하의 비즈니스에 도움이 될 수 있습니까?

2018 년 7 월 6 일·7 분 읽기

기계 학습의 개념은 본질적으로 컴퓨터가 인간처럼 배우도록하는 것을 목표로합니다. 50 년 전에 설립 된 이래,이 기술은 우리에게 많은 양의 데이터에 유용한 패턴을 찾을 수있는 더 나은,더 세련된 방법을 제공,진화하고있다. 이 범위를 좁히고 더 세분화 된 결과의 결과로 일반적인’경우-다음’프로그램을 지정하는 알고리즘을 적용하여 달성,그 결과의 범위를 확대하고 더 가능한 결과를 생성.

간단히 말해서,기계 학습은 세 단계로 구성됩니다:

  1. 설명:데이터가 수집된 다음 차트 및 보고서에 설명 및 표시됩니다.
  2. 예측:패턴이 발견되고 결과로부터 예측이 이루어집니다.
  3. 처방전:사용자는 정보로 무엇을 할 것인지 결정할 수 있습니다.

이제 프로그램은 엔지니어가 생성한 규칙 집합에 적용되지 않습니다. 대신 기계는 일련의 교육 예제를 수신 한 후 패턴을 고유하게 정의하는 모델을 만들 수 있습니다. 모든 역학이 기계에 의해 처리되고 엔지니어가 단순히 입력 및 출력에 집중할 수 있으면 얼굴 인식에서 딥 러닝 및 그 사이의 모든 것에 이르기까지 거의 무제한의 다양한 애플리케이션 기회가 만들어집니다.

그런데 왜 기계 학습은 최근에 많은 관심을 받고 있습니까? 음,하나의 매우 간단하면서도 논리적 인 이유: 우리는 최근 빅 데이터를 처리하는 데 필요한 계산 능력을 개발했습니다. 우주 여행의 초기 꿈,버튼 클릭만으로 수중 호흡 및 고양이 이미지의 무제한 카탈로그와 같이 미래의 기술을 실현해야하는 아이디어 중 하나였습니다.

데이터는 기계 학습의 동인이다. 그것의 음식으로 생각-더 그것은 더 큰,더 복잡 하 고 직관적인 그것을 삼 켜 된다. 세계 최고의 클라우드 제공 업체의 대부분은 이제 마이크로 소프트,아마존,구글,아이비엠을 포함한 기계 학습 도구를 제공합니다. 이 회사들이 경쟁사에 비해 갖는 가장 큰 장점은 자신의 빅 데이터에 대한 액세스 및 생성 능력이며,이는 클라우드 제공 업체가 생성하는 데이터의 양과 경쟁 할 수없는 다른 소규모 기업 또는 신생 기업에 비해 완전히 다른 리그에 배치됩니다 매일.

이로 인해 이러한 기술 대기업들은 기계 학습을 전 세계 기업에 서비스로 제공하여 고객이 기계 학습이 가능하게 한 다양한 마이크로 서비스 중에서 선택하고 선택할 수 있게 되었습니다.

간단히 말해서,서비스로서의 기계 학습은 클라우드 컴퓨팅 서비스의 구성 요소로서 기계 학습 도구를 제공하는 여러 서비스를 의미합니다. 개발자들은 예측 분석,데이터 변환 및 시각화,데이터 모델링,얼굴 인식,자연어 처리 및 머신 딥러닝 알고리즘을 포함한 서비스를 제공합니다.

이러한 서비스의 주요 매력 중 하나는 기업이 힘들고 지루한 소프트웨어 설치 프로세스를 견디거나 대부분의 다른 클라우드 컴퓨팅 서비스와 마찬가지로 자체 서버를 제공하지 않고도 기계 학습을 신속하게 시작할 수 있다는 것입니다. 데이터 센터는 실제 계산을 처리하므로 비즈니스를위한 모든 회전에서 편리함을 제공합니다.

인공지능 소프트웨어 및 서비스를 사용함으로써 기업은 제품 기능 및 오퍼링을 개선하고,정기적인 비즈니스 운영을 보다 효율적으로 하고,고객과의 상호작용을 보다 쉽게 하고,인공지능 예측 기능을 사용하여 보다 정확한 비즈니스 전략을 수립할 수 있다. 개발자들은 정교한 사전 구축된 모델과 알고리즘에 접근할 수 있으며,그렇지 않으면 엄청난 시간,기술 및 자원이 소요될 것이며,이는 각 프로젝트의 중요한 부분을 구축하고 집중하는 데 더 많은 시간을 할애 할 수 있음을 의미합니다.

또한 기계 학습 모델을 구축하는 데 필요한 기술과 지식을 갖춘 엔지니어와 개발자 팀을 확보하는 데는 많은 비용이 들며 선택할 수있는 기술이 너무 많지 않습니다. 궁극적으로,용이성과 그들이 제공 할 것입니다 명백한 수익 스파이크와 믈라아스 설정의 효능,기업을위한 주요 매력이다.

믈라스의 큰 선수는 누구인가?

동시에 게임을 만들고 바꾸는 대규모 클라우드 제공업체는 아마존,마이크로소프트,구글,아이비엠이다. 각 공급자는 고유 한 도전과 보상과 함께 제공되는 다양한 기계 학습 서비스를 제공하므로 비즈니스 요구 사항을 정의하여 어떤 공급자의 제품이 가장 적합한 지 확인하는 것이 가장 좋습니다.

출처: 이 솔루션은 사용자가 알고리즘을 직접 배울 필요 없이 기계 학습 모델을 만드는 과정을 안내합니다. 사용자 친화적인 시각화 도구 및 마법사를 사용하여 모델을 만든 후에는 사용자가 코드를 생성하거나 인프라를 관리할 필요 없이 간단한 응용 프로그램 예측이 만들어집니다.

아마존 기계 학습은 여러 소스에서 데이터를 로드하는 기능을 포함하는 높은 수준의 자동화를 제공합니다. 수치 및 범주형 정렬 프로세스를 통해 서비스는 전적으로 자체적으로 정확한 데이터 전처리 방법을 결정합니다.

마이크로소프트 애저 머신 러닝 스튜디오

출처: 마이크로 소프트 애저

마이크로 소프트 애저는 다양한 서비스를 제공하지만,우리는 자사의 기계 학습 제공에 초점을 맞추고있다. 푸른 모두 인공 지능 초보자와 전문가에 적합한 모든 규모의 사용자를위한 확장 가능한 기계 학습을 제공합니다. 템플릿 화 알고리즘에 대해보다 유연한 것으로 간주되는 다양한 도구를 제공합니다.이 서비스는 매우 간단한 브라우저 기반 환경을 자랑하며,드래그 앤 드롭 메커니즘을 통해 코딩이 필요하지 않습니다. 개발자들이 사용할 수 있는 100 가지 이상의 방법이 있는 다양한 알고리즘을 사용자에게 제공합니다. 또한 커뮤니티 기반의 기계 학습 컬렉션 인 코르티나 인텔리전스 갤러리에 액세스 할 수 있습니다.

왓슨 머신러닝

이 기능에는 개발자와 데이터 과학자의 요구를 충족하도록 설계된 채점 및 교육 기능이 포함되어 있습니다. 이 서비스는 기업에 가치를 창출 할 수있는 배포,운영화 및 기계 학습 모델을 처리합니다.이 서비스의 주된 목적은 사용자가 패턴을 빠르게 식별하고 귀중한 통찰력을 얻으며 궁극적으로 사용자가 더 빨리 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 시각적 모델링 도구입니다.

구글 클라우드 머신러닝 엔진

출처: 구글

광범위한 사스 범위에 추가,구글은 정교한 믈라아스 플랫폼을 만들어 클라우드 서비스 지배에 또 다른 거대한 단계를 촬영하고있다. 또한,구글은 자연어 처리를 위한 기계 학습 서비스를 제공하고,음성 및 번역,비디오 및 이미지 인식을 위한 기계 학습 서비스를 제공한다.

구글의 클라우드 기계 학습 엔진은 모든 다양성과 크기의 데이터에 대한 기계 학습 모델을 구축 할 수있는 사용자 친화적 인 방법을 자랑합니다. 텐서 플로우를 기반으로,이 플랫폼은 깊은 신경 네트워크 작업에 우선 초점을 맞춘 모든 구글 서비스와 통합되어 있습니다.

회사는 어떻게 그들의 제공을 개선 하는 데 도움이 수 있습니다.?

대부분의 경쟁업체들은 이미 인공지능을 도입하기 시작했으며,인공지능이 기계 학습 능력을 훨씬 더 쉽게 만들어주기 때문에 경쟁 우위를 가진 기업들이다. 게임의 지도자의 정교한 클라우드 서비스 제공을 통해(마이크로 소프트,구글,아마존,아이비엠,기타.),기업은 이제 고도로 숙련 된 인공 지능 개발자와 함께 제공되는 거대한 가격표를 고용 할 필요없이 서비스로 아웃소싱 된 기계 학습의 중요한 이점을 가질 수 있습니다.

이러한 대형 클라우드 서비스가 제공하는 마이크로 서비스를 사용하면 쉽게 설치할 수 있으며 올바르게 사용하는 경우 큰 이점이 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 비즈니스 프로세스 및 운영을 향상시키고 고객 상호 작용을 개선하며 전반적인 비즈니스 전략에 도움이 될 수 있습니다.

그러나,단순히 기계 학습이 밝혀 정보를 수신하면 데이터를 올바르게 활용하는 방법을 모르는 경우 연간 매출 측면에서 아마존의 다음 주요 경쟁 업체가 될 수 없습니다. 투자 수익에 대한 실질적인 반영은 기계 학습 결과를 뒷받침하기 위해 구현 된 전략에 달려 있습니다.

기계 학습은 많은 변수와 일관성을 기반으로 데이터를 제공하며,이 정보를 최상의 방법으로 통합하기 위한 관리 가능한 접근 방식을 정의하면 이 새로운 기술이 실제로 비즈니스에 얼마나 가치가 있는지를 입증할 수 있습니다.

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