Maskinlæring som En Tjeneste – hva er Det og hvordan kan Det hjelpe din bedrift?

Jul 6, 2018 * 7 min lese

begrepet maskinlæring har som mål å få datamaskiner til å lære som mennesker gjør. Siden starten for nesten 50 år siden har denne teknologien utviklet seg, noe som gir oss bedre, mer raffinerte måter å finne nyttige mønstre i store mengder data. Dette oppnås ved å bruke en algoritme som begrenser og spesifiserer vanlige ‘if-then’ – programmer som resulterer i mer granulære utfall, utvider omfanget av funnene og skaper flere mulige utfall.

enkelt sagt består maskinlæring av tre trinn:

  1. Beskrivelse: data samles inn og beskrives og presenteres deretter i diagrammer og rapporter.
  2. Prediksjon: mønstre er funnet og spådommer er laget av resultatene.
  3. Resept: brukere kan da bestemme hva de skal gjøre med informasjonen.

et program er nå unbeholden til et sett med regler generert av en ingeniør. I stedet er en maskin i stand til å lage en modell for å definere mønstre unikt for den etter å ha mottatt en rekke treningseksempler. Når alle mekanikkene håndteres av maskinen, og ingeniører bare kan fokusere på innganger og utganger, opprettes et nesten ubegrenset utvalg av applikasjonsmuligheter, fra ansiktsgjenkjenning til dyp læring og (for det meste) alt i mellom.

Så hvorfor får maskinlæring masse oppmerksomhet i nyere tid? Vel, for en veldig enkel, men logisk grunn: vi har nylig utviklet den beregningskraften som kreves for å behandle store data. Det var en av de ideene som krevde fremtidens teknologi for å bli realisert, som tidlige drømmer om romfart, puste under vann og ubegrensede kataloger av kattbilder ved å klikke på en knapp — for en tid å være i live.

Data er føreren av maskinlæring. Tenk på det som sin mat – jo mer det fortærer jo større, mer kompleks og intuitiv blir det. Mange av verdens ledende skyleverandører tilbyr nå maskinlæringsverktøy, Inkludert Microsoft, Amazon, Google og IBM. Den største fordelen disse selskapene har over sine konkurrenter er deres tilgang til og evne til å generere sine egne store data, noe som plasserer dem i en helt annen liga sammenlignet med andre mindre bedrifter eller oppstart som ikke kan konkurrere med mengden data disse skyleverandørene genererer på daglig basis.

Dette har ført til at disse teknologigigantene tilbyr maskinlæring som en tjeneste til bedrifter over hele verden, slik at kundene kan velge og vrake fra en rekke mikrotjenester maskinlæring har gjort mulig.

I Et nøtteskall refererer Maskinlæring som En Tjeneste (MLaaS) til en rekke tjenester som tilbyr maskinlæringsverktøy som en del av cloud computing-tjenester. MLaaS-leverandører tilbyr utviklertjenester som inkluderer prediktiv analyse, datatransformasjoner og visualiseringer, datamodellerings-Api-Er, ansiktsgjenkjenning, naturlig språkbehandling og maskinlæringsalgoritmer.

Bortsett fra de mange fordelene MLaaS gir, er en av de viktigste attraksjonene til disse tjenestene at bedrifter er i stand til å komme raskt i gang med maskinlæring uten å måtte tåle de vanskelige og kjedelige programvareinstallasjonsprosessene eller gi sine egne servere som de ville med de fleste andre cloud computing-tjenester. Med MLaaS håndterer leverandørens datasentre den faktiske beregningen, så det er enkelt å gjøre det enkelt for bedrifter.

ved Å bruke ai programvare og tjenester bedrifter er i stand til å forbedre sine produkt evner og tilbud, gjøre regelmessig forretningsdrift mer effektiv, samhandling med kunder enklere og bruke AI prediksjon evner til å skape mer presise forretningsstrategier. Med MLaaS får utviklere tilgang til sofistikerte forhåndsbygde modeller og algoritmer som ellers ville ta en enorm mengde tid, ferdigheter og ressurser, noe som betyr at de kan bruke mer tid på å bygge og fokusere på de viktige delene av hvert prosjekt.

det koster også mye å få et team av ingeniører og utviklere med den nødvendige ferdigheten og kunnskapen til å bygge maskinlæringsmodeller, og det er ikke så mange av dem å velge mellom. Til syvende og sist, den enkle og effekten Av MLaaS oppsett, med åpenbare inntekter pigg de vil gi, er en stor lokke for bedrifter.

Hvem er De store Aktørene I MLaaS?

De store skyleverandørene som samtidig skaper Og endrer Spillet MLaaS er Amazon, Microsoft, Google og IBM. Hver leverandør tilbyr forskjellige varianter av maskinlæringstjenester som kommer med sine egne unike utfordringer og belønninger, så det er best å definere bedriftens behov for å finne ut hvilken leverandørs tilbud som passer deg mest.

AWS Maskinlæring

Kilde: Amazon

Ledere I saas-feltet, Amazon Web Services ønsker å oppnå lignende status i MLaaS-arenaen med SINE AWS-Maskinlæringsløsninger som veileder brukere gjennom å lage maskinlæringsmodeller uten å måtte lære algoritmer selv. Etter å ha opprettet modellene dine med brukervennlige visualiseringsverktøy og veivisere, blir spådommer av søknaden din opprettet av enkle Apier uten at brukeren må generere kode eller administrere infrastruktur.

Amazon Machine Learning tilbyr et høyt nivå av automatisering som inkluderer muligheten til å laste inn data fra flere kilder, inkludert CSV-filer, Amazon Redshift, Amazon RDS og mer. Gjennom en numerisk og kategorisk sorteringsprosess bestemmer tjenesten de nøyaktige metodene for dataprosessering helt alene.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Kilde: Microsoft Azure

Microsoft Azure tilbyr en rekke tjenester, men vi fokuserer på maskinlæringstilbudet. Azure tilbyr skalerbar maskinlæring for brukere av alle størrelser, egnet for AI-nybegynnere og proffer. Det tilbyr en rekke verktøy anses mer fleksibel for templatized algoritmer.

ML Studio ER Azures primære MLaaS-tjeneste som har et svært enkelt nettleserbasert miljø med dra-og-slipp-mekanismer som eliminerer behovet for koding. ML Studio gir brukerne et stort utvalg av algoritmer med over 100 metoder for utviklere å bruke. ML Studio gir også brukere tilgang Til Cortina Intelligence Gallery, en fellesskapsbasert samling av maskinlæring.

IBM Watson Maskinlæring

KILDE: IBM

WML er en bred tjenesteleverandør drevet AV IBMS Bluemix som inkluderer scoring og trening evner designet for å møte behovene til både utviklere og data forskere. Tjenesten håndterer distribusjon, operasjonalisering og maskinlæringsmodeller som kan skape verdier for bedrifter.

WML er også kompatibel Med Jupyter notebooks I Python, Scala og R. en av de viktigste trekkene til denne tjenesten er visuelle modelleringsverktøy som hjelper brukerne til raskt å identifisere mønstre, få verdifull innsikt og til slutt gjøre dem i stand til å ta beslutninger raskere.

Maskinlæringsmotor For Google Cloud

Kilde: Google

Ved Å legge Til sitt omfattende saas-utvalg, Har Google tatt et annet stort skritt videre i skytjenestedominans ved å skape en sofistikert MLaaS-plattform. Google bygger på Sine Eksisterende SaaS-tilbud, Og Tilbyr maskinlæringstjenester for naturlig språkbehandling og Api-Er for tale og oversettelse, samt for video-og bildegjenkjenning.

Googles Maskinlæringsmotor i Skyen har brukervennlige måter å bygge maskinlæringsmodeller på for data av alle typer og størrelser. Basert På TensorFlow er plattformen integrert med Alle Google-tjenester med et prioritert fokus på dype nevrale nettverksoppgaver.

Hvordan kan MLaaS hjelpe bedrifter med å forbedre tilbudet sitt?

De fleste konkurransedyktige bedrifter har allerede begynt å vedta AI i sin virksomhet, og de er de med konkurransefortrinn, DA AI gjør maskinlæringsmuligheter mye enklere. Gjennom sofistikerte skytjenestetilbud av lederne i spillet(Microsoft, Google, Amazon, IBM, etc.), bedrifter er nå i stand til å ha de avgjørende fordelene med maskinlæring outsourcet som en tjeneste uten å måtte ansette dyktige AI utviklere og den enorme prislappen de kommer med.

mikrotjenestene som disse store skytjenestene gir, gir enkel oppsett, og fordelene er store (hvis de brukes riktig). Maskinlæringsalgoritmer kan forbedre forretningsprosesser og operasjoner, forbedre kundeinteraksjoner og dra nytte av den overordnede forretningsstrategien.

men bare å motta informasjonen machine learning avslører, kommer ikke til å gjøre virksomheten din til Den neste store konkurrenten Til Amazon når det gjelder årlige inntekter hvis du ikke vet hvordan du bruker dataene riktig. Konkrete refleksjoner om ROI vil avhenge av en strategi implementert for å støtte maskinlæringsfunnene.

Maskinlæring gir data basert på mange variabler og konsistenser, og å definere en håndterbar tilnærming for å innlemme denne informasjonen på best mulig måte vil bevise hvor verdifull denne nye teknologien virkelig er for bedriften din.

Write a Comment

Din e-postadresse vil ikke bli publisert.