Machine Learning as a Service – Wat is het en hoe kan het uw bedrijf helpen?

juli 6, 2018 * 7 min lezen

het concept van machine learning is voornamelijk bedoeld om computers te laten leren zoals mensen dat doen. Sinds de oprichting bijna 50 jaar geleden is deze technologie geëvolueerd, waardoor we betere, meer verfijnde manieren hebben om nuttige patronen te vinden in grote hoeveelheden gegevens. Dit wordt bereikt door een algoritme toe te passen dat gemeenschappelijke ‘als-dan’ – Programma ‘ s beperkt en specificeert die resulteren in meer korrelige uitkomsten, de reikwijdte van zijn bevindingen verbreden en meer mogelijke uitkomsten creëren.

in eenvoudige termen bestaat machine learning uit drie stappen:

  1. beschrijving: gegevens worden verzameld en vervolgens beschreven en gepresenteerd in grafieken en rapporten.
  2. voorspelling: patronen worden gevonden en voorspellingen worden gemaakt op basis van de uitkomsten.
  3. voorschrijven: gebruikers kunnen dan beslissen wat ze met de informatie doen.

een programma is nu niet langer bestand tegen een reeks regels die door een ingenieur worden gegenereerd. In plaats daarvan, een machine is in staat om een model van het definiëren van patronen uniek aan het na het ontvangen van een reeks trainingsvoorbeelden te creëren. Wanneer alle mechanica door de machine worden afgehandeld en ingenieurs zich gewoon kunnen concentreren op in-en uitgangen, worden een bijna onbeperkte verscheidenheid aan toepassingsmogelijkheden gecreëerd, van gezichtsherkenning tot diep leren en (meestal) alles daartussenin.

waarom krijgt machine learning de laatste tijd veel aandacht? Nou, om een zeer eenvoudige maar logische reden: we hebben pas onlangs de rekenkracht ontwikkeld die nodig is om big data te verwerken. Het was een van die ideeën die technologie van de toekomst nodig hadden om te worden gerealiseerd, zoals vroege dromen van ruimtereizen, onderwater ademen en onbeperkte catalogi van kattenbeelden met een klik op een knop — wat een tijd om te leven.

Data is de drijvende kracht achter machine learning. Zie het als zijn voedsel-hoe meer het verslindt, hoe groter, complexer en intuïtiever het wordt. Veel van ‘ s werelds toonaangevende cloudproviders bieden nu machine learning tools, waaronder Microsoft, Amazon, Google en IBM. Het belangrijkste voordeel van deze bedrijven hebben ten opzichte van hun concurrenten is hun toegang tot en de mogelijkheid om hun eigen big data te genereren, waardoor ze in een heel andere competitie in vergelijking met andere kleinere bedrijven of startups die niet kunnen concurreren met de hoeveelheid gegevens die deze cloud providers genereren op een dagelijkse basis.

dit heeft deze techreuzen ertoe gebracht om machine learning als een dienst aan bedrijven over de hele wereld aan te bieden, waardoor klanten kunnen kiezen uit een reeks van de microservices die machine learning mogelijk heeft gemaakt.

in een notendop verwijst Machine Learning as a Service (MLaaS) naar een aantal diensten die machine learning tools aanbieden als onderdeel van cloud computing services. MLaaS-providers bieden ontwikkelaars diensten aan die predictive analytics, datatransformaties en visualisaties, datamodellering API ‘ s, gezichtsherkenning, natuurlijke taalverwerking en machine deep learning algoritmen omvatten.

afgezien van de vele voordelen die MLaaS biedt, is een van de belangrijkste voordelen van deze diensten dat bedrijven snel aan de slag kunnen met machine learning zonder de moeizame en vervelende software-installatieprocessen te moeten doorstaan of hun eigen servers aan te bieden zoals bij de meeste andere cloud computing-diensten. Met MLaaS de provider datacenters omgaan met de werkelijke berekening, dus het gemak van het gemak bij elke beurt voor bedrijven.

door gebruik te maken van AI-software en-diensten kunnen bedrijven hun productcapaciteiten en-aanbod verbeteren, reguliere bedrijfsvoering efficiënter maken, interactie met klanten eenvoudiger maken en AI-voorspellingscapaciteiten gebruiken om preciezere bedrijfsstrategieën te ontwikkelen. Met MLaaS krijgen ontwikkelaars toegang tot geavanceerde vooraf gebouwde modellen en algoritmen die anders een enorme hoeveelheid tijd, vaardigheid en middelen zouden kosten, dit betekent dat ze meer tijd kunnen besteden aan het bouwen en focussen op de belangrijke onderdelen van elk project.

ook kost het een team van ingenieurs en ontwikkelaars met de vereiste vaardigheid en kennis om machine learning modellen te bouwen veel, en er zijn er niet veel om uit te kiezen. Uiteindelijk, het gemak en de effectiviteit van MLaaS setups, met de voor de hand liggende inkomsten piek ze zullen bieden, is een belangrijke allure voor bedrijven.

Wie zijn de grote spelers van MLaaS?

de grote cloudproviders die tegelijkertijd het spel van MLaaS creëren en veranderen zijn Amazon, Microsoft, Google en IBM. Elke provider biedt verschillende variaties van machine learning diensten die worden geleverd met hun eigen unieke uitdagingen en beloningen, dus het is het beste om uw zakelijke behoeften te bepalen om na te gaan welke provider aanbod bij u past.

AWS Machine Learning

bron: Amazon

leiders op het gebied van SaaS, Amazon Web Services zijn op zoek naar een vergelijkbare status in de Mmaas arena met hun AWS Machine Learning oplossingen die gebruikers begeleiden door het creëren van machine learning modellen zonder dat ze zelf algoritmen te leren. Na het maken van uw modellen met de gebruiksvriendelijke visualisatietools en wizards, worden voorspellingen van uw applicatie gemaakt door eenvoudige API ‘ s zonder dat de gebruiker hoeft te genereren code of een infrastructuur te beheren.

Amazon Machine Learning biedt een hoog automatiseringsniveau, waaronder de mogelijkheid om gegevens uit meerdere bronnen te laden, waaronder CSV-bestanden, Amazon Redshift, Amazon RDS en meer. Door middel van een numeriek en categorisch sorteerproces bepaalt de Dienst de nauwkeurige methoden van de gegevensvoorverwerking volledig op zichzelf.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Bron: Microsoft Azure

Microsoft Azure biedt een scala aan diensten, maar we richten ons op het aanbod van machine learning. Azure biedt schaalbare machine learning voor gebruikers van alle groottes, geschikt voor AI-beginners en professionals. Het biedt een scala aan tools die flexibeler worden geacht voor templatized algoritmes.

ML Studio is Azure ‘ s primaire MLaaS-service die beschikt over een zeer eenvoudige browser-gebaseerde omgeving met drag-and-drop mechanismen die de noodzaak voor codering elimineert. ML Studio biedt gebruikers een grote verscheidenheid aan algoritmen met meer dan 100 methoden voor ontwikkelaars te gebruiken. ML Studio biedt gebruikers ook toegang tot de Cortina Intelligence Gallery, een community-based collectie van machine learning.

IBM Watson Machine Learning

Bron: IBM

WML is een brede dienstverlener aangedreven door IBM ‘ s Bluemix dat omvat scoren en training mogelijkheden ontworpen om aan de behoeften van zowel ontwikkelaars en data-wetenschappers. De service behandelt implementatie, operationalisering en machine learning modellen die waarde kunnen creëren voor bedrijven.

WML is ook compatibel met Jupyter notebooks in Python, Scala en R. Een van de belangrijkste trekpleisters van deze dienst is de visuele modelleringstools die gebruikers helpen om snel patronen te identificeren, waardevolle inzichten te verkrijgen en hen uiteindelijk in staat stellen sneller beslissingen te nemen.

Google Cloud Machine Learning Engine

Bron: Google

als aanvulling op het uitgebreide Saas-assortiment, heeft Google nog een grote stap verder gezet in de dominantie van clouddiensten door het creëren van een geavanceerd Mmaas-platform. Voortbouwend op het bestaande Saas-aanbod, biedt Google machine learning-services voor natuurlijke taalverwerking en API ‘ s voor spraak en vertaling, evenals voor video-en beeldherkenning.

Google ‘ s Cloud Machine Learning Engine biedt gebruiksvriendelijke manieren om machine learning modellen te bouwen voor gegevens van elke variëteit en grootte. Op basis van TensorFlow is het platform geïntegreerd met alle Google-services met een prioritaire focus op diepe neurale netwerktaken.

Hoe kan Mmaas bedrijven helpen hun aanbod te verbeteren?

de meeste concurrerende bedrijven zijn al begonnen met AI in hun activiteiten en zij zijn degenen met een concurrentievoordeel omdat AI machine learning mogelijkheden een hel van een stuk gemakkelijker maakt. Door middel van geavanceerde cloud service aanbod van de leiders in het spel (Microsoft, Google, Amazon, IBM, enz.), bedrijven zijn nu in staat om de cruciale voordelen van machine learning outsourced als een dienst zonder te huren hoogopgeleide ai-ontwikkelaars en het enorme prijskaartje ze komen met.

de microservices die deze grote clouddiensten bieden, zorgen voor een eenvoudige installatie en de voordelen zijn enorm (indien correct gebruikt). Machine learning-algoritmen kunnen bedrijfsprocessen en-activiteiten verbeteren, klantinteracties verbeteren en de algemene bedrijfsstrategie ten goede komen.

echter, het ontvangen van de informatie Machine learning onthult is niet van plan om uw bedrijf de volgende grote concurrent voor Amazon in termen van de jaarlijkse omzet als je niet weet hoe je de gegevens correct te gebruiken. Tastbare reflecties op uw ROI zal afhangen van een strategie geïmplementeerd om de machine learning bevindingen te ondersteunen.

Machine learning levert gegevens op basis van vele variabelen en consistenties en het definiëren van een beheersbare aanpak om deze informatie op de best mogelijke manier te integreren zal bewijzen hoe waardevol deze nieuwe technologie werkelijk is voor uw bedrijf.

Write a Comment

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.