Uczenie maszynowe jako usługa – co to jest i jak może pomóc Twojej firmie?

Lip 6, 2018 · 7 min czytać

koncepcja uczenia maszynowego zasadniczo ma na celu uczynienie komputerów tak jak ludzie. Od momentu powstania blisko 50 lat temu technologia ta ewoluowała, dając nam lepsze, bardziej wyrafinowane sposoby znajdowania przydatnych wzorców w dużych ilościach danych. Osiąga się to poprzez zastosowanie algorytmu, który zawęża i określa wspólne programy “jeśli-wtedy”, co daje bardziej szczegółowe wyniki, poszerzając zakres jego ustaleń i tworząc bardziej możliwe wyniki.

w uproszczeniu uczenie maszynowe składa się z trzech kroków:

  1. Opis: dane są zbierane, a następnie opisywane i prezentowane na wykresach i raportach.
  2. Przewidywanie: wzorce są znalezione i prognozy są wykonane z wyników.
  3. recepta: użytkownicy mogą wtedy zdecydować, co zrobić z informacjami.

program jest teraz niezabezpieczony do zbioru reguł wygenerowanych przez inżyniera. Zamiast tego maszyna jest w stanie stworzyć model definiowania wzorców unikalnie dla niej po otrzymaniu serii przykładów szkoleniowych. Gdy wszystkie mechaniki są obsługiwane przez maszynę, a inżynierowie mogą po prostu skupić się na wejściach i wyjściach, powstaje niemal nieograniczona różnorodność zastosowań, od rozpoznawania twarzy po głębokie uczenie się i (głównie) wszystko pomiędzy.

dlaczego więc uczenie maszynowe przyciąga w ostatnich czasach mnóstwo uwagi? Cóż, z jednego bardzo prostego, ale logicznego powodu: dopiero niedawno opracowaliśmy moc obliczeniową potrzebną do przetwarzania dużych zbiorów danych. Był to jeden z tych pomysłów, które wymagały realizacji technologii przyszłości, takich jak wczesne marzenia o podróżach kosmicznych, oddychaniu pod wodą i nieograniczonych katalogach zdjęć kotów za jednym kliknięciem – co za czas, aby żyć.

dane są motorem uczenia maszynowego. Pomyśl o nim jak o jego pożywieniu – im więcej pożera, tym staje się większy, bardziej złożony i intuicyjny. Wielu wiodących światowych dostawców usług chmurowych oferuje teraz narzędzia do uczenia maszynowego, w tym Microsoft, Amazon, Google i IBM. Główną przewagą tych firm nad konkurentami jest ich dostęp i możliwość generowania własnych big data, co stawia je w zupełnie innej lidze w porównaniu z innymi mniejszymi firmami lub startupami, które nie mogą konkurować z ilością danych, które dostawcy chmury generują na co dzień.

to doprowadziło tych gigantów technologicznych do zapewnienia uczenia maszynowego jako usługi dla firm na całym świecie, umożliwiając klientom wybór i wybór z szeregu mikroserwisów, dzięki którym uczenie maszynowe stało się możliwe.

w skrócie, Machine Learning as a Service (Mlaas) odnosi się do szeregu usług, które oferują narzędzia uczenia maszynowego jako składnik usług przetwarzania w chmurze. Dostawcy mlaas oferują usługi deweloperów, które obejmują analizę predykcyjną, transformacje danych i wizualizacje, interfejsy API modelowania danych, rozpoznawanie twarzy, przetwarzanie języka naturalnego i algorytmy głębokiego uczenia maszynowego.

oprócz licznych korzyści, jakie zapewnia MLaaS, jedną z głównych atrakcji tych usług jest to, że firmy są w stanie szybko rozpocząć pracę z uczeniem maszynowym bez konieczności znoszenia pracochłonnych i żmudnych procesów instalacji oprogramowania lub dostarczania własnych serwerów, tak jak w przypadku większości innych usług przetwarzania w chmurze. Dzięki mlaas centra danych dostawcy obsługują rzeczywiste obliczenia, więc ich łatwość na każdym kroku jest wygodna dla firm.

korzystając z oprogramowania i usług AI, firmy są w stanie ulepszyć swoje możliwości i ofertę produktów, zwiększyć wydajność regularnych operacji biznesowych, ułatwić interakcję z klientami i wykorzystać możliwości przewidywania AI do tworzenia bardziej precyzyjnych strategii biznesowych. Dzięki MLaaS Programiści uzyskują dostęp do zaawansowanych gotowych modeli i algorytmów, które w przeciwnym razie zajęłyby ogromną ilość czasu, umiejętności i zasobów, co oznacza, że są w stanie poświęcić więcej czasu na budowanie i koncentrowanie się na ważnych częściach każdego projektu.

ponadto zdobycie zespołu inżynierów i programistów z wymaganymi umiejętnościami i wiedzą do budowy modeli uczenia maszynowego kosztuje dużo, a nie ma ich zbyt wielu do wyboru. Ostatecznie łatwość i skuteczność konfiguracji MLaaS, przy oczywistym wzroście przychodów, które zapewnią, jest główną atrakcją dla firm.

kim są najwięksi gracze MLaaS?

wielcy dostawcy chmury, którzy jednocześnie tworzą i zmieniają grę MLaaS, to Amazon, Microsoft, Google i IBM. Każdy dostawca oferuje różne odmiany usług uczenia maszynowego, które wiążą się z własnymi wyzwaniami i nagrodami, więc najlepiej jest określić potrzeby biznesowe, aby ustalić, który dostawca oferuje Ci najbardziej odpowiadający.

AWS Machine Learning

źródło: Amazon

liderzy w dziedzinie SaaS, Amazon Web Services chcą osiągnąć podobny status w arenie MLaaS dzięki rozwiązaniom AWS Machine Learning, które prowadzą użytkowników przez tworzenie modeli uczenia maszynowego bez konieczności uczenia się samych algorytmów. Po utworzeniu modeli za pomocą przyjaznych dla użytkownika narzędzi i kreatorów wizualizacji, przewidywania aplikacji są tworzone przez proste interfejsy API bez konieczności generowania przez użytkownika kodu lub zarządzania infrastrukturą.

Amazon Machine Learning oferuje wysoki poziom automatyzacji, który obejmuje możliwość ładowania danych z wielu źródeł, w tym plików CSV, Amazon Redshift, Amazon RDS i innych. Dzięki numerycznemu i kategorycznemu procesowi sortowania usługa samodzielnie określa dokładne metody wstępnego przetwarzania danych.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Źródło: Microsoft Azure

Microsoft Azure oferuje szereg usług, ale koncentrujemy się na ofercie uczenia maszynowego. Platforma Azure oferuje skalowalne uczenie maszynowe dla użytkowników każdej wielkości, odpowiednie zarówno dla początkujących, jak i profesjonalistów z zakresu sztucznej inteligencji. Oferuje szereg narzędzi uważanych za bardziej elastyczne dla szablonowych algorytmów.

ML Studio to podstawowa usługa Mlaas platformy Azure, która oferuje bardzo proste środowisko oparte na przeglądarce z mechanizmami przeciągania i upuszczania, które eliminuje potrzebę kodowania. ML Studio zapewnia użytkownikom szeroką gamę algorytmów z ponad 100 metodami dla programistów. ML Studio zapewnia również użytkownikom dostęp do Cortina Intelligence Gallery, społecznościowej kolekcji uczenia maszynowego.

IBM Watson Machine Learning

źródło: IBM

WML to szeroki dostawca usług oparty na technologii IBM Bluemix, który obejmuje funkcje scoringowe i szkoleniowe zaprojektowane z myślą o potrzebach zarówno programistów, jak i analityków danych. Usługa obsługuje modele wdrażania, operacjonalizacji i uczenia maszynowego, które mogą tworzyć wartość dla firm.

WML jest również kompatybilny z notebookami Jupyter w Pythonie, Scali i R. jedną z głównych zalet tej usługi są narzędzia do modelowania wizualnego, które pomagają użytkownikom szybko identyfikować wzorce, zdobywać cenne informacje i ostatecznie umożliwiać im szybsze podejmowanie decyzji.

Google Cloud Machine Learning Engine

Źródło: Google

dodając do swojej bogatej oferty SaaS, Google zrobił kolejny gigantyczny krok w kierunku dominacji usług w chmurze, tworząc zaawansowaną platformę MLaaS. Opierając się na istniejącej ofercie SaaS, Google oferuje usługi uczenia maszynowego do przetwarzania języka naturalnego i interfejsów API do mowy i tłumaczenia, a także do rozpoznawania wideo i obrazów.

Silnik Uczenia Maszynowego w chmurze Google oferuje przyjazne dla użytkownika sposoby tworzenia modeli uczenia maszynowego dla danych o dowolnej różnorodności i wielkości. Bazując na TensorFlow, platforma jest zintegrowana ze wszystkimi usługami Google, koncentrując się priorytetowo na głębokich zadaniach sieci neuronowych.

jak MLaaS może pomóc firmom poprawić swoją ofertę?

większość konkurencyjnych firm już zaczęła stosować sztuczną inteligencję w swoich operacjach i to one mają przewagę nad konkurencją, ponieważ sztuczna inteligencja znacznie ułatwia uczenie maszynowe. Dzięki zaawansowanej ofercie usług chmurowych liderów w grze (Microsoft, Google, Amazon, IBM itp.), firmy są teraz w stanie czerpać kluczowe korzyści z uczenia maszynowego outsourcingu jako usługi bez konieczności zatrudniania wysoko wykwalifikowanych programistów AI i ogromnej ceny, z którą pochodzą.

mikrousługi, które zapewniają te Duże usługi w chmurze, umożliwiają łatwą konfigurację, a korzyści są ogromne (jeśli są używane poprawnie). Algorytmy uczenia maszynowego mogą usprawnić procesy i operacje biznesowe, poprawić interakcje z klientami i przynieść korzyści ogólnej strategii biznesowej.

jednak samo otrzymanie informacji ujawniających uczenie maszynowe nie sprawi, że Twoja firma stanie się kolejnym poważnym konkurentem dla Amazon pod względem rocznych przychodów, jeśli nie wiesz, jak prawidłowo wykorzystać dane. Namacalne refleksje na temat zwrotu z inwestycji będą zależeć od strategii wdrożonej w celu wsparcia wyników uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe dostarcza danych opartych na wielu zmiennych i konsystencji, a zdefiniowanie łatwego w zarządzaniu podejścia do włączenia tych informacji w najlepszy możliwy sposób udowodni, jak cenna jest ta nowa technologia dla Twojej firmy.

Write a Comment

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany.