Machine Learning ca serviciu – ce este și cum vă poate ajuta afacerea?

iulie 6 · 2018 * 7 min citit

conceptul de învățare automată își propune, în esență, să facă computerele să învețe așa cum fac oamenii. De la începuturile sale, în urmă cu aproape 50 de ani, această tehnologie a evoluat, oferindu-ne modalități mai bune și mai rafinate de a găsi modele utile în cantități mari de date. Acest lucru se realizează prin aplicarea unui algoritm care restrânge și specifică programele comune if-then, rezultând rezultate mai granulare, lărgind sfera constatărilor sale și creând mai multe rezultate posibile.

în termeni simpli, învățarea automată este compusă din trei pași:

  1. descriere: datele sunt colectate și apoi descrise și prezentate în diagrame și rapoarte.
  2. predicție: modelele sunt găsite și predicțiile sunt făcute din rezultate.
  3. prescripție: utilizatorii pot decide apoi ce să facă cu informațiile.

un program este acum unbeholden la un set de reguli generate de un inginer. În schimb, o mașină este capabilă să creeze un model de definire a modelelor unice după ce a primit o serie de exemple de instruire. Când toate mecanicile sunt gestionate de mașină și inginerii se pot concentra pur și simplu pe intrări și ieșiri, se creează o varietate aproape nelimitată de oportunități de aplicare, de la recunoașterea facială la învățarea profundă și (mai ales) totul între ele.

deci, de ce învățarea automată primește o mulțime de atenție în ultima vreme? Ei bine, pentru un motiv foarte simplu, dar logic: am dezvoltat recent puterea de calcul necesară pentru procesarea datelor mari. A fost una dintre acele idei care au necesitat realizarea tehnologiei viitorului, cum ar fi visele timpurii ale călătoriilor spațiale, respirația sub apă și cataloagele nelimitate de imagini cu pisici la un clic pe un buton — ce timp pentru a fi în viață.

datele sunt motorul învățării automate. Gândiți — vă la ea ca la mâncarea ei-cu cât devorează mai mult, cu atât devine mai mare, mai complexă și mai intuitivă. Mulți dintre cei mai importanți furnizori de cloud din lume oferă acum instrumente de învățare automată, inclusiv Microsoft, Amazon, Google și IBM. Principalul avantaj pe care aceste companii îl au față de concurenții lor este accesul și capacitatea lor de a-și genera propriile date mari, ceea ce le plasează într-o ligă complet diferită în comparație cu alte întreprinderi mai mici sau startup-uri care nu pot concura cu cantitatea de date pe care acești furnizori de cloud o generează zilnic.

acest lucru i-a determinat pe acești giganți tehnologici să ofere învățarea automată ca serviciu companiilor din întreaga lume, permițând clienților să aleagă și să aleagă dintr-o gamă de microservicii învățarea automată a făcut posibilă.

pe scurt, Machine Learning as a Service (MLaaS) se referă la o serie de servicii care oferă instrumente de învățare automată ca o componentă a serviciilor de cloud computing. Furnizorii MLaaS oferă dezvoltatorilor servicii care includ analize predictive, transformări și vizualizări de date, API-uri de modelare a datelor, recunoaștere facială, procesare a limbajului natural și algoritmi de învățare profundă a mașinilor.

în afară de numeroasele beneficii oferite de MLaaS, una dintre atracțiile principale ale acestor servicii este că întreprinderile sunt capabile să înceapă rapid cu învățarea automată fără a fi nevoie să suporte procesele de instalare software laborioase și plictisitoare sau să furnizeze propriile servere așa cum ar face cu majoritatea celorlalte servicii de cloud computing. Cu MLaaS centrele de date ale furnizorului se ocupă de calculul real, astfel încât ușurința de confort la fiecare pas pentru întreprinderi.

prin utilizarea software-ului și serviciilor AI, întreprinderile sunt capabile să-și îmbunătățească capacitățile și ofertele de produse, să eficientizeze operațiunile de afaceri obișnuite, să faciliteze interacțiunea cu clienții și să utilizeze capacitățile de predicție AI pentru a crea strategii de afaceri mai precise. Cu MLaaS, dezvoltatorii au acces la modele și algoritmi pre-construiți sofisticați, care altfel ar necesita o cantitate imensă de timp, abilități și resurse, ceea ce înseamnă că sunt capabili să dedice mai mult timp construirii și concentrării asupra părților importante ale fiecărui proiect.

de asemenea, obținerea unei echipe de ingineri și dezvoltatori cu abilitățile și cunoștințele necesare pentru a construi modele de învățare automată costă foarte mult și nu există prea multe dintre ele din care să alegeți. În cele din urmă, ușurința și eficacitatea setărilor MLaaS, cu creșterea evidentă a veniturilor pe care o vor oferi, este o atracție majoră pentru întreprinderi.

cine sunt marii jucători ai MLaaS?

marii furnizori de cloud care creează și schimbă simultan jocul MLaaS sunt Amazon, Microsoft, Google și IBM. Fiecare furnizor oferă diferite variante de servicii de învățare automată care vin cu propriile provocări și recompense unice, deci este mai bine să definiți nevoile afacerii dvs. pentru a stabili care sunt ofertele furnizorului care vi se potrivesc cel mai mult.

AWS Machine Learning

Sursa: Amazon

liderii din domeniul Saas, Amazon Web Services caută să obțină un statut similar în arena MLaaS cu soluțiile lor de învățare automată AWS care ghidează utilizatorii prin crearea de modele de învățare automată fără a fi nevoie să învețe singuri algoritmi. După crearea modelelor dvs. cu instrumentele de vizualizare și vrăjitorii ușor de utilizat, predicțiile aplicației dvs. sunt create de API-uri simple, fără ca utilizatorul să fie nevoit să genereze niciun cod sau să gestioneze nicio infrastructură.

Amazon Machine Learning oferă un nivel ridicat de automatizare, care include capacitatea de a încărca date din mai multe surse, inclusiv fișiere CSV, Amazon Redshift, Amazon RDS și multe altele. Printr-un proces de sortare numerică și categorică, serviciul determină metodele exacte de preprocesare a datelor în întregime pe cont propriu.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Sursa: Microsoft Azure

Microsoft Azure oferă o gamă largă de servicii, dar ne concentrăm pe oferta sa de învățare automată. Azure oferă învățare automată scalabilă pentru utilizatorii de toate dimensiunile, potrivită atât pentru începători, cât și pentru profesioniști. Oferă o serie de instrumente considerate mai flexibile pentru algoritmii templatizați.

ML Studio este serviciul MLaaS primar Azure, care are un mediu bazat pe browser extrem de simplu, cu mecanisme drag-and-drop, care elimină necesitatea de codificare. ML Studio oferă utilizatorilor o mare varietate de algoritmi cu peste 100 de metode pentru dezvoltatori de a utiliza. ML Studio oferă, de asemenea, utilizatorilor acces la Cortina Intelligence Gallery, o colecție de învățare automată bazată pe comunitate.

IBM Watson Machine Learning

sursa: IBM

WML este un furnizor larg de servicii alimentat de Bluemix IBM, care include capabilități de notare și instruire concepute pentru a răspunde nevoilor atât ale dezvoltatorilor, cât și ale oamenilor de știință de date. Serviciul gestionează implementarea, operaționalizarea și modelele de învățare automată care pot crea valoare pentru companii.

WML este, de asemenea, compatibil cu notebook-urile Jupyter din Python, Scala și R. una dintre principalele atracții ale acestui serviciu este instrumentele sale de modelare vizuală care ajută utilizatorii să identifice rapid tiparele, să obțină informații valoroase și, în cele din urmă, să le permită să ia decizii mai repede.

Google Cloud Mașină De Învățare Motor

Sursa: Google

adăugând la gama sa extinsă SaaS, Google a făcut un alt pas uriaș în dominarea serviciilor cloud prin crearea unei platforme sofisticate MLaaS. Bazându-se pe ofertele SaaS existente, Google oferă servicii de învățare automată pentru procesarea limbajului natural și API-uri pentru vorbire și traducere, precum și pentru recunoașterea video și a imaginilor.

motorul Google Cloud Machine Learning oferă modalități ușor de utilizat de a construi modele de învățare automată pentru date de orice varietate și dimensiune. Pe baza TensorFlow, platforma este integrată cu toate serviciile Google, cu accent prioritar pe sarcinile de rețea neuronală profundă.

cum poate MLaaS să ajute companiile să-și îmbunătățească oferta?

cele mai competitive companii au început deja să adopte AI în operațiunile lor și sunt cele cu un avantaj competitiv, deoarece AI face capacitățile de învățare automată mult mai ușoare. Prin oferte sofisticate de servicii cloud ale liderilor din joc (Microsoft, Google, Amazon, IBM etc.), întreprinderile sunt acum capabile să aibă beneficiile cruciale ale învățării automate externalizate ca serviciu, fără a fi nevoie să angajeze dezvoltatori AI cu înaltă calificare și prețul uriaș cu care vin.

microserviciile pe care le oferă aceste servicii cloud mari permit configurarea ușoară, iar beneficiile sunt uriașe (dacă sunt utilizate corect). Algoritmii de învățare automată pot îmbunătăți procesele și operațiunile de afaceri, pot îmbunătăți interacțiunile cu clienții și pot beneficia de strategia generală de afaceri.

cu toate acestea, pur și simplu primirea informațiilor pe care le dezvăluie machine learning nu va face ca afacerea dvs. să fie următorul concurent major al Amazon în ceea ce privește veniturile anuale dacă nu știți cum să utilizați corect datele. Reflecțiile tangibile asupra rentabilității investiției vor depinde de o strategie implementată pentru a susține rezultatele învățării automate.

Machine learning oferă date bazate pe multe variabile și consistențe, iar definirea unei abordări gestionabile pentru a încorpora aceste informații în cel mai bun mod posibil va dovedi cât de valoroasă este această nouă tehnologie pentru afacerea dvs.

Write a Comment

Adresa ta de email nu va fi publicată.