maskininlärning som tjänst – vad är det och hur kan det hjälpa ditt företag?

Jul 6, 2018 * 7 min läs

begreppet maskininlärning syftar i huvudsak till att få datorer att lära sig som människor gör. Sedan starten för nära 50 år sedan har denna teknik utvecklats, vilket ger oss bättre, mer raffinerade sätt att hitta användbara mönster i stora mängder data. Detta uppnås genom att tillämpa en algoritm som begränsar och specificerar vanliga ‘if-then’ – program som resulterar i mer granulära resultat, breddar omfattningen av dess resultat och skapar fler möjliga resultat.

enkelt uttryckt består maskininlärning av tre steg:

  1. beskrivning: data samlas in och beskrivs sedan och presenteras i diagram och rapporter.
  2. förutsägelse: mönster hittas och förutsägelser görs från resultaten.
  3. recept: användare kan sedan bestämma vad de ska göra med informationen.

ett program är nu unbeholden till en uppsättning regler som genereras av en ingenjör. Istället kan en maskin skapa en modell för att definiera mönster unikt för den efter att ha fått en serie träningsexempel. När alla mekaniker hanteras av maskinen och ingenjörer helt enkelt kan fokusera på In-och utgångar skapas en nästan obegränsad mängd applikationsmöjligheter, från ansiktsigenkänning till djupt lärande och (mestadels) allt däremellan.

så varför får maskininlärning massor av uppmärksamhet på senare tid? Väl, för en mycket enkel men logisk anledning: vi har nyligen utvecklat den beräkningskraft som krävs för att bearbeta big data. Det var en av de tankar som krävde att framtidens teknik skulle förverkligas, som tidiga drömmar om rymdresor, andning under vattnet och obegränsade kataloger med kattbilder med ett klick — vilken tid att leva.

Data är drivkraften för maskininlärning. Tänk på det som dess mat – Ju mer det slukar desto större, mer komplex och intuitiv blir det. Många av världens ledande molnleverantörer erbjuder nu maskininlärningsverktyg, inklusive Microsoft, Amazon, Google och IBM. Den största fördelen dessa företag har över sina konkurrenter är deras tillgång till och förmåga att generera sina egna big data, vilket placerar dem i en helt annan liga jämfört med andra mindre företag eller nystartade företag som inte kan konkurrera med den mängd data som dessa molnleverantörer genererar dagligen.

detta har lett till att dessa tekniska jättar tillhandahåller maskininlärning som en tjänst till företag över hela världen, så att kunderna kan välja och välja från en rad mikrotjänster maskininlärning har möjliggjort.

i ett nötskal hänvisar maskininlärning som en tjänst (Mlaas) till ett antal tjänster som erbjuder maskininlärningsverktyg som en del av molntjänster. Mlaas-leverantörer erbjuder utvecklartjänster som inkluderar prediktiv analys, datatransformationer och visualiseringar, datamodellerings-API: er, ansiktsigenkänning, naturlig språkbehandling och maskindjupinlärningsalgoritmer.

bortsett från de många fördelarna mlaas ger, är en av de främsta attraktionerna för dessa tjänster att företag kan komma igång snabbt med maskininlärning utan att behöva uthärda de mödosamma och tråkiga programvaruinstallationsprocesserna eller tillhandahålla sina egna servrar som de skulle med de flesta andra molntjänster. Med mlaas hanterar leverantörens datacenter den faktiska beräkningen, så det är enkelt att göra det bekvämt för företag.

genom att använda AI-programvara och-tjänster kan företag förbättra sina produktfunktioner och erbjudanden, göra regelbunden affärsverksamhet effektivare, interaktion med kunder enklare och använda AI-förutsägelseskapacitet för att skapa mer exakta affärsstrategier. Med mlaas får utvecklare tillgång till sofistikerade förbyggda modeller och algoritmer som annars skulle ta enorm tid, skicklighet och resurser, vilket innebär att de kan ägna mer tid åt att bygga och fokusera på de viktiga delarna av varje projekt.

att få ett team av ingenjörer och utvecklare med nödvändig skicklighet och kunskap för att bygga maskininlärningsmodeller kostar mycket, och det finns inte för många av dem att välja mellan. I slutändan är enkelheten och effektiviteten hos mlaas-inställningar, med den uppenbara intäktspiken de kommer att ge, en stor lockelse för företag.

vilka är de stora aktörerna i MLaaS?

de stora molnleverantörerna som samtidigt skapar och förändrar spelet MLaaS är Amazon, Microsoft, Google och IBM. Varje leverantör erbjuder olika varianter av maskininlärningstjänster som har sina egna unika utmaningar och belöningar, så det är bäst att definiera ditt företags behov för att ta reda på vilken leverantörs erbjudanden som passar dig mest.

AWS maskininlärning

källa: Amazon

ledande inom SaaS-området, Amazon Web Services vill uppnå liknande status i mlaas-arenan med sina AWS-maskininlärningslösningar som guidar användare genom att skapa maskininlärningsmodeller utan att behöva lära sig algoritmer själva. När du har skapat dina modeller med användarvänliga visualiseringsverktyg och guider, förutsägelser av din ansökan skapas av enkla API: er utan att användaren behöver generera någon kod eller hantera någon infrastruktur.

Amazon Machine Learning erbjuder en hög automatiseringsnivå som inkluderar möjligheten att ladda data från flera källor, inklusive CSV-filer, Amazon Redshift, Amazon RDS och mer. Genom en numerisk och kategorisk sorteringsprocess bestämmer tjänsten de exakta metoderna för dataförbehandling helt på egen hand.

Microsoft Azure Machine Learning Studio

Källa: Microsoft Azure

Microsoft Azure erbjuder en rad tjänster, men vi fokuserar på dess maskininlärningserbjudande. Azure erbjuder skalbar maskininlärning för användare i alla storlekar, lämplig för både nybörjare och proffs inom AI. Det erbjuder en mängd verktyg som anses vara mer flexibla för templatiserade algoritmer.

ML Studio är Azures primära mlaas-tjänst som har en mycket enkel webbläsarbaserad miljö med drag-och-släpp-mekanismer som eliminerar behovet av kodning. ML Studio ger användarna en mängd olika algoritmer med över 100 metoder för utvecklare att använda. ML Studio ger också användare tillgång till Cortina Intelligence Gallery, en community-baserad samling av maskininlärning.

IBM Watson maskininlärning

källa: IBM

WML är en bred tjänsteleverantör som drivs av IBMs Bluemix som inkluderar poäng-och utbildningsfunktioner som är utformade för att tillgodose behoven hos både utvecklare och datavetare. Tjänsten hanterar distribution, operationalisering och maskininlärningsmodeller som kan skapa värde för företag.

WML är också kompatibel med Jupyter bärbara datorer i Python, Scala och R. En av de viktigaste drar till denna tjänst är dess visuella modelleringsverktyg som hjälper användare att snabbt identifiera mönster, få värdefulla insikter och i slutändan göra det möjligt för dem att fatta beslut snabbare.

Google Cloud Maskininlärning Motor

Källa: Google

genom att lägga till sitt omfattande SaaS-sortiment har Google tagit ytterligare ett jätte steg längre in i molntjänstdominans genom att skapa en sofistikerad mlaas-plattform. Baserat på sina befintliga SaaS-erbjudanden tillhandahåller Google maskininlärningstjänster för naturlig språkbehandling och API: er för tal och översättning samt för video-och bildigenkänning.

Googles Cloud Machine Learning Engine har användarvänliga sätt att bygga maskininlärningsmodeller för data av alla sorter och storlekar. Baserat på TensorFlow är plattformen integrerad med alla Google-tjänster med prioriterat fokus på djupa neurala nätverksuppgifter.

Hur kan MLaaS hjälpa företag att förbättra sitt erbjudande?

de flesta konkurrenskraftiga företag har redan börjat anta AI i sin verksamhet och de är de med en konkurrensfördel eftersom AI gör maskininlärningsfunktioner till ett helvete mycket enklare. Genom sofistikerade molntjänsterbjudanden från ledarna i spelet (Microsoft, Google, Amazon, IBM, etc.), företag kan nu få de avgörande fördelarna med maskininlärning outsourcad som en tjänst utan att behöva anställa högkvalificerade AI-utvecklare och den enorma prislappen de kommer med.

mikrotjänsterna som dessa stora molntjänster tillhandahåller möjliggör enkel installation, och fördelarna är enorma (om de används korrekt). Maskininlärningsalgoritmer kan förbättra affärsprocesser och verksamhet, förbättra kundinteraktioner och gynna den övergripande affärsstrategin.

men att bara ta emot informationen machine learning avslöjar kommer inte att göra ditt företag till nästa stora konkurrent till Amazon när det gäller årliga intäkter om du inte vet hur du använder uppgifterna korrekt. Konkreta reflektioner om din avkastning beror på en strategi som implementeras för att stödja maskininlärningsresultaten.

maskininlärning ger data baserat på många variabler och konsistenser och definierar ett hanterbart tillvägagångssätt för att införliva denna information på bästa möjliga sätt kommer att visa hur värdefull denna nya teknik verkligen är för ditt företag.

Write a Comment

Din e-postadress kommer inte publiceras.