مستقبل التعلم الآلي كخدمة (MLaaS)

التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) هو تقنية ناشئة تتكون من تطوير تطبيقات قائمة على التعلم الآلي. يتضمن تطوير خدمات MLaaS بشكل عام ثلاث خطوات أساسية. للبدء ، تحتاج الشركات إلى تطوير خوارزميات التعلم الآلي وتدريبهم على بيانات التدريب المناسبة. ثم يقومون بنشر هذه الخوارزميات في بنية أساسية سحابية فعالة من حيث التكلفة حيث يمكنهم العمل بالتوازي على عدد كبير من العقد والاستفادة من قوة الحوسبة لمزودي الخدمات السحابية.

التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) هو استخدام أي من تقنيات التعلم الآلي عند الطلب. يساعد المؤسسات على تنفيذ نماذج التعلم الآلي وتوسيع نطاقها بكفاءة وفعالية من حيث التكلفة.

مع تسارع التعلم الآلي ، سيرتفع الطلب على حلول MLaaS معها.

وفقًا لتقرير صادر عن prnewswire.com ، بحلول عام 2030 ، من المتوقع أن ينمو حجم سوق التعلم الآلي بمعدل مذهل بنسبة 39.8 ٪ سنويًا على مدار السنوات العشر القادمة ، حيث ينطلق من رقم واعد لحصة سوقية تبلغ 2.2 مليار دولار أمريكي في عام 2021.

يستخدم التعلم الآلي في العديد من الصناعات لأنه يساعد الشركات على اكتساب ميزة تنافسية من خلال تحسين الكفاءة والاستجابة بشكل أفضل لاحتياجات العملاء. في الواقع ، عندما تبدأ الشركات في التعرف على إمكاناتها ، سيزداد التوافر بمرور الوقت.

من المتوقع أن يظل سوق التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) مستقرًا خلال فترة التنبؤ. ومع ذلك ، من المتوقع أن يزداد معدل اعتماد هذه التكنولوجيا بين المستهلكين. تقوم الشركات بتطبيق هذه التقنية لأنها تتمتع بمجموعة واسعة من الفوائد ، مثل زيادة الكفاءة وتقليل التكاليف وتحسين مشاركة العملاء.

لماذا أصبح التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) منتشرًا جدًا؟

أصبح التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) منتشرًا هذه الأيام ، حيث تقدم شركات مثل Amazon Web Services و Microsoft Azure و Google Cloud Platform عروض خدمة MLaaS. ومع ذلك ، فإن MLaaS ليست جديدة: لقد كانت موجودة منذ فترة وتستمر في التطور بوتيرة رائعة. شهد استخدام نماذج التعلم الآلي في مختلف الصناعات نموًا هائلاً على مدار السنوات القليلة الماضية. يمكن أن يُعزى هذا النمو السريع إلى التقدم في التكنولوجيا بما في ذلك زيادة توافر البيانات وقوة الحوسبة ، إلى جانب خوارزميات التعلم الآلي القوية التي يتم توفيرها عبر حزم البرامج مفتوحة المصدر أو الحلول السحابية.

على سبيل المثال ، من بين جميع مزودي الخدمات السحابية ، أضافت AWS باستمرار إمكانات جديدة إلى Amazon SageMaker منذ إطلاقها. تضمنت الميزات المضافة Amazon SageMaker Ground Truth التي تساعد المطورين على بناء مجموعات بيانات تدريب مشروحة عالية الدقة. Amazon SageMaker هي خدمة التعلم الآلي المستندة إلى السحابة والتي تمكن المستخدمين من إنشاء مجموعات بيانات تدريب مشروحة عالية الدقة من خلال قراءة نص محتوى الويب.

في الماضي ، تم تنفيذ التعلم الآلي بشكل أساسي كحل مطور كامل. ومع ذلك ، سمحت التطورات للصناعة بالبدء في استخدام البرنامج كحل خدمة (Saas).

استكشاف المشهد العالمي للتعلم الآلي كخدمة (MLaaS)

يعد التعلم الآلي كخدمة اتجاهًا جديدًا يكتسب زخمًا سريعًا في الصناعة. يوفر MLaaS بيئة يمكن من خلالها للمطورين المحترفين وعلماء البيانات والمحللين استخدام تطبيقات التعلم الآلي عند الطلب ، بأقل جهد واستثمار للوقت.

يعد التعلم الآلي مجالًا واسعًا وسريع النمو يمكن استخدامه في العديد من التطبيقات. يمكن استخدامه لصنع القرار ، ومعالجة البيانات في الوقت الفعلي ، والتلاعب بالبيانات ، والتعلم الآلي. يشير التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) إلى استخدام ML من أجل إنشاء خدمات آلية متاحة عبر الإنترنت. يرجع انتشار MLaaS وقابليته للتوسع إلى عوامل جوهرية مثل توافر البيانات والموارد الحسابية المتاحة ، إلى جانب حقيقة أن الإنترنت أصبح منصة أساسية لتشغيل خدمات MLaaS.

نظرًا لأن MLaaS أصبحت أكثر شيوعًا عبر قطاعات مختلفة ، فإننا نستكشف نطاق التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) ، ما دفع الطلب على MLaaS عالميًا في الماضي القريب وما هي الثغرات الرئيسية لتنفيذه.

1. أدى مشغلو السحابة الناشئون إلى إبراز سوق MLaaS

أصبح التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) منتشرًا هذه الأيام ، حيث تقدم شركات مثل Amazon Web Services و Microsoft Azure و Google Cloud Platform عروض خدمة MLaaS. ومع ذلك ، فإن MLaaS ليست جديدة: لقد كانت موجودة منذ فترة وتستمر في التطور بوتيرة رائعة. شهد استخدام نماذج التعلم الآلي في مختلف الصناعات نموًا هائلاً على مدار السنوات القليلة الماضية. يمكن أن يُعزى هذا النمو السريع إلى التقدم في التكنولوجيا بما في ذلك زيادة توافر البيانات وقوة الحوسبة ، إلى جانب خوارزميات التعلم الآلي القوية التي يتم توفيرها عبر حزم البرامج مفتوحة المصدر أو الحلول السحابية.

على سبيل المثال ، من بين جميع مزودي الخدمات السحابية ، أضافت AWS باستمرار إمكانات جديدة إلى Amazon SageMaker منذ إطلاقها. تضمنت الميزات المضافة Amazon SageMaker Ground Truth التي تساعد المطورين على بناء مجموعات بيانات تدريب مشروحة عالية الدقة. Amazon SageMaker هي خدمة التعلم الآلي المستندة إلى السحابة والتي تمكن المستخدمين من إنشاء مجموعات بيانات تدريب مشروحة عالية الدقة من خلال قراءة نص محتوى الويب.

في الماضي ، تم تنفيذ التعلم الآلي بشكل أساسي كحل مطور كامل. ومع ذلك ، سمحت التطورات للصناعة بالبدء في استخدام حلول البرمجيات كخدمة (SaaS).

2.   نجح فيروس كوفيد -19 في رفع مستوى التعلم الآلي كخدمة (MLaaS)

شهدت الحرب ضد COVID-19 زيادة هائلة في استخدام التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) ، مما أدى إلى تغيير طريقة إدارة هذا التفشي الفيروسي في جميع أنحاء العالم. تم الشعور بتأثير COVID-19 في جميع أنحاء العالم. لقد تسبب في اضطراب كبير في الاقتصاد وتعمل الشركات الخاصة على إيجاد حلول جديدة لمواجهة التحديات التي يمثلها COVID-19. قدم التعلم الآلي الكثير من المساعدة في توفير حلول لمثل هذه التحديات.

ساعد التعلم الآلي بقوة في اكتشاف وتتبع مرض COVID-19. مع إدخال بحث كوردوفا -19 ، يمكن لأي شخص الوصول إلى عالم الوثائق البحثية بأكمله على هواتفهم. يتم تشغيل قاعدة البيانات بواسطة ML ويمكن الوصول إليها من خلال استعلامات اللغة الطبيعية.

التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) عبارة عن خدمة سحابية تساعد الأشخاص في الصناعات المختلفة على إجراء التحليل والتنبؤ بالبيانات في الوقت الفعلي. يوفر MLaaS لهم أيضًا طرقًا جديدة للتفاعل مع مجموعات البيانات نفسها باستخدام تقنيات النمذجة المتقدمة مثل التعلم العميق والشبكات العصبية والتعلم تحت الإشراف.

3. أدى انتشار إنترنت الأشياء والأتمتة إلى زيادة الطلب على التعلم الآلي كخدمة

أدى انتشار إنترنت الأشياء والأتمتة إلى زيادة الطلب على MLaaS. يمكن أن يوفر تحليل البيانات المعقدة لشركات إنترنت الأشياء مبالغ كبيرة من المال. تعتمد المؤسسة الحديثة على البيانات لإدارة أعمالها ، ولكن بمجرد جمع تلك البيانات ، يجب تحليلها لتحسين العمليات داخل المؤسسة. إذا لم تتم إدارة عمليات إنترنت الأشياء بشكل صحيح ، فقد يكون التأثير كارثيًا - فقد فقدت المنظمات ملايين الدولارات بسبب العمليات التجارية الخاطئة. يمكن استخدام التعلم الآلي لتحسين الكفاءة التشغيلية من خلال التنبؤ بنتائج العملية ، وتحسين جودة الإنتاج ورضا العملاء ، وأتمتة سير العمل ، وتحسين الأمان.

يعد التعلم الآلي أكثر من مجرد كلمة طنانة في عالم بيانات المؤسسة الآن. لقد أصبح البديل عالي التقنية لمشاريع ETL ونمذجة البيانات كثيفة العمالة لأن ML يمكنه استخراج الأنماط المخفية من كميات هائلة من البيانات بسرعة. بالإضافة إلى ذلك ، مع التعلم الآلي ، أصبح اتخاذ القرارات بتدخل بشري أقل أسهل من أي وقت مضى.

من المتوقع أن يكون أكبر تطبيق لتعلم الآلة كخدمة مع قطاع التسويق والإعلان

من المتوقع أن يكون تطبيق التعلم الآلي هو الجزء الأكبر في السوق ، خاصة من حيث التسويق والإعلان. يمكن أن يساعد استخدام خوارزميات ML أيضًا المسوقين في تقسيم العملاء وتحسين الاستهداف بناءً على البيانات التاريخية والتفضيلات التي يعرضها المشترون المحتملون عبر مجموعة من قنوات التسويق والإعلان.

تتاح لمؤسسات التسويق فرصة التخطيط المسبق للرسالة الصحيحة للمستهلكين المناسبين وتوفير مساحة صغيرة للتكيف المكتسب من خلال حملتهم أثناء نضوجها.

أثبت التعلم الآلي (ML) أنه من بين أكثر الأدوات نجاحًا في صناعة التسويق والإعلان. يوفر لشركات التسويق فرصة لاتخاذ قرارات سريعة وحاسمة بناءً على البيانات الضخمة. يساعد استخدام التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) المؤسسات التسويقية على الاستجابة بشكل أسرع للتغييرات في جودة حركة المرور الناتجة عن الحملات الإعلانية.

استكشاف الحل - تظل مخاوف الخصوصية وأمن البيانات من القيود الرئيسية على تنفيذ نموذج MLaaS

يقدم استخدام التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) تحديات لمالكي البيانات ومالكي النظام الأساسي. يهتم مالكو البيانات بخصوصية وسلامة بياناتهم على منصات MLaaS. في المقابل ، يشعر مالكو منصة MLaaS بالقلق من أن نماذجهم يمكن أن تتعرض للسرقة من قبل الخصوم الذين يتظاهرون بأنهم عملاء.

يتيح استخدام MLaaS لمالكي نماذج ML الاستفادة من منصة ML التي يملكها مالكو البيانات. ومع ذلك ، يحتاج مقدمو نماذج الذكاء الاصطناعي هؤلاء إلى توفير اتفاقيات عدم إفشاء أو الامتثال لبروتوكولات أخرى من أجل ضمان خصوصية وأمن نماذجهم.

يحتاج كلا الطرفين المنفذين والمقدمين لنظام MLaaS إلى تطوير نظام صارم لحل مشكلة سرقة النموذج وخصوصية البيانات. الفكرة الأساسية هي أن يعمل كل من مالكي منصة MLaaS ومالكي النماذج معًا لإنشاء آليات ثقة في بيئة MLaaS. بهذه الطريقة ، يمكن للطرفين الاستفادة من تداول بياناتهم. نقدم بعد ذلك ثلاث بنى ذات صلة: نموذج أمان يمكّن مستخدمي MLaaS من تبادل المعلومات الحساسة دون الكشف عنها ؛ نموذج تمكين الخصوصية الذي يسمح للعملاء بالحفاظ على خصوصيتهم عند تقديم بيانات النموذج الخاصة بهم ؛ وحل تدقيق يجمع المعلومات من الجهات الفاعلة الرئيسية حول كيفية تفاعل المستخدمين مع بعضهم البعض في بيئة MLaaS.

الكلمات الأخيرة

من المتوقع على نطاق واسع أن ينمو سوق التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) بشكل كبير خلال العقد المقبل. ويرجع ذلك إلى القدرة على الوصول إلى عدد كبير من النماذج بدقة عالية ، والتي يمكن نشرها بطريقة خالية من المتاعب. يمكن للمستخدمين الوصول إلى الخدمات بتكلفة منخفضة مقارنة بتعيين موظفين لجمع البيانات ، وتدريب النموذج ، ثم نشره.

يمكن للمسوقين العالميين استخدام التعلم الآلي كخدمة (MLaaS) لإسناد البيانات وتدريب نماذجهم ونشرها في السحابة. في مثل هذا السيناريو ، يمكن للمرء أن يوفر الكثير من المال عن طريق تعيين الموظفين مرة واحدة فقط ثم استخدام الخدمة بدلاً من توظيفها مرارًا وتكرارًا في مراحل متعددة.

اكتسب MLaaS شعبية بسبب قابلية التوسع العالية والكفاءة والدقة. تمنح هذه الصفات جنبًا إلى جنب مع نموذج التسعير التنافسي ميزة للمسوقين العالميين الذين يمكنهم الاستفادة من الخدمات لصالحهم. يمكن الحصول على الوصول في الوقت الحقيقي إلى المعلومات بتكلفة منخفضة. يمكن الاستفادة من قوة خوارزميات التعلم الآلي على نطاق واسع. ومن ثم ، تستفيد الشركات من خلال تحسين الإنتاجية والكفاءة بتكلفة أقل.

على الرغم من أن السوق لا يزال ناشئًا فيما يتعلق بالتبني مع تحسن هذه الخدمات ، فسيتم اعتمادها بشكل متكرر في المستقبل القريب.

الغرض الرئيسي من شراء التعلم الآلي كخدمة هو الاستفادة من الخدمات بطريقة خالية من المتاعب. يمكن للمستخدمين الوصول إلى الخدمات بتكلفة منخفضة مقارنة بتعيين موظفين لجمع البيانات ، وتدريب النموذج ، ثم نشره.

في الختام ، يمكننا أن نستنتج أن التعلم الآلي كخدمة هو وظيفة حيوية للمسوقين في هذا العالم المتغير باستمرار. يتركز سوق التعلم الآلي كخدمة بشكل معتدل في الطبيعة مع عدد قليل من اللاعبين العالميين العاملين في السوق مثل Microsoft Corporation و SAS Institute Inc. و Fair Isaac Corporation (FICO) و Google LLC و IBM Corporation و Hewlett Packard Enterprise Company و Yottamine Analytics LLC و BigML Inc. تتبع كل شركة إستراتيجية أعمالها الخاصة لزيادة حصتها في السوق وتحقيق أهداف أعمالها الأساسية من خلال الاستفادة من MLaaS.

Valasys Media هي شركة منشورة مرموقة B2B Media تعمل على تمكين المسوقين ببيانات النوايا في الوقت الفعلي لتحسين مساعيهم التسويقية والإعلانية وتزويدهم بمجموعة كاملة من الخدمات التي تدعم البيانات لزيادة أرباح أعمالهم إلى أقصى حد.

المؤلف السيرة الذاتية

تتمتع بريا بخبرة تصل إلى 7 سنوات في مجال أبحاث السوق. تعمل حاليًا في Valasys Media ، كمساعد مدير - استراتيجي محتوى ، والتي تعد من بين أفضل ناشري الوسائط B2B في جميع أنحاء العالم. لقد قامت بإعداد العديد من التقارير الشخصية لعملائنا وأجرت الكثير من الأبحاث حول تجزئة السوق ، والتحليل العنقودي للجماهير والمنهجيات الواردة. عملت مع المعاهد الحكومية وكذلك الشركات في العديد من المشاريع. لديها اهتمامات مختلفة وتؤمن بالنهج القائم على البيانات لحل المشكلات. وهي حاصلة على درجة التخرج في العلوم وتكتب على نطاق واسع حول كل الأشياء المتعلقة بالحياة إلى جانب التسويق والعلوم وعلوم البيانات والإحصاء. إنها تؤمن إيمانا راسخا بالحقائق الأعلى وأن هناك دائمًا ما هو أكثر مما نفهمه في الحياة. هي معالج نفسي وممارس التاروت ، الذي يؤمن بطريقة روحية للعيش ويمارس اليوغا والتأمل. عندما لا تكتب تجدها تستمتع بالموسيقى أو الطبخ.