Die Zukunft des maschinellen Lernens als Service (MLaaS)

Veröffentlicht: 2022-06-21

Machine Learning as a Service (MLaaS) ist eine aufstrebende Technologie, die aus der Entwicklung von auf maschinellem Lernen basierenden Anwendungen besteht. Die Entwicklung von MLaaS-Diensten umfasst im Allgemeinen drei Hauptschritte. Zunächst müssen Unternehmen maschinelle Lernalgorithmen entwickeln und sie mit geeigneten Trainingsdaten trainieren. Anschließend stellen sie diese Algorithmen in einer kostengünstigen Cloud-Infrastruktur bereit, wo sie parallel auf einer großen Anzahl von Knoten ausgeführt und die Rechenleistung von Cloud-Anbietern genutzt werden können.

Machine Learning as a Service (MLaaS) ist die Nutzung beliebiger Machine-Learning-Technologien auf Abruf. Es hilft Unternehmen, Modelle für maschinelles Lernen effizient und kostengünstig zu implementieren und zu skalieren.

Mit der Beschleunigung des maschinellen Lernens wird auch die Nachfrage nach MLaaS-Lösungen steigen.

Laut einem Bericht von prnewswire.com wird erwartet, dass die Marktgröße des maschinellen Lernens bis 2030 in den nächsten 10 Jahren um erstaunliche 39,8 % jährlich wachsen wird, ausgehend von einem vielversprechenden Marktanteil von 2,2 Milliarden USD im Jahr 2021.

Maschinelles Lernen wird in vielen Branchen eingesetzt, weil es Unternehmen hilft, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen, indem es die Effizienz verbessert und besser auf Kundenbedürfnisse reagiert. Tatsächlich wird die Verfügbarkeit mit der Zeit zunehmen, wenn Unternehmen beginnen, ihr Potenzial zu erkennen.

Der Markt für Machine Learning as a Service (MLaaS) wird voraussichtlich im Prognosezeitraum stabil bleiben. Es wird jedoch erwartet, dass die Adoptionsrate dieser Technologie bei den Verbrauchern zunehmen wird. Unternehmen setzen diese Technologie ein, weil sie eine Vielzahl von Vorteilen bietet, wie z. B. erhöhte Effizienz, reduzierte Kosten und verbesserte Kundenbindung.

Warum hat sich Machine Learning as-a-Service (MLaaS) so stark verbreitet?

Machine Learning as a Service (MLaaS) ist heutzutage der letzte Schrei, und Unternehmen wie Amazon Web Services, Microsoft Azure und Google Cloud Platform bieten MLaaS-Serviceangebote an. MLaaS ist jedoch nicht neu: Es gibt es schon eine Weile und entwickelt sich mit beeindruckender Geschwindigkeit weiter. Der Einsatz von Machine-Learning-Modellen in verschiedenen Branchen hat in den letzten Jahren ein explosionsartiges Wachstum erfahren. Dieses schnelle Wachstum ist auf technologische Fortschritte zurückzuführen, darunter eine erhöhte Datenverfügbarkeit und Rechenleistung, gekoppelt mit leistungsstarken Algorithmen für maschinelles Lernen, die über Open-Source-Softwarepakete oder Cloud-Lösungen verfügbar gemacht werden.

Beispielsweise hat AWS von allen Cloud-Anbietern Amazon SageMaker seit seiner Einführung kontinuierlich um neue Funktionen erweitert. Zu den zusätzlichen Funktionen gehörte Amazon SageMaker Ground Truth, das Entwicklern hilft, hochpräzise kommentierte Trainingsdatensätze zu erstellen. Amazon SageMaker ist ein Cloud-basierter Dienst für maschinelles Lernen, der es Benutzern ermöglicht, hochpräzise kommentierte Trainingsdatensätze zu erstellen, indem sie den Text von Webinhalten lesen.

In der Vergangenheit wurde maschinelles Lernen hauptsächlich als vollwertige entwickelte Lösung implementiert. Fortschritte haben es der Branche jedoch ermöglicht, mit der Nutzung der Software-as-a-Service-Lösung (SaaS) zu beginnen.

Erkundung der globalen Landschaft des Machine Learning As-A-Service (MLaaS)

Machine Learning as a Service ist ein neuer Trend, der in der Branche schnell an Bedeutung gewinnt. MLaaS bietet eine Umgebung, in der professionelle Entwickler, Datenwissenschaftler und Analysten Anwendungen für maschinelles Lernen bei Bedarf mit minimalem Aufwand und Zeitaufwand nutzen können.

Maschinelles Lernen ist ein breites und schnell wachsendes Feld, das für viele Anwendungen genutzt werden kann. Es kann für die Entscheidungsfindung, die Echtzeitverarbeitung von Daten, die Manipulation von Daten und das maschinelle Lernen verwendet werden. Machine Learning as-a-Service (MLaaS) bezieht sich auf die Verwendung von ML, um automatisierte Dienste zu erstellen, die über das Internet verfügbar sind. Die Verbreitung von MLaaS und seine Skalierbarkeit sind auf intrinsische Faktoren wie die Verfügbarkeit von Daten und verfügbaren Rechenressourcen sowie auf die Tatsache zurückzuführen, dass das Internet zu einer wesentlichen Plattform für die Ausführung von MLaaS-Diensten geworden ist.

Da MLaaS in verschiedenen Branchen immer beliebter wird, untersuchen wir den Umfang von Machine Learning As-A-Service (MLaaS), was die Nachfrage nach MLaaS in der jüngeren Vergangenheit weltweit angetrieben hat und was die größten Schlupflöcher für seine Implementierung sind.

Die aufstrebenden Cloud-Player haben zu einer Akzentuierung des MLaaS-Marktes geführt

In der Vergangenheit wurde maschinelles Lernen hauptsächlich als vollwertige entwickelte Lösung implementiert. Fortschritte haben es der Branche jedoch ermöglicht, mit der Nutzung von Software-as-a-Service-Lösungen (SaaS) zu beginnen.

COVID-19 hat die Dominion von Machine Learning as a Service (MLaaS) vergrößert

Der Kampf gegen COVID-19 hat zu einem exponentiellen Anstieg der Nutzung von Machine Learning as a Service (MLaaS) geführt, was die Art und Weise verändert, wie dieser Virusausbruch auf der ganzen Welt bewältigt wird. Die Auswirkungen von COVID-19 sind auf der ganzen Welt zu spüren. Es hat enorme Störungen in der Wirtschaft verursacht, und Privatunternehmen arbeiten daran, neue Lösungen zu entwickeln, um die Herausforderungen von COVID-19 zu bewältigen. Maschinelles Lernen hat viel dazu beigetragen, Lösungen für solche Herausforderungen bereitzustellen.

Maschinelles Lernen hat bei der Erkennung und Verfolgung der COVID-19-Krankheit stark geholfen. Mit der Einführung der Cordova-19-Suche konnte jeder auf seinem Handy auf die gesamte Welt der Forschungsdokumente zugreifen. Die Datenbank basiert auf ML und kann über Abfragen in natürlicher Sprache aufgerufen werden.

Machine Learning as-a-Service (MLaaS) ist ein Cloud-Dienst, der Menschen in verschiedenen Branchen hilft, Echtzeitanalysen und -vorhersagen von Daten durchzuführen. Die MLaaS bietet ihnen auch neue Möglichkeiten, mit denselben Datensätzen zu interagieren, indem fortschrittliche Modellierungstechniken wie Deep Learning, neuronale Netze und überwachtes Lernen verwendet werden.

Die Verbreitung von IoT und Automatisierung hat die Nachfrage nach Machine Learning-as-a-Service angeheizt

Die Verbreitung von IoT und Automatisierung hat die Nachfrage nach MLaaS angeheizt. Durch die Analyse komplexer Daten können IoT-Unternehmen erhebliche Geldbeträge einsparen. Ein modernes Unternehmen verlässt sich auf Daten, um sein Geschäft zu verwalten, aber sobald diese Daten gesammelt wurden, müssen sie analysiert werden, um Prozesse innerhalb der Organisation zu optimieren. Wenn der IoT-Betrieb nicht ordnungsgemäß verwaltet wird, können die Auswirkungen katastrophal sein – Unternehmen haben Millionen von Dollar aufgrund fehlerhafter Geschäftsprozesse verloren. Maschinelles Lernen kann verwendet werden, um die betriebliche Effizienz zu verbessern, indem das Ergebnis eines Prozesses vorhergesagt, die Produktionsqualität und Kundenzufriedenheit verbessert, Arbeitsabläufe automatisiert und die Sicherheit verbessert werden.

Maschinelles Lernen ist heute mehr als nur ein Schlagwort in der Welt der Unternehmensdaten. Es ist zur Hightech-Alternative zu arbeitsintensiven ETL- und Datenmodellierungsprojekten geworden, da ML schnell verborgene Muster aus riesigen Datenmengen extrahieren kann. Außerdem ist es dank maschinellem Lernen einfacher als je zuvor, Entscheidungen mit weniger menschlichem Eingreifen zu treffen.

Die größte Anwendung von Machine Learning As-A-Service wird voraussichtlich im Marketing- und Werbesegment liegen

Die Anwendung des maschinellen Lernens wird voraussichtlich das größte Segment auf dem Markt sein, insbesondere in Bezug auf Marketing und Werbung. Der Einsatz von ML-Algorithmen kann Vermarktern auch bei der Kundensegmentierung und besseren Ausrichtung auf der Grundlage der historischen Daten und Präferenzen der potenziellen Käufer über eine Reihe von Marketing- und Werbekanälen helfen.

Marketingunternehmen haben die Möglichkeit, die richtige Botschaft für geeignete Verbraucher im Voraus zu planen, und bieten wenig Raum für erlernte Anpassungen durch ihre Kampagne, wenn sie reift.

Maschinelles Lernen (ML) erweist sich als eines der erfolgreichsten Tools in der Marketing- und Werbebranche. Es bietet Marketingunternehmen die Möglichkeit, schnelle und wichtige Entscheidungen auf der Grundlage von Big Data zu treffen. Der Einsatz von Machine Learning as a Service (MLaaS) hilft Marketingunternehmen dabei, schneller auf die durch Werbekampagnen verursachten Änderungen in der Qualität des Datenverkehrs zu reagieren.

Erkunden der Lösung – Datenschutz- und Datensicherheitsbedenken bleiben wichtige Einschränkungen für die Implementierung des MLaaS-Modells

Die Nutzung von Machine Learning as a Service (MLaaS) bringt Herausforderungen für Datenbesitzer und Plattformbesitzer mit sich. Dateneigentümer sind besorgt über den Datenschutz und die Sicherheit ihrer Daten auf MLaaS-Plattformen. Im Gegensatz dazu befürchten Besitzer von MLaaS-Plattformen, dass ihre Modelle von Gegnern gestohlen werden könnten, die sich als Kunden ausgeben.

Die Verwendung von MLaaS ermöglicht Eigentümern von ML-Modellen, eine ML-Plattform zu nutzen, die Dateneigentümern gehört. Diese Anbieter von KI-Modellen müssen jedoch Geheimhaltungsvereinbarungen bereitstellen oder andere Protokolle einhalten, um den Datenschutz und die Sicherheit ihrer Modelle zu gewährleisten.

Sowohl die Parteien, die MLaaS implementieren als auch bereitstellen, müssen eine Stringenz entwickeln, um das Problem des Modelldiebstahls und des Datenschutzes zu lösen. Die Kernidee besteht darin, dass sowohl MLaaS-Plattformbesitzer als auch Modellbesitzer zusammenarbeiten, um Vertrauensmechanismen in der MLaaS-Umgebung zu etablieren. Auf diese Weise können beide Parteien vom Handel mit ihren Daten profitieren. Anschließend stellen wir drei verwandte Architekturen vor: ein Sicherheitsmodell, das es MLaaS-Benutzern ermöglicht, vertrauliche Informationen auszutauschen, ohne sie preiszugeben; ein datenschutzfreundliches Modell, das es Kunden ermöglicht, ihre Privatsphäre zu wahren, wenn sie ihre Modelldaten bereitstellen; und eine Auditing-Lösung, die Informationen von Schlüsselakteuren darüber sammelt, wie Benutzer in der MLaaS-Umgebung miteinander interagieren.

Letzte Worte

Es wird allgemein erwartet, dass der Machine Learning-as-a-Service (MLaaS)-Markt in den nächsten zehn Jahren exponentiell wachsen wird. Dies liegt an der Möglichkeit, Zugriff auf eine große Anzahl von Modellen mit hoher Genauigkeit zu erhalten, die problemlos bereitgestellt werden können. Die Benutzer können zu geringen Kosten auf die Dienste zugreifen, verglichen mit der Einstellung von Personal für die Datenerfassung, dem Training des Modells und der anschließenden Bereitstellung.

Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) kann von globalen Vermarktern verwendet werden, um Daten zuzuordnen, ihre Modelle zu trainieren und sie in der Cloud bereitzustellen. In einem solchen Szenario kann man viel Geld sparen, indem man das Personal nur einmal anstellt und dann den Service nutzt, anstatt es immer wieder in mehreren Stufen einzustellen.

MLaaS hat aufgrund seiner hohen Skalierbarkeit, Effizienz und Genauigkeit an Popularität gewonnen. Diese Qualitäten in Kombination mit einem wettbewerbsfähigen Preismodell verschaffen globalen Vermarktern einen Vorteil, die die Dienste zu ihrem Vorteil nutzen können. Echtzeitzugriff auf Informationen kann zu geringen Kosten erhalten werden. Die Leistungsfähigkeit von maschinellen Lernalgorithmen kann umfassend genutzt werden. Daher profitieren Unternehmen von der Verbesserung der Produktivität und Effizienz bei geringeren Kosten.

Obwohl der Markt in Bezug auf die Einführung noch im Entstehen begriffen ist, werden diese Dienste in naher Zukunft häufiger eingeführt, da sie sich verbessern.

Der Hauptzweck des Kaufs von maschinellem Lernen als Dienstleistung besteht darin, die Dienste problemlos zu nutzen. Die Benutzer können zu geringen Kosten auf die Dienste zugreifen, verglichen mit der Einstellung von Personal für die Datenerfassung, dem Training des Modells und der anschließenden Bereitstellung.

Zusammenfassend können wir feststellen, dass Machine Learning as a Service eine wichtige Funktion für Marketingspezialisten in dieser sich ständig verändernden Welt ist. Der Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung ist von Natur aus leicht konzentriert, wobei nur wenige globale Akteure auf dem Markt tätig sind, wie z. B. Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC und BigML Inc. Jedes Unternehmen verfolgt seine eigene Geschäftsstrategie, um seinen Marktanteil zu maximieren und seine Kerngeschäftsziele durch die Nutzung von MLaaS zu erreichen.

Valasys Media ist ein angesehener B2B-Medienverlag, der Vermarktern Echtzeit-Intentdaten zur Optimierung ihrer Marketing- und Werbeaktivitäten zur Verfügung stellt und ihnen eine ganze Reihe von datengestützten Dienstleistungen zur Maximierung ihrer Geschäftsergebnisse zur Verfügung stellt.

Autor Bio

Priya hat etwa 7 Jahre Erfahrung in der Marktforschung. Derzeit arbeitet sie als Assistant Manager – Content Strategist für Valasys Media, das zu den weltweit führenden B2B-Medienverlagen gehört. Sie hat mehrere personalisierte Berichte für unsere Kunden erstellt und viel über Marktsegmentierung, Clusteranalyse von Zielgruppen und Inbound-Methoden geforscht. Sie hat in mehreren Projekten sowohl mit Regierungsinstituten als auch mit Unternehmen zusammengearbeitet. Sie hat verschiedene Interessen und glaubt an einen datengesteuerten Ansatz zur Problemlösung. Sie hat einen Abschluss in Naturwissenschaften und schreibt neben Marketing, Wissenschaft, Datenwissenschaft und Statistik ausführlich über alle Dinge des Lebens. Sie glaubt fest an höhere Realitäten und daran, dass es im Leben immer mehr gibt, als wir verstehen. Sie ist eine psychische Heilerin und Tarot-Praktizierende, die an eine spirituelle Lebensweise glaubt und Yoga und Meditation praktiziert. Wenn sie nicht schreibt, genießt sie gerne Musik oder kocht.