El futuro del aprendizaje automático como servicio (MLaaS)

Publicado: 2022-06-21

El aprendizaje automático como servicio (MLaaS) es una tecnología emergente que consiste en desarrollar aplicaciones basadas en el aprendizaje automático. El desarrollo de servicios MLaaS generalmente implica tres pasos principales. Para comenzar, las empresas deben desarrollar algoritmos de aprendizaje automático y capacitarlos con los datos de capacitación apropiados. Luego implementan estos algoritmos en una infraestructura de nube rentable donde pueden ejecutarse en paralelo en una gran cantidad de nodos y utilizar el poder de cómputo de los proveedores de la nube.

El aprendizaje automático como servicio (MLaaS) es el uso de cualquier tecnología de aprendizaje automático bajo demanda. Ayuda a las organizaciones a implementar y escalar modelos de aprendizaje automático de manera eficiente y rentable.

A medida que se acelera el aprendizaje automático, la demanda de soluciones MLaaS también aumentará.

Según un informe de prnewswire.com, para 2030, se espera que el tamaño del mercado del aprendizaje automático crezca un asombroso 39,8 % anual durante los próximos 10 años, partiendo de una cifra prometedora de una participación de mercado de USD 2200 millones en 2021.

El aprendizaje automático se usa en muchas industrias porque ayuda a las empresas a obtener una ventaja competitiva al mejorar la eficiencia y reaccionar mejor a las necesidades de los clientes. De hecho, a medida que las empresas comiencen a reconocer su potencial, la disponibilidad aumentará con el tiempo.

Se prevé que el mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) se mantenga estable durante el período de pronóstico. Sin embargo, se espera que aumente la tasa de adopción de esta tecnología entre los consumidores. Las empresas están implementando esta tecnología porque tiene una amplia gama de beneficios, como una mayor eficiencia, costos reducidos y una mejor participación del cliente.

¿Por qué el aprendizaje automático como servicio (MLaaS) se ha vuelto tan proliferativo?

El aprendizaje automático como servicio (MLaaS) está de moda en estos días, con empresas como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud Platform que ofrecen ofertas de servicios MLaaS. Sin embargo, MLaaS no es nuevo: existe desde hace un tiempo y continúa evolucionando a un ritmo impresionante. El uso de modelos de aprendizaje automático en varias industrias ha experimentado un crecimiento explosivo en los últimos años. Este rápido crecimiento se puede atribuir a los avances en tecnología, incluida una mayor disponibilidad de datos y potencia informática, junto con potentes algoritmos de aprendizaje automático que están disponibles a través de paquetes de software de código abierto o soluciones en la nube.

Por ejemplo, de todos los proveedores de la nube, AWS ha agregado continuamente nuevas capacidades a Amazon SageMaker desde su lanzamiento. Las funciones adicionales incluyeron Amazon SageMaker Ground Truth, que ayuda a los desarrolladores a crear conjuntos de datos de entrenamiento anotados de alta precisión. Amazon SageMaker es un servicio de aprendizaje automático basado en la nube que permite a los usuarios crear conjuntos de datos de entrenamiento anotados de alta precisión al leer el texto del contenido web.

En el pasado, el aprendizaje automático se implementó principalmente como una solución desarrollada completa. Sin embargo, los avances han permitido que la industria comience a utilizar la solución de software como servicio (SaaS).

Explorando el panorama global del aprendizaje automático como servicio (MLaaS)

El aprendizaje automático como servicio es una nueva tendencia que está cobrando impulso rápidamente en la industria. MLaaS proporciona un entorno a través del cual los desarrolladores profesionales, los científicos de datos y los analistas pueden usar aplicaciones de aprendizaje automático bajo demanda, con un esfuerzo y una inversión de tiempo mínimos.

El aprendizaje automático es un campo amplio y de rápido crecimiento que se puede utilizar para muchas aplicaciones. Se puede utilizar para la toma de decisiones, el procesamiento de datos en tiempo real, la manipulación de datos y el aprendizaje automático. El aprendizaje automático como servicio (MLaaS) se refiere al uso de ML para crear servicios automatizados que estén disponibles a través de Internet. La proliferación de MLaaS y su escalabilidad se debe a factores intrínsecos como la disponibilidad de datos y recursos computacionales disponibles, junto con el hecho de que Internet se ha convertido en una plataforma esencial para ejecutar servicios MLaaS.

Con MLaaS cada vez más popular en diferentes verticales, exploramos el alcance del aprendizaje automático como servicio (MLaaS), qué ha impulsado la demanda de MLaaS a nivel mundial en el pasado reciente y cuáles son las principales lagunas para su implementación.

Los jugadores emergentes de la nube han llevado a la acentuación del mercado MLaaS

COVID-19 ha ampliado el dominio del aprendizaje automático como servicio (MLaaS)

La lucha contra el COVID-19 ha visto un aumento exponencial en el uso del aprendizaje automático como servicio (MLaaS), que está transformando la forma en que se gestiona este brote viral en todo el mundo. El impacto del COVID-19 se ha sentido en todo el mundo. Ha causado una gran interrupción en la economía y las empresas privadas están trabajando para crear nuevas soluciones para enfrentar los desafíos que plantea el COVID-19. El aprendizaje automático ha brindado mucha ayuda para proporcionar soluciones para tales desafíos.

El aprendizaje automático ha ayudado poderosamente con la detección y el seguimiento de la enfermedad COVID-19. Con la introducción de la búsqueda Cordova-19, cualquiera podía acceder a todo el mundo de los documentos de investigación en su teléfono. La base de datos funciona con ML y se puede acceder a ella mediante consultas en lenguaje natural.

Machine Learning as-a-Service (MLaaS) es un servicio en la nube que ayuda a las personas de diferentes industrias a realizar análisis y predicciones de datos en tiempo real. El MLaaS también les brinda nuevas formas de interactuar con los mismos conjuntos de datos mediante el uso de técnicas de modelado avanzadas como el aprendizaje profundo, las redes neuronales y el aprendizaje supervisado.

La proliferación de IoT y la automatización han impulsado la demanda de aprendizaje automático como servicio

La proliferación de IoT y automatización ha impulsado la demanda de MLaaS. El análisis de datos complejos puede ahorrarles a las empresas de IoT cantidades significativas de dinero. Una empresa moderna depende de los datos para administrar su negocio, pero una vez que se recopilan, deben analizarse para optimizar los procesos dentro de la organización. Si las operaciones de IoT no se gestionan correctamente, el impacto puede ser catastrófico: las organizaciones han perdido millones de dólares debido a procesos comerciales defectuosos. El aprendizaje automático se puede utilizar para mejorar la eficiencia operativa al predecir el resultado de un proceso, mejorar la calidad de la producción y la satisfacción del cliente, automatizar los flujos de trabajo y mejorar la seguridad.

El aprendizaje automático es más que una palabra de moda en el mundo de los datos empresariales ahora. Se ha convertido en la alternativa de alta tecnología a los proyectos de modelado de datos y ETL que requieren mucha mano de obra porque ML puede extraer patrones ocultos de grandes volúmenes de datos rápidamente. Además, con el aprendizaje automático, es más fácil que nunca tomar decisiones con menos intervención humana.

Se prevé que la mayor aplicación de aprendizaje automático como servicio sea con el segmento de marketing y publicidad

Se espera que la aplicación del aprendizaje automático sea el segmento más grande del mercado, especialmente en términos de marketing y publicidad. El empleo de algoritmos de ML también puede ayudar a los especialistas en marketing con la segmentación de clientes y una mejor orientación en función de los datos históricos y las preferencias exhibidas por los compradores potenciales en una variedad de canales de marketing y publicidad.

Las empresas de marketing tienen la oportunidad de planificar previamente el mensaje correcto para los consumidores apropiados y dejan poco espacio para la adaptación aprendida a través de su campaña a medida que madura.

El aprendizaje automático (ML) está demostrando ser una de las herramientas más exitosas en la industria del marketing y la publicidad. Brinda a las empresas de marketing la oportunidad de tomar decisiones rápidas y críticas basadas en big data. El uso del aprendizaje automático como servicio (MLaaS) ayuda a las empresas de marketing a responder más rápido a los cambios en la calidad del tráfico provocados por las campañas publicitarias.

Explorando la solución: las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos siguen siendo las principales limitaciones para la implementación del modelo MLaaS

El uso del aprendizaje automático como servicio (MLaaS) presenta desafíos para los propietarios de datos y plataformas. Los propietarios de datos están preocupados por la privacidad y seguridad de sus datos en las plataformas MLaaS. Por el contrario, a los propietarios de la plataforma MLaaS les preocupa que sus modelos puedan ser robados por adversarios que se hacen pasar por clientes.

El uso de MLaaS permite a los propietarios de modelos de ML aprovechar una plataforma de ML propiedad de los propietarios de datos. Sin embargo, estos proveedores de modelos de IA deben proporcionar acuerdos de confidencialidad o cumplir con otros protocolos para garantizar la privacidad y seguridad de sus modelos.

Tanto las partes que implementan como las que proporcionan MLaaS deben desarrollar un estricto para resolver el problema del robo de modelos y la privacidad de los datos. La idea central es que tanto los propietarios de la plataforma MLaaS como los propietarios del modelo trabajen juntos para establecer mecanismos de confianza en el entorno MLaaS. De esta forma, ambas partes pueden beneficiarse del comercio de sus datos. Luego presentamos tres arquitecturas relacionadas: un modelo de seguridad que permite a los usuarios de MLaaS intercambiar información confidencial sin revelarla; un modelo habilitador de privacidad que permite a los clientes mantener su privacidad al proporcionar los datos de su modelo; y una solución de auditoría que recopila información de actores clave sobre cómo los usuarios interactúan entre sí en el entorno MLaaS.

Ultimas palabras

Se espera que el mercado de aprendizaje automático como servicio (MLaaS) crezca exponencialmente durante la próxima década. Esto se debe a la capacidad de obtener acceso a una gran cantidad de modelos con alta precisión, que se pueden implementar sin problemas. Los usuarios pueden obtener acceso a los servicios a un bajo costo en comparación con la contratación de personal para la recopilación de datos, la capacitación del modelo y luego su implementación.

Los comercializadores globales pueden utilizar el aprendizaje automático como servicio (MLaaS) para atribuir datos, entrenar sus modelos e implementarlos en la nube. En tal escenario, uno puede ahorrar mucho dinero al contratar al personal solo una vez y luego utilizar el servicio en lugar de contratarlo una y otra vez en múltiples etapas.

MLaaS ha ganado popularidad debido a su alta escalabilidad, eficiencia y precisión. Estas cualidades, combinadas con un modelo de precios competitivo, brindan una ventaja a los vendedores globales que pueden utilizar los servicios para su beneficio. El acceso en tiempo real a la información se puede obtener a bajo costo. El poder de los algoritmos de aprendizaje automático se puede aprovechar ampliamente. Por lo tanto, las empresas se benefician al mejorar la productividad y la eficiencia a un costo menor.

Aunque el mercado aún es incipiente en lo que respecta a la adopción, a medida que mejoren estos servicios, se adoptarán con más frecuencia en un futuro próximo.

El objetivo principal de comprar aprendizaje automático como servicio es utilizar los servicios sin problemas. Los usuarios pueden obtener acceso a los servicios a un bajo costo en comparación con la contratación de personal para la recopilación de datos, la capacitación del modelo y luego su implementación.

En conclusión, podemos concluir que el aprendizaje automático como servicio es una función vital para los especialistas en marketing en este mundo en constante cambio. El mercado de aprendizaje automático como servicio está levemente concentrado en la naturaleza con pocos actores globales que operan en el mercado, como Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC y BigML Inc. Cada empresa sigue su propia estrategia comercial para maximizar su participación de mercado y lograr sus objetivos comerciales principales aprovechando MLaaS.

Valasys Media es una prestigiosa empresa de publicación de medios B2B que brinda a los especialistas en marketing datos de intención en tiempo real para optimizar sus esfuerzos de marketing y publicidad y les brinda un conjunto completo de servicios habilitados para datos para maximizar sus resultados comerciales.

Biografía del autor

Priya tiene alrededor de 7 años de experiencia en investigación de mercado. Actualmente, trabaja para Valasys Media, como Subgerente - Estratega de contenido, que se encuentra entre los principales editores de medios B2B en todo el mundo. Ha estado preparando varios informes personalizados para nuestros clientes y ha investigado mucho sobre segmentación de mercado, análisis de grupos de audiencias y metodologías de entrada. Ha trabajado con institutos gubernamentales y casas corporativas en varios proyectos. Posee varios intereses y cree en un enfoque basado en datos para la resolución de problemas. Tiene un posgrado en ciencias y también escribe extensamente sobre todo lo relacionado con la vida además de marketing, ciencia, ciencia de datos y estadísticas. Ella cree firmemente en las realidades superiores y en que siempre hay más en la vida de lo que entendemos. Es sanadora psíquica y practicante del tarot, que cree en una forma de vida espiritual y practica yoga y meditación. Cuando no está escribiendo, puede encontrarla disfrutando de la música o cocinando.