Masa Depan Machine Learning As-A-Service (MLaaS)

Diterbitkan: 2022-06-21

Pembelajaran mesin sebagai layanan (MLaaS) adalah teknologi baru yang terdiri dari pengembangan aplikasi berbasis pembelajaran mesin. Pengembangan layanan MLaaS umumnya melibatkan tiga langkah utama. Untuk memulai, perusahaan perlu mengembangkan algoritme pembelajaran mesin dan melatih mereka pada data pelatihan yang sesuai. Mereka kemudian menyebarkan algoritme ini ke infrastruktur cloud hemat biaya di mana mereka dapat berjalan secara paralel pada sejumlah besar node dan memanfaatkan kekuatan komputasi penyedia cloud.

Pembelajaran mesin sebagai layanan (MLaaS) adalah penggunaan teknologi pembelajaran mesin apa pun sesuai permintaan. Ini membantu organisasi untuk menerapkan dan menskalakan model pembelajaran mesin secara efisien dan hemat biaya.

Seiring dengan percepatan pembelajaran mesin, permintaan akan solusi MLaaS akan meningkat seiring dengan itu.

Menurut sebuah laporan oleh prnewswire.com, pada tahun 2030, ukuran pasar pembelajaran mesin diperkirakan akan tumbuh secara mengejutkan 39,8% setiap tahun selama 10 tahun ke depan, diluncurkan dari angka pangsa pasar yang menjanjikan senilai USD 2,2 miliar pada tahun 2021.

Pembelajaran mesin digunakan di banyak industri karena membantu bisnis mendapatkan keunggulan kompetitif dengan meningkatkan efisiensi dan bereaksi lebih baik terhadap kebutuhan pelanggan. Faktanya, ketika perusahaan mulai mengenali potensinya, ketersediaan akan meningkat seiring waktu.

Pasar untuk pembelajaran mesin sebagai layanan (MLaaS) diproyeksikan tetap stabil selama periode perkiraan. Namun, tingkat adopsi teknologi ini di kalangan konsumen diperkirakan akan meningkat. Perusahaan menerapkan teknologi ini karena memiliki berbagai manfaat, seperti peningkatan efisiensi, pengurangan biaya, dan peningkatan keterlibatan pelanggan.

Mengapa Machine Learning as-a-Service (MLaaS) Menjadi Begitu Proliferatif?

Pembelajaran mesin sebagai layanan (MLaaS) sangat populer akhir-akhir ini, dengan perusahaan seperti Amazon Web Services, Microsoft Azure, dan Google Cloud Platform menawarkan penawaran layanan MLaaS. Namun, MLaaS bukanlah hal baru: telah ada selama beberapa waktu dan terus berkembang dengan kecepatan yang mengesankan. Penggunaan model pembelajaran mesin di berbagai industri telah mengalami pertumbuhan eksplosif selama beberapa tahun terakhir. Pertumbuhan pesat ini dapat dikaitkan dengan kemajuan teknologi termasuk peningkatan ketersediaan data dan daya komputasi, ditambah dengan algoritme pembelajaran mesin yang kuat yang tersedia melalui paket perangkat lunak open source atau solusi cloud.

Misalnya, dari semua penyedia cloud, AWS terus menambahkan kemampuan baru ke Amazon SageMaker sejak diluncurkan. Fitur tambahan termasuk Amazon SageMaker Ground Truth yang membantu pengembang membangun set data pelatihan beranotasi yang sangat akurat. Amazon SageMaker adalah layanan pembelajaran mesin berbasis cloud yang memungkinkan pengguna membuat set data pelatihan beranotasi yang sangat akurat dengan membaca teks konten web.

Di masa lalu, pembelajaran mesin sebagian besar diimplementasikan sebagai solusi yang dikembangkan sepenuhnya. Namun, kemajuan telah memungkinkan industri untuk mulai menggunakan perangkat lunak sebagai solusi layanan (Saas).

Menjelajahi Lanskap Global Machine Learning As-A-Service (MLaaS)

Pembelajaran mesin sebagai layanan adalah tren baru yang dengan cepat mendapatkan momentum di industri. MLaaS menyediakan lingkungan di mana pengembang profesional, ilmuwan data, dan analis dapat menggunakan aplikasi pembelajaran mesin sesuai permintaan, dengan sedikit usaha dan investasi waktu.

Pembelajaran mesin adalah bidang yang luas dan berkembang pesat yang dapat digunakan untuk banyak aplikasi. Ini dapat digunakan untuk pengambilan keputusan, pemrosesan data waktu nyata, manipulasi data, dan pembelajaran mesin. Machine learning as-a-service (MLaaS) mengacu pada penggunaan ML untuk membuat layanan otomatis yang tersedia melalui internet. Proliferasi MLaaS dan skalabilitasnya disebabkan oleh faktor intrinsik seperti ketersediaan data dan sumber daya komputasi yang tersedia, bersama dengan fakta bahwa Internet telah menjadi platform penting untuk menjalankan layanan MLaaS.

Dengan MLaaS menjadi lebih populer di berbagai vertikal, kami menjelajahi ruang lingkup Machine Learning As-A-Service (MLaaS), apa yang telah mendorong permintaan MLaaS secara global di masa lalu dan apa celah utama untuk implementasinya.

Pemain Cloud yang Muncul Telah Menyebabkan Penekanan Pasar MLaaS

COVID-19 Telah Meningkatkan Dominasi Machine Learning as-a-Service (MLaaS)

Pertarungan melawan COVID-19 telah melihat peningkatan eksponensial dalam penggunaan pembelajaran mesin sebagai layanan (MLaaS), yang mengubah cara penanganan wabah virus ini di seluruh dunia. Dampak COVID-19 telah dirasakan di seluruh dunia. Ini telah menyebabkan gangguan besar dalam perekonomian dan perusahaan swasta bekerja untuk menciptakan solusi baru untuk mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh COVID-19. Pembelajaran mesin telah memberikan banyak bantuan dalam memberikan solusi untuk tantangan tersebut.

Pembelajaran mesin telah sangat membantu dalam pendeteksian dan pelacakan penyakit COVID-19. Dengan diperkenalkannya pencarian Cordova-19, siapa pun dapat mengakses seluruh dunia dokumen penelitian di ponsel mereka. Basis data ini didukung oleh ML dan dapat diakses melalui kueri bahasa alami.

Machine Learning as-a-Service (MLaaS) adalah layanan Cloud yang membantu orang-orang di berbagai industri melakukan analisis dan prediksi data secara real-time. MLaaS juga memberi mereka cara baru untuk berinteraksi dengan kumpulan data yang sama dengan menggunakan teknik pemodelan tingkat lanjut seperti pembelajaran mendalam, jaringan saraf, dan pembelajaran terawasi.

Proliferasi IoT & Otomasi Telah Memicu Permintaan untuk Pembelajaran Mesin sebagai Layanan

Proliferasi IoT & Otomasi Telah Memicu Permintaan MLaaS. Menganalisis data yang kompleks dapat menghemat banyak uang perusahaan IoT. Perusahaan modern bergantung pada data untuk mengelola bisnisnya, tetapi begitu data dikumpulkan, data tersebut harus dianalisis untuk mengoptimalkan proses dalam organisasi. Jika operasi IoT tidak dikelola dengan baik, dampaknya bisa menjadi bencana besar – organisasi telah kehilangan jutaan dolar karena proses bisnis yang salah. Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi operasional dengan memprediksi hasil suatu proses, meningkatkan kualitas produksi dan kepuasan pelanggan, mengotomatiskan alur kerja, dan meningkatkan keamanan.

Pembelajaran mesin lebih dari sekadar kata kunci di dunia data perusahaan sekarang. Ini telah menjadi alternatif teknologi tinggi untuk proyek ETL dan pemodelan data yang padat karya karena ML dapat mengekstrak pola tersembunyi dari volume data yang besar dengan cepat. Plus, dengan pembelajaran mesin, lebih mudah dari sebelumnya untuk membuat keputusan dengan lebih sedikit campur tangan manusia.

Penerapan Terbesar Machine Learning As-A-Service Diantisipasi Dengan Segmen Pemasaran & Periklanan

Penerapan pembelajaran mesin diharapkan menjadi segmen terbesar di pasar, terutama dalam hal pemasaran dan periklanan. Menggunakan algoritme ML juga dapat membantu pemasar dengan segmentasi pelanggan dan penargetan yang lebih baik berdasarkan data historis dan preferensi yang ditunjukkan oleh calon pembeli di berbagai saluran pemasaran & periklanan.

Perusahaan pemasaran diberi kesempatan untuk merencanakan sebelumnya pesan yang tepat untuk konsumen yang tepat dan memberikan sedikit ruang untuk adaptasi yang dipelajari melalui kampanye mereka saat matang.

Pembelajaran mesin (ML) terbukti menjadi salah satu alat paling sukses di industri pemasaran dan periklanan. Ini memberi perusahaan pemasaran peluang untuk membuat keputusan cepat dan kritis berdasarkan data besar. Mempekerjakan Machine-learning as-a-service (MLaaS) membantu perusahaan pemasaran merespons lebih cepat perubahan kualitas lalu lintas yang disebabkan oleh kampanye iklan.

Menjelajahi Solusi – Masalah Privasi & Keamanan Data Tetap Menjadi Kendala Utama dalam Implementasi Model MLaaS

Penggunaan pembelajaran mesin sebagai layanan (MLaaS) menghadirkan tantangan bagi pemilik data dan pemilik platform. Pemilik data mengkhawatirkan privasi dan keamanan data mereka di platform MLaaS. Sebaliknya, pemilik platform MLaaS khawatir bahwa model mereka dapat dicuri oleh musuh yang menyamar sebagai klien.

Penggunaan MLaaS memungkinkan pemilik model ML untuk memanfaatkan platform ML yang dimiliki oleh pemilik data. Namun, penyedia model AI ini perlu memberikan perjanjian kerahasiaan atau mematuhi protokol lain untuk memastikan privasi dan keamanan model mereka.

Kedua pihak yang mengimplementasikan dan menyediakan MLaaS perlu mengembangkan secara ketat untuk memecahkan masalah pencurian model dan privasi data. Ide intinya adalah agar pemilik platform MLaaS dan pemilik model bekerja sama untuk membangun mekanisme kepercayaan di lingkungan MLaaS. Dengan cara ini, kedua belah pihak bisa mendapatkan keuntungan dari perdagangan data mereka. Kami kemudian menyajikan tiga arsitektur terkait: model keamanan yang memungkinkan pengguna MLaaS untuk bertukar informasi sensitif tanpa mengungkapkannya; model yang mengaktifkan privasi yang memungkinkan klien untuk menjaga privasi mereka saat memberikan data model mereka; dan solusi audit yang mengumpulkan informasi dari aktor utama tentang bagaimana pengguna berinteraksi satu sama lain di lingkungan MLaaS.

Kata-kata Terakhir

Pasar Machine Learning-as-a-service (MLaaS) secara luas diperkirakan akan tumbuh secara eksponensial selama dekade berikutnya. Ini karena kemampuan untuk mendapatkan akses ke sejumlah besar model dengan akurasi tinggi, yang dapat digunakan dengan cara yang tidak merepotkan. Pengguna dapat memperoleh akses ke layanan dengan biaya rendah dibandingkan dengan mempekerjakan personel untuk pengumpulan data, melatih model, dan kemudian menerapkannya.

Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) dapat digunakan oleh pemasar global untuk mengatribusikan data, melatih model mereka, dan menerapkannya di cloud. Dalam skenario seperti itu, seseorang dapat menghemat banyak uang dengan mempekerjakan personel hanya sekali dan kemudian menggunakan layanan tersebut alih-alih mempekerjakannya berulang kali pada beberapa tahap.

MLaaS telah mendapatkan popularitas karena skalabilitas, efisiensi, dan akurasinya yang tinggi. Kualitas ini dikombinasikan dengan model penetapan harga yang kompetitif memberikan keunggulan bagi pemasar global yang dapat memanfaatkan layanan untuk keuntungan mereka. Akses informasi secara real-time dapat diperoleh dengan biaya rendah. Kekuatan algoritma pembelajaran mesin dapat dimanfaatkan secara luas. Oleh karena itu, bisnis diuntungkan dengan meningkatkan produktivitas dan efisiensi dengan biaya lebih rendah.

Meskipun pasar masih baru lahir sejauh menyangkut adopsi karena layanan ini meningkat, mereka akan lebih sering diadopsi dalam waktu dekat.

Tujuan utama membeli pembelajaran mesin sebagai layanan adalah untuk memanfaatkan layanan dengan cara yang tidak merepotkan. Pengguna dapat memperoleh akses ke layanan dengan biaya rendah dibandingkan dengan mempekerjakan personel untuk pengumpulan data, melatih model, dan kemudian menerapkannya.

Sebagai kesimpulan, kita dapat menyimpulkan bahwa pembelajaran mesin sebagai layanan adalah fungsi vital bagi pemasar di dunia yang terus berubah ini. Pasar pembelajaran mesin sebagai layanan sedikit terkonsentrasi di alam dengan beberapa pemain global yang beroperasi di pasar seperti Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard Perusahaan Perusahaan, Yottamine Analytics LLC, dan BigML Inc. Setiap perusahaan mengikuti strategi bisnisnya sendiri untuk memaksimalkan pangsa pasarnya, dan mencapai tujuan bisnis intinya dengan memanfaatkan MLaaS.

Valasys Media adalah perusahaan penerbitan B2B Media terkemuka yang memberdayakan pemasar dengan data niat waktu nyata untuk mengoptimalkan upaya pemasaran dan periklanan mereka dan memberi mereka seluruh rangkaian layanan yang mendukung data untuk memaksimalkan keuntungan bisnis mereka.

Biodata Penulis

Priya memiliki sekitar 7 tahun pengalaman dalam Riset Pasar. Saat ini, dia bekerja untuk Valasys Media, sebagai Asisten Manajer – Ahli Strategi Konten, yang merupakan salah satu Penerbit Media B2B teratas di seluruh dunia. Dia telah menyiapkan beberapa laporan yang dipersonalisasi untuk klien kami & telah melakukan banyak penelitian tentang segmentasi pasar, analisis klaster audiens & metodologi masuk. Dia telah bekerja dengan lembaga pemerintah serta rumah perusahaan di beberapa proyek. Dia memiliki berbagai minat dan percaya pada pendekatan berbasis data untuk pemecahan masalah. Dia memegang pasca-kelulusan di bidang sains juga banyak menulis tentang semua hal tentang kehidupan selain pemasaran, sains, sains data, dan statistik. Dia sangat percaya pada realitas yang lebih tinggi dan bahwa selalu ada lebih banyak hal dalam hidup daripada yang kita pahami. Dia adalah seorang penyembuh psikis dan seorang praktisi tarot, yang percaya pada cara hidup spiritual dan berlatih Yoga dan meditasi. Saat tidak menulis, Anda dapat menemukannya menikmati musik atau memasak.