Viitorul Machine Learning As-A-Service (MLaaS)

Publicat: 2022-06-21

Învățarea automată ca serviciu (MLaaS) este o tehnologie în curs de dezvoltare care constă în dezvoltarea aplicațiilor bazate pe învățarea automată. Dezvoltarea serviciilor MLaaS implică în general trei pași primari. Pentru început, întreprinderile trebuie să dezvolte algoritmi de învățare automată și să le antreneze cu privire la datele de formare adecvate. Apoi implementează acești algoritmi într-o infrastructură cloud rentabilă, unde pot rula în paralel pe un număr mare de noduri și pot utiliza puterea de calcul a furnizorilor de cloud.

Învățarea automată ca serviciu (MLaaS) este utilizarea oricăror tehnologii de învățare automată la cerere. Ajută organizațiile să implementeze și să scaleze modele de învățare automată în mod eficient și rentabil.

Pe măsură ce învățarea automată se accelerează, cererea pentru soluții MLaaS va crește odată cu aceasta.

Potrivit unui raport al prnewswire.com, până în 2030, dimensiunea pieței învățării automate este de așteptat să crească cu 39,8% anual în următorii 10 ani, pornind de la o cifră promițătoare de cotă de piață în valoare de 2,2 miliarde USD în 2021.

Învățarea automată este utilizată în multe industrii, deoarece ajută companiile să obțină un avantaj competitiv prin îmbunătățirea eficienței și reacționarea mai bună la nevoile clienților. De fapt, pe măsură ce companiile încep să-și recunoască potențialul, disponibilitatea va crește în timp.

Se estimează că piața pentru învățarea automată ca serviciu (MLaaS) va rămâne stabilă în perioada de prognoză. Cu toate acestea, rata de adoptare a acestei tehnologii în rândul consumatorilor este de așteptat să crească. Companiile implementează această tehnologie deoarece are o gamă largă de beneficii, cum ar fi eficiență sporită, costuri reduse și implicare îmbunătățită a clienților.

De ce Machine Learning as-a-Service (MLaaS) a devenit atât de proliferat?

Învățarea automată ca serviciu (MLaaS) face furori în aceste zile, companii precum Amazon Web Services, Microsoft Azure și Google Cloud Platform oferind oferte de servicii MLaaS. Cu toate acestea, MLaaS nu este nou: există de ceva vreme și continuă să evolueze într-un ritm impresionant. Utilizarea modelelor de învățare automată în diverse industrii a cunoscut o creștere explozivă în ultimii câțiva ani. Această creștere rapidă poate fi atribuită progreselor tehnologice, inclusiv disponibilitatea crescută a datelor și puterea de calcul, împreună cu algoritmi puternici de învățare automată care sunt puse la dispoziție prin pachete software open source sau soluții cloud.

De exemplu, dintre toți furnizorii de cloud, AWS a adăugat continuu noi capabilități Amazon SageMaker de la lansare. Funcțiile adăugate au inclus Amazon SageMaker Ground Truth, care îi ajută pe dezvoltatori să construiască seturi de date de antrenament adnotate foarte precise. Amazon SageMaker este un serviciu de învățare automată bazat pe cloud, care permite utilizatorilor să creeze seturi de date de antrenament adnotate foarte precise, citind textul conținutului web.

În trecut, învățarea automată a fost implementată în principal ca o soluție dezvoltată cu drepturi depline. Cu toate acestea, progresele au permis industriei să înceapă să utilizeze software-ul ca soluție de serviciu (Saas).

Explorarea peisajului global al Machine Learning As-A-Service (MLaaS)

Învățarea automată ca serviciu este o nouă tendință care câștigă rapid amploare în industrie. MLaaS oferă un mediu prin care dezvoltatorii profesioniști, oamenii de știință de date și analiștii pot utiliza aplicații de învățare automată la cerere, cu efort și timp minim.

Învățarea automată este un domeniu larg și în creștere rapidă, care poate fi utilizat pentru multe aplicații. Poate fi folosit pentru luarea deciziilor, procesarea în timp real a datelor, manipularea datelor și învățarea automată. Învățarea automată ca serviciu (MLaaS) se referă la utilizarea ML pentru a crea servicii automatizate care sunt disponibile pe internet. Proliferarea MLaaS și scalabilitatea acestuia se datorează unor factori intrinseci precum disponibilitatea datelor și resurselor computaționale disponibile, împreună cu faptul că Internetul a devenit o platformă esențială pentru rularea serviciilor MLaaS.

Pe măsură ce MLaaS devine din ce în ce mai popular în diferite verticale, explorăm domeniul de aplicare al Machine Learning As-A-Service (MLaaS), ceea ce a determinat cererea pentru MLaaS la nivel global în trecutul recent și care sunt lacunele majore pentru implementarea acestuia.

Jucătorii emergenti din cloud au condus la accentuarea pieței MLaaS

COVID-19 a extins sistemul de învățare automată ca serviciu (MLaaS) Dominion

Lupta împotriva COVID-19 a înregistrat o creștere exponențială a utilizării învățării automate ca serviciu (MLaaS), care transformă modul în care acest focar viral este gestionat în întreaga lume. Impactul COVID-19 a fost resimțit în întreaga lume. A provocat perturbări uriașe în economie, iar companiile private lucrează pentru a crea noi soluții pentru a face față provocărilor generate de COVID-19. Învățarea automată a oferit mult ajutor în oferirea de soluții pentru astfel de provocări.

Învățarea automată a ajutat puternic la detectarea și urmărirea bolii COVID-19. Odată cu introducerea căutării Cordova-19, oricine putea accesa întreaga lume a documentelor de cercetare de pe telefonul său. Baza de date este alimentată de ML și poate fi accesată prin interogări în limbaj natural.

Machine Learning as-a-Service (MLaaS) este un serviciu cloud care ajută oamenii din diferite industrii să efectueze analize și predicții în timp real a datelor. MLaaS le oferă, de asemenea, noi modalități de a interacționa cu aceleași seturi de date, folosind tehnici avansate de modelare, cum ar fi învățarea profundă, rețelele neuronale și învățarea supravegheată.

Proliferarea IoT și a automatizării au alimentat cererea de Machine Learning-as-a-Service

Proliferarea IoT și a automatizării a alimentat cererea pentru MLaaS. Analiza datelor complexe poate economisi întreprinderilor IoT sume semnificative de bani. O întreprindere modernă se bazează pe date pentru a-și gestiona afacerea, dar odată ce aceste date sunt colectate, acestea trebuie analizate pentru a optimiza procesele din cadrul organizației. Dacă operațiunile IoT nu sunt gestionate corespunzător, impactul poate fi catastrofal – organizațiile au pierdut milioane de dolari din cauza proceselor de afaceri defecte. Învățarea automată poate fi utilizată pentru a îmbunătăți eficiența operațională prin prezicerea rezultatului unui proces, îmbunătățirea calității producției și a satisfacției clienților, automatizarea fluxurilor de lucru și îmbunătățirea securității.

Învățarea automată este mai mult decât un cuvânt la modă în lumea datelor companiei acum. A devenit alternativa de înaltă tehnologie la proiectele de modelare a datelor și ETL care necesită multă muncă, deoarece ML poate extrage rapid modele ascunse din volume mari de date. În plus, cu învățarea automată, este mai ușor ca niciodată să iei decizii cu mai puțină intervenție umană.

Se anticipează că cea mai mare aplicație a Machine Learning As-A-Service va fi cu segmentul de marketing și publicitate

Aplicarea învățării automate este de așteptat să fie cel mai mare segment de pe piață, în special în ceea ce privește marketingul și publicitatea. Folosirea algoritmilor ML poate ajuta, de asemenea, specialiștii în marketing cu segmentarea clienților și o direcționare mai bună pe baza datelor istorice și a preferințelor expuse de potențialii cumpărători pe o gamă largă de canale de marketing și publicitate.

Întreprinderilor de marketing li se oferă posibilitatea de a planifica în prealabil mesajul potrivit pentru consumatorii adecvați și oferă puțin spațiu pentru adaptarea învățată prin campania lor pe măsură ce aceasta se maturizează.

Învățarea automată (ML) se dovedește a fi printre cele mai de succes instrumente din industria de marketing și publicitate. Oferă companiilor de marketing oportunitatea de a lua decizii rapide și critice, bazate pe date mari. Utilizarea Machine-learning as-a-service (MLaaS) ajută întreprinderile de marketing să răspundă mai rapid la schimbările în calitatea traficului cauzate de campaniile publicitare.

Explorarea soluției – Preocupările privind confidențialitatea și securitatea datelor rămân constrângeri majore pentru implementarea modelului MLaaS

Utilizarea învățării automate ca serviciu (MLaaS) introduce provocări pentru proprietarii de date și proprietarii de platforme. Proprietarii de date sunt îngrijorați de confidențialitatea și siguranța datelor lor pe platformele MLaaS. În schimb, proprietarii de platforme MLaaS își fac griji că modelele lor ar putea fi furate de adversari care se prezintă în clienți.

Utilizarea MLaaS le permite proprietarilor de modele ML să folosească o platformă ML deținută de proprietarii de date. Cu toate acestea, acești furnizori de modele AI trebuie să ofere acorduri de confidențialitate sau să respecte alte protocoale pentru a asigura confidențialitatea și securitatea modelelor lor.

Ambele părți care implementează și furnizează MLaaS trebuie să dezvolte o soluție strictă pentru a rezolva problema furtului de model și a confidențialității datelor. Ideea de bază este ca atât proprietarii de platforme MLaaS, cât și proprietarii de modele să lucreze împreună pentru a stabili mecanisme de încredere în mediul MLaaS. În acest fel, ambele părți pot beneficia de tranzacționarea datelor lor. Vă prezentăm apoi trei arhitecturi conexe: un model de securitate care permite utilizatorilor MLaaS să facă schimb de informații sensibile fără a le dezvălui; un model care să permită confidențialitatea care permite clienților să-și mențină confidențialitatea atunci când furnizează datele modelului; și o soluție de audit care colectează informații de la actorii cheie despre modul în care utilizatorii interacționează între ei în mediul MLaaS.

Cuvinte finale

Piața Machine Learning-as-a-service (MLaaS) este de așteptat să crească exponențial în următorul deceniu. Acest lucru se datorează capacității de a avea acces la un număr mare de modele cu precizie ridicată, care pot fi implementate fără probleme. Utilizatorii pot avea acces la servicii la un cost scăzut în comparație cu angajarea personalului pentru colectarea datelor, instruirea modelului și apoi implementarea acestuia.

Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) poate fi folosit de marketerii globali pentru a atribui date, a-și antrena modelele și a le implementa în cloud. Într-un astfel de scenariu, se pot economisi o mulțime de bani angajând personal o singură dată și apoi utilizând serviciul în loc să îl angajați din nou și din nou în mai multe etape.

MLaaS a câștigat popularitate datorită scalabilității, eficienței și preciziei sale ridicate. Aceste calități combinate cu un model de preț competitiv oferă un avantaj agenților de marketing global care pot utiliza serviciile în avantajul lor. Accesul în timp real la informații poate fi obținut la un cost redus. Puterea algoritmilor de învățare automată poate fi valorificată pe scară largă. Prin urmare, companiile beneficiază de îmbunătățirea productivității și eficienței la un cost mai mic.

Deși piața este încă în curs de dezvoltare în ceea ce privește adoptarea, pe măsură ce aceste servicii se îmbunătățesc, acestea vor fi adoptate mai frecvent în viitorul apropiat.

Scopul principal al achiziției de învățare automată ca serviciu este de a utiliza serviciile într-o manieră fără probleme. Utilizatorii pot avea acces la servicii la un cost scăzut în comparație cu angajarea personalului pentru colectarea datelor, instruirea modelului și apoi implementarea acestuia.

În concluzie, putem concluziona că învățarea automată ca serviciu este o funcție vitală pentru agenții de marketing în această lume în continuă schimbare. Piața machine learning-as-a-service este ușor concentrată în natură, cu un număr mic de jucători globali care operează pe piață, cum ar fi Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC și BigML Inc. Fiecare companie își urmează propria strategie de afaceri pentru a-și maximiza cota de piață și pentru a-și atinge obiectivele principale de afaceri prin valorificarea MLaaS.

Valasys Media este o firmă de publicare B2B Media apreciată, care oferă specialiștilor de marketing date despre intenții în timp real pentru a-și optimiza eforturile de marketing și publicitate și le oferă o suită întreagă de servicii activate de date pentru a-și maximiza profitul de afaceri.

Biografia autorului

Priya are aproximativ 7 ani de experiență în cercetarea pieței. În prezent, lucrează pentru Valasys Media, ca asistent manager – Content Strategist, care se numără printre cei mai buni editori media B2B din întreaga lume. Ea a pregătit mai multe rapoarte personalizate pentru clienții noștri și a făcut o mulțime de cercetări privind segmentarea pieței, analiza cluster a audiențelor și metodologiile inbound. Ea a lucrat cu institute guvernamentale, precum și cu case corporative în mai multe proiecte. Ea posedă diverse interese și crede într-o abordare bazată pe date pentru rezolvarea problemelor. Ea deține o diplomă post-universitară în știință, de asemenea, scrie pe larg despre toate lucrurile despre viață, în afară de marketing, știință, știința datelor și statistică. Ea crede ferm în realitățile superioare și că există întotdeauna mai mult în viață decât înțelegem noi. Este o vindecatoare psihica si o practicanta de tarot, care crede intr-un mod spiritual de a trai si practica yoga si meditatia. Când nu scrii, o poți găsi bucurându-se de muzică sau gătind.