Будущее машинного обучения как услуги (MLaaS)

Опубликовано: 2022-06-21

Машинное обучение как услуга (MLaaS) — это новая технология, которая заключается в разработке приложений на основе машинного обучения. Разработка услуг MLaaS обычно включает три основных этапа. Для начала предприятиям необходимо разработать алгоритмы машинного обучения и обучить их соответствующим обучающим данным. Затем они внедряют эти алгоритмы в экономичную облачную инфраструктуру, где они могут работать параллельно на большом количестве узлов и использовать вычислительную мощность облачных провайдеров.

Машинное обучение как услуга (MLaaS) — это использование любых технологий машинного обучения по требованию. Это помогает организациям эффективно и экономично внедрять и масштабировать модели машинного обучения.

По мере ускорения машинного обучения спрос на решения MLaaS будет расти вместе с ним.

Согласно отчету prnewswire.com, к 2030 году ожидается, что объем рынка машинного обучения будет расти на ошеломляющие 39,8% в год в течение следующих 10 лет, начиная с многообещающей цифры доли рынка в 2,2 миллиарда долларов США в 2021 году.

Машинное обучение используется во многих отраслях, потому что оно помогает предприятиям получить конкурентное преимущество за счет повышения эффективности и лучшего реагирования на потребности клиентов. Фактически, по мере того, как компании начинают осознавать его потенциал, доступность со временем будет увеличиваться.

Прогнозируется, что рынок машинного обучения как услуги (MLaaS) останется стабильным в течение прогнозируемого периода. Однако ожидается, что скорость внедрения этой технологии среди потребителей возрастет. Компании внедряют эту технологию, потому что она имеет широкий спектр преимуществ, таких как повышение эффективности, снижение затрат и улучшение взаимодействия с клиентами.

Почему машинное обучение как услуга (MLaaS) стало настолько распространенным?

Машинное обучение как услуга (MLaaS) сейчас в моде, и такие компании, как Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform, предлагают услуги MLaaS. Однако MLaaS не новинка: она существует уже некоторое время и продолжает развиваться впечатляющими темпами. За последние несколько лет использование моделей машинного обучения в различных отраслях промышленности резко возросло. Этот быстрый рост можно объяснить достижениями в области технологий, включая повышение доступности данных и вычислительной мощности, в сочетании с мощными алгоритмами машинного обучения, которые становятся доступными через пакеты программного обеспечения с открытым исходным кодом или облачные решения.

Например, из всех облачных провайдеров AWS постоянно добавлял новые возможности в Amazon SageMaker с момента его запуска. Среди дополнительных функций — Amazon SageMaker Ground Truth, который помогает разработчикам создавать высокоточные аннотированные обучающие наборы данных. Amazon SageMaker — это облачный сервис машинного обучения, который позволяет пользователям создавать высокоточные аннотированные наборы обучающих данных, читая текст веб-контента.

В прошлом машинное обучение в основном реализовывалось как полноценное разработанное решение. Однако достижения позволили отрасли начать использовать программное обеспечение как услугу (Saas).

Изучение глобального ландшафта машинного обучения как услуги (MLaaS)

Машинное обучение как услуга — это новая тенденция, которая быстро набирает обороты в отрасли. MLaaS предоставляет среду, в которой профессиональные разработчики, специалисты по обработке данных и аналитики могут использовать приложения машинного обучения по требованию с минимальными затратами усилий и времени.

Машинное обучение — это широкая и быстро развивающаяся область, которую можно использовать для многих приложений. Его можно использовать для принятия решений, обработки данных в реальном времени, манипулирования данными и машинного обучения. Машинное обучение как услуга (MLaaS) относится к использованию машинного обучения для создания автоматизированных услуг, доступных через Интернет. Распространение MLaaS и его масштабируемость обусловлены внутренними факторами, такими как доступность данных и доступных вычислительных ресурсов, а также тем фактом, что Интернет стал важной платформой для запуска услуг MLaaS.

Поскольку MLaaS становится все более популярным в различных вертикалях, мы изучаем возможности машинного обучения как услуги (MLaaS), что привело к спросу на MLaaS во всем мире в недавнем прошлом и каковы основные лазейки для его реализации.

Появление новых облачных игроков привело к усилению рынка MLaaS

В прошлом машинное обучение в основном реализовывалось как полноценное разработанное решение. Однако достижения позволили отрасли начать использовать решения «программное обеспечение как услуга» (SaaS).

COVID-19 расширил сферу машинного обучения как услуги (MLaaS)

В борьбе с COVID-19 наблюдается экспоненциальный рост использования машинного обучения как услуги (MLaaS), что меняет методы борьбы с этой вирусной вспышкой во всем мире. Воздействие COVID-19 ощущается во всем мире. Это вызвало огромные потрясения в экономике, и частные компании работают над созданием новых решений для решения проблем, связанных с COVID-19. Машинное обучение оказало большую помощь в решении таких задач.

Машинное обучение сильно помогло в обнаружении и отслеживании болезни COVID-19. С введением поиска Cordova-19 каждый мог получить доступ ко всему миру исследовательских документов со своего телефона. База данных основана на машинном обучении, и к ней можно получить доступ с помощью запросов на естественном языке.

Машинное обучение как услуга (MLaaS) — это облачный сервис, который помогает людям в разных отраслях выполнять анализ и прогнозирование данных в реальном времени. MLaaS также предоставляет им новые способы взаимодействия с одними и теми же наборами данных с использованием передовых методов моделирования, таких как глубокое обучение, нейронные сети и обучение с учителем.

Распространение Интернета вещей и автоматизации подстегнуло спрос на машинное обучение как услугу

Распространение Интернета вещей и автоматизации подстегнуло спрос на MLaaS. Анализ сложных данных может сэкономить предприятиям Интернета вещей значительные суммы денег. Современное предприятие полагается на данные для управления своим бизнесом, но после сбора этих данных их необходимо проанализировать для оптимизации процессов внутри организации. Если операции IoT не управляются должным образом, последствия могут быть катастрофическими — организации теряют миллионы долларов из-за сбоев в бизнес-процессах. Машинное обучение можно использовать для повышения операционной эффективности за счет прогнозирования результатов процесса, повышения качества продукции и удовлетворенности клиентов, автоматизации рабочих процессов и повышения безопасности.

Сейчас машинное обучение — это больше, чем модное словечко в мире корпоративных данных. Он стал высокотехнологичной альтернативой трудоемким проектам ETL и моделирования данных, потому что ML может быстро извлекать скрытые шаблоны из огромных объемов данных. Кроме того, благодаря машинному обучению стало проще, чем когда-либо, принимать решения с меньшим вмешательством человека.

Ожидается, что наибольшее применение машинного обучения как услуги будет в сегменте маркетинга и рекламы

Ожидается, что применение машинного обучения станет крупнейшим сегментом рынка, особенно с точки зрения маркетинга и рекламы. Использование алгоритмов машинного обучения также может помочь маркетологам в сегментации клиентов и улучшении таргетинга на основе исторических данных и предпочтений, демонстрируемых потенциальными покупателями по целому ряду маркетинговых и рекламных каналов.

Маркетинговым предприятиям предоставляется возможность заранее спланировать правильное сообщение для соответствующих потребителей и оставить мало возможностей для усвоенной адаптации в ходе своей кампании по мере ее созревания.

Машинное обучение (ML) оказалось одним из самых успешных инструментов в индустрии маркетинга и рекламы. Это дает маркетинговым компаниям возможность принимать быстрые и важные решения на основе больших данных. Использование машинного обучения как услуги (MLaaS) помогает маркетинговым предприятиям быстрее реагировать на изменения качества трафика, вызванные рекламными кампаниями.

Изучение решения — вопросы конфиденциальности и безопасности данных остаются основными препятствиями для реализации модели MLaaS

Использование машинного обучения как услуги (MLaaS) создает проблемы для владельцев данных и владельцев платформ. Владельцы данных обеспокоены конфиденциальностью и безопасностью своих данных на платформах MLaaS. Напротив, владельцы платформы MLaaS опасаются, что их модели могут быть украдены злоумышленниками, выдающими себя за клиентов.

Использование MLaaS позволяет владельцам моделей машинного обучения использовать платформу машинного обучения, принадлежащую владельцам данных. Однако эти поставщики моделей ИИ должны предоставить соглашения о неразглашении или соблюдать другие протоколы, чтобы обеспечить конфиденциальность и безопасность своих моделей.

Обе стороны, внедряющие и предоставляющие MLaaS, должны разработать строгие правила для решения проблемы кражи моделей и конфиденциальности данных. Основная идея состоит в том, чтобы владельцы платформы MLaaS и владельцы модели работали вместе над созданием механизмов доверия в среде MLaaS. Таким образом, обе стороны могут извлечь выгоду из торговли своими данными. Затем мы представляем три связанные архитектуры: модель безопасности, которая позволяет пользователям MLaaS обмениваться конфиденциальной информацией, не раскрывая ее; модель обеспечения конфиденциальности, которая позволяет клиентам сохранять конфиденциальность при предоставлении данных модели; и решение для аудита, которое собирает информацию от ключевых участников о том, как пользователи взаимодействуют друг с другом в среде MLaaS.

Заключительные слова

Ожидается, что рынок машинного обучения как услуги (MLaaS) будет расти в геометрической прогрессии в течение следующего десятилетия. Это связано с возможностью получить доступ к большому количеству моделей с высокой точностью, которые можно без проблем развернуть. Пользователи могут получить доступ к услугам с меньшими затратами по сравнению с наймом персонала для сбора данных, обучением модели и последующим ее развертыванием.

Глобальные маркетологи могут использовать машинное обучение как услугу (MLaaS) для атрибутирования данных, обучения своих моделей и развертывания их в облаке. В таком сценарии можно сэкономить много денег, наняв персонал только один раз, а затем используя услугу вместо того, чтобы нанимать ее снова и снова на нескольких этапах.

MLaaS приобрела популярность благодаря своей высокой масштабируемости, эффективности и точности. Эти качества в сочетании с конкурентоспособной моделью ценообразования дают преимущество глобальным маркетологам, которые могут использовать услуги в своих интересах. Доступ к информации в режиме реального времени может быть получен по низкой цене. Возможности алгоритмов машинного обучения можно использовать широко. Следовательно, предприятия получают выгоду за счет повышения производительности и эффективности при меньших затратах.

Хотя рынок все еще находится в зачаточном состоянии, что касается принятия, по мере улучшения этих услуг они будут приниматься чаще в ближайшем будущем.

Основная цель покупки машинного обучения как услуги — беспроблемное использование услуг. Пользователи могут получить доступ к услугам с меньшими затратами по сравнению с наймом персонала для сбора данных, обучением модели и последующим ее развертыванием.

В заключение можно сделать вывод, что машинное обучение как услуга является жизненно важной функцией для маркетологов в этом постоянно меняющемся мире. Рынок машинного обучения как услуги по своей природе умеренно сконцентрирован, и на нем работает несколько глобальных игроков, таких как Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard. Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC и BigML Inc. Каждая компания следует собственной бизнес-стратегии, чтобы максимизировать свою долю рынка и достичь своих основных бизнес-целей, используя MLaaS.

Valasys Media — уважаемая издательская фирма B2B Media, предоставляющая маркетологам данные о намерениях в режиме реального времени для оптимизации их маркетинговых и рекламных мероприятий и предоставляющая им полный набор услуг на основе данных для максимизации прибыли их бизнеса.

Биография автора

Прия имеет около 7 лет опыта работы в области маркетинговых исследований. В настоящее время она работает в Valasys Media в качестве помощника менеджера – специалиста по контент-стратегии, которая входит в число ведущих издателей B2B Media по всему миру. Она подготовила несколько персонализированных отчетов для наших клиентов и провела много исследований по сегментации рынка, кластерному анализу аудитории и методологиям входящего трафика. Она работала с государственными учреждениями, а также корпоративными домами в нескольких проектах. У нее разные интересы, и она верит в подход к решению проблем, основанный на данных. Она имеет последипломное образование в области естественных наук, а также много пишет обо всем, что связано с жизнью, помимо маркетинга, науки, науки о данных и статистики. Она твердо верит в высшие реальности и в то, что в жизни всегда есть нечто большее, чем мы понимаем. Она экстрасенс-целитель и практик Таро, которая верит в духовный образ жизни и практикует йогу и медитацию. Когда она не пишет, она наслаждается музыкой или готовкой.