机器学习即服务 (MLaaS) 的未来

已发表: 2022-06-21

机器学习即服务 (MLaaS) 是一种新兴技术，包括开发基于机器学习的应用程序。 MLaaS 服务的开发通常涉及三个主要步骤。首先，企业需要开发机器学习算法并使用适当的训练数据对其进行训练。然后，他们将这些算法部署到具有成本效益的云基础设施中，它们可以在大量节点上并行运行，并利用云提供商的计算能力。

机器学习即服务 (MLaaS) 是按需使用任何机器学习技术。它可以帮助组织以经济高效的方式实施和扩展机器学习模型。

随着机器学习的加速，对 MLaaS 解决方案的需求将随之增加。

根据 prnewswire.com 的一份报告，到 2030 年，机器学习的市场规模预计将在未来 10 年以每年 39.8% 的惊人速度增长，从 2021 年价值 22 亿美元的市场份额的可喜数字开始。

机器学习被用于许多行业，因为它通过提高效率和更好地响应客户需求来帮助企业获得竞争优势。事实上，随着公司开始认识到它的潜力，可用性会随着时间的推移而增加。

机器学习即服务 (MLaaS) 市场预计将在预测期内保持稳定。然而，预计消费者对这项技术的采用率将会提高。公司正在实施这项技术，因为它具有广泛的好处，例如提高效率、降低成本和改善客户参与度。

为什么机器学习即服务 (MLaaS) 变得如此普及？

如今，机器学习即服务 (MLaaS) 风靡一时，亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云平台等公司都提供 MLaaS 服务产品。然而，MLaaS 并不新鲜：它已经存在了一段时间，并且继续以惊人的速度发展。在过去的几年里，机器学习模型在各个行业的使用经历了爆炸式增长。这种快速增长可归因于技术进步，包括数据可用性和计算能力的提高，以及通过开源软件包或云解决方案提供的强大机器学习算法。

例如，在所有云提供商中，AWS 自推出以来就不断向 Amazon SageMaker 添加新功能。新增功能包括 Amazon SageMaker Ground Truth，可帮助开发人员构建高度准确的带注释训练数据集。 Amazon SageMaker 是一种基于云的机器学习服务，使用户能够通过阅读 Web 内容的文本来创建高度准确的带注释的训练数据集。

过去，机器学习主要作为成熟的开发解决方案实施。然而，进步使该行业开始使用软件即服务 (Saas) 解决方案。

探索机器学习即服务 (MLaaS) 的全球格局

机器学习即服务是一种新趋势，在行业中迅速发展。 MLaaS 提供了一个环境，专业开发人员、数据科学家和分析师可以通过该环境按需使用机器学习应用程序，而投入最少的精力和时间。

机器学习是一个广泛且快速发展的领域，可用于许多应用。它可用于决策、数据的实时处理、数据的操作和机器学习。机器学习即服务 (MLaaS) 是指使用 ML 来创建可在 Internet 上使用的自动化服务。 MLaaS 的普及及其可扩展性是由于数据的可用性和可用计算资源等内在因素，以及互联网已成为运行 MLaaS 服务的重要平台这一事实。

随着 MLaaS 在不同的垂直领域变得越来越流行，我们探讨了机器学习即服务 (MLaaS) 的范围，是什么推动了最近全球对 MLaaS 的需求，以及其实施的主要漏洞是什么。

新兴的云玩家导致了 MLaaS 市场的重视

过去，机器学习主要作为成熟的开发解决方案实施。然而，进步使该行业开始使用软件即服务 (SaaS) 解决方案。

COVID-19扩大了机器学习即服务 (MLaaS) 领域

在与 COVID-19 的斗争中，机器学习即服务 (MLaaS) 的使用呈指数级增长，这正在改变世界各地管理这种病毒爆发的方式。全世界都感受到了 COVID-19 的影响。它对经济造成了巨大破坏，私营公司正在努力创造新的解决方案来应对 COVID-19 带来的挑战。机器学习在为这些挑战提供解决方案方面提供了很多帮助。

机器学习有力地帮助了 COVID-19 疾病的检测和跟踪。随着 Cordova-19 搜索的引入，任何人都可以通过手机访问整个世界的研究文件。该数据库由 ML 提供支持，可以通过自然语言查询进行访问。

机器学习即服务 (MLaaS) 是一种云服务，可帮助不同行业的人们对数据进行实时分析和预测。 MLaaS 还通过使用深度学习、神经网络和监督学习等高级建模技术为他们提供了与相同数据集交互的新方法。

物联网和自动化的普及推动了对机器学习即服务的需求

物联网和自动化的普及推动了对 MLaaS 的需求。分析复杂的数据可以为物联网企业节省大量资金。现代企业依靠数据来管理其业务，但一旦收集到数据，就必须对其进行分析以优化组织内的流程。如果物联网运营管理不当，其影响可能是灾难性的——组织由于业务流程错误而损失了数百万美元。机器学习可用于通过预测流程结果、提高生产质量和客户满意度、自动化工作流程和提高安全性来提高运营效率。

机器学习现在不仅仅是企业数据世界的流行语。它已成为劳动密集型 ETL 和数据建模项目的高科技替代方案，因为 ML 可以从大量数据中快速提取隐藏模式。此外，借助机器学习，在减少人工干预的情况下做出决策比以往任何时候都更容易。

机器学习即服务的最大应用预计将出现在营销和广告领域

机器学习的应用预计将成为市场上最大的部分，尤其是在营销和广告方面。使用 ML 算法还可以帮助营销人员根据潜在买家在一系列营销和广告渠道中展示的历史数据和偏好进行客户细分和更好的定位。

营销企业有机会为适当的消费者预先计划正确的信息，并且随着活动的成熟，通过他们的活动进行学习适应的空间很小。

机器学习 (ML) 被证明是营销和广告行业最成功的工具之一。它为营销公司提供了基于大数据做出快速、关键决策的机会。采用机器学习即服务 (MLaaS) 可帮助营销企业更快地响应广告活动带来的流量质量变化。

探索解决方案——隐私和数据安全问题仍然是实施 MLaaS 模型的主要限制因素

机器学习即服务 (MLaaS) 的使用给数据所有者和平台所有者带来了挑战。数据所有者担心他们在 MLaaS 平台上的数据的隐私和安全。相比之下，MLaaS 平台所有者担心他们的模型可能会被冒充客户的对手窃取。

MLaaS 的使用使 ML 模型所有者能够利用数据所有者拥有的 ML 平台。但是，这些 AI 模型的提供者需要提供保密协议或遵守其他协议，以确保其模型的隐私和安全。

实施和提供 MLaaS 的双方都需要制定严格的解决模型盗窃和数据隐私问题的方法。核心思想是让 MLaaS 平台所有者和模型所有者共同努力，在 MLaaS 环境中建立信任机制。通过这种方式，双方都可以从交易数据中受益。然后，我们提出了三个相关的架构：一个安全模型，使 MLaaS 用户能够在不泄露敏感信息的情况下交换敏感信息；允许客户在提供其模型数据时维护其隐私的隐私启用模型；以及一个审计解决方案，它从关键参与者那里收集有关用户在 MLaaS 环境中如何相互交互的信息。

最后的话

人们普遍预计机器学习即服务 (MLaaS) 市场将在未来十年呈指数级增长。这是因为能够以高精度访问大量模型，可以轻松部署。与雇用人员进行数据收集、训练模型然后部署相比，用户可以以较低的成本访问服务。

全球营销人员可以使用机器学习即服务 (MLaaS) 来对数据进行属性分析、训练模型并将其部署在云中。在这种情况下，可以通过只雇用一次人员然后使用该服务而不是在多个阶段一遍又一遍地雇用它来节省大量资金。

MLaaS 因其高可扩展性、效率和准确性而广受欢迎。这些品质与具有竞争力的定价模式相结合，为全球营销人员提供了优势，他们可以利用这些服务来发挥自己的优势。可以以低成本获得对信息的实时访问。机器学习算法的力量可以被广泛利用。因此，企业可以通过以更低的成本提高生产力和效率而受益。

尽管就采用而言，市场仍处于初期阶段，但随着这些服务的改进，它们将在不久的将来被更频繁地采用。

购买机器学习即服务的主要目的是以无忧无虑的方式使用这些服务。与雇用人员进行数据收集、训练模型然后部署相比，用户可以以较低的成本访问服务。

总之，我们可以得出结论，在这个瞬息万变的世界中，机器学习即服务对于营销人员来说是一项至关重要的功能。机器学习即服务市场在本质上是轻度集中的，很少有全球参与者在市场上运营，例如微软公司、SAS Institute Inc.、Fair Isaac Corporation (FICO)、谷歌有限责任公司、IBM 公司、惠普公司Enterprise Company、Yottamine Analytics LLC 和 BigML Inc. 每家公司都遵循自己的业务战略来最大化其市场份额，并通过利用 MLaaS 实现其核心业务目标。

Valasys Media 是一家受人尊敬的 B2B 媒体出版公司，它为营销人员提供实时意图数据，以优化他们的营销和广告工作，并为他们提供一整套数据支持的服务，以最大限度地提高他们的业务底线。

作者简介

Priya 在市场研究方面拥有约 7 年的经验。目前，她在 Valasys Media 工作，担任助理经理 - 内容策略师，该公司是全球顶级 B2B 媒体出版商之一。她一直在为我们的客户准备几份个性化报告，并对市场细分、受众群体分析和入站方法进行了大量研究。她曾在多个项目中与政府机构和公司合作过。她拥有各种兴趣，并相信以数据驱动的方法来解决问题。除了市场营销、科学、数据科学和统计学，她拥有科学专业的研究生学位，还广泛撰写有关生活的所有内容。她坚信更高的现实，生活总是比我们理解的要多。她是一位心理治疗师和塔罗牌练习者，她相信一种精神生活方式，并练习瑜伽和冥想。不写作时，您会发现她喜欢音乐或烹饪。