機器學習即服務 (MLaaS) 的未來

已發表: 2022-06-21

機器學習即服務 (MLaaS) 是一種新興技術，包括開發基於機器學習的應用程序。 MLaaS 服務的開發通常涉及三個主要步驟。首先，企業需要開發機器學習算法並使用適當的訓練數據對其進行訓練。然後，他們將這些算法部署到具有成本效益的雲基礎設施中，它們可以在大量節點上並行運行，並利用雲提供商的計算能力。

機器學習即服務 (MLaaS) 是按需使用任何機器學習技術。它可以幫助組織以經濟高效的方式實施和擴展機器學習模型。

隨著機器學習的加速，對 MLaaS 解決方案的需求將隨之增加。

根據 prnewswire.com 的一份報告，到 2030 年，機器學習的市場規模預計將在未來 10 年以每年 39.8% 的驚人速度增長，從 2021 年價值 22 億美元的市場份額的可喜數字開始。

機器學習被用於許多行業，因為它通過提高效率和更好地響應客戶需求來幫助企業獲得競爭優勢。事實上，隨著公司開始認識到它的潛力，可用性會隨著時間的推移而增加。

機器學習即服務 (MLaaS) 市場預計將在預測期內保持穩定。然而，預計消費者對這項技術的採用率將會提高。公司正在實施這項技術，因為它具有廣泛的好處，例如提高效率、降低成本和改善客戶參與度。

為什麼機器學習即服務 (MLaaS) 變得如此普及？

如今，機器學習即服務 (MLaaS) 風靡一時，亞馬遜網絡服務、微軟 Azure 和谷歌云平台等公司都提供 MLaaS 服務產品。然而，MLaaS 並不新鮮：它已經存在了一段時間，並且繼續以驚人的速度發展。在過去的幾年裡，機器學習模型在各個行業的使用經歷了爆炸式增長。這種快速增長可歸因於技術進步，包括數據可用性和計算能力的提高，以及通過開源軟件包或云解決方案提供的強大機器學習算法。

例如，在所有云提供商中，AWS 自推出以來就不斷向 Amazon SageMaker 添加新功能。新增功能包括 Amazon SageMaker Ground Truth，可幫助開發人員構建高度準確的帶註釋訓練數據集。 Amazon SageMaker 是一種基於雲的機器學習服務，使用戶能夠通過閱讀 Web 內容的文本來創建高度準確的帶註釋的訓練數據集。

過去，機器學習主要作為成熟的開發解決方案實施。然而，進步使該行業開始使用軟件即服務 (Saas) 解決方案。

探索機器學習即服務 (MLaaS) 的全球格局

機器學習即服務是一種新趨勢，在行業中迅速發展。 MLaaS 提供了一個環境，專業開發人員、數據科學家和分析師可以通過該環境按需使用機器學習應用程序，而投入最少的精力和時間。

機器學習是一個廣泛且快速發展的領域，可用於許多應用。它可用於決策、數據的實時處理、數據的操作和機器學習。機器學習即服務 (MLaaS) 是指使用 ML 來創建可在 Internet 上使用的自動化服務。 MLaaS 的普及及其可擴展性是由於數據可用性和可用計算資源等內在因素，以及互聯網已成為運行 MLaaS 服務的重要平台這一事實。

隨著 MLaaS 在不同的垂直領域變得越來越流行，我們探討了機器學習即服務 (MLaaS) 的範圍，是什麼推動了最近全球對 MLaaS 的需求，以及其實施的主要漏洞是什麼。

新興的雲玩家導致了 MLaaS 市場的重視

過去，機器學習主要作為成熟的開發解決方案實施。然而，進步使該行業開始使用軟件即服務 (SaaS) 解決方案。

COVID-19擴大了機器學習即服務 (MLaaS) 領域

在與 COVID-19 的鬥爭中，機器學習即服務 (MLaaS) 的使用呈指數級增長，這正在改變世界各地管理這種病毒爆發的方式。全世界都感受到了 COVID-19 的影響。它對經濟造成了巨大破壞，私營公司正在努力創造新的解決方案來應對 COVID-19 帶來的挑戰。機器學習在為這些挑戰提供解決方案方面提供了很多幫助。

機器學習有力地幫助了 COVID-19 疾病的檢測和跟踪。隨著 Cordova-19 搜索的引入，任何人都可以通過手機訪問整個世界的研究文件。該數據庫由 ML 提供支持，可以通過自然語言查詢進行訪問。

機器學習即服務 (MLaaS) 是一種雲服務，可幫助不同行業的人們對數據進行實時分析和預測。 MLaaS 還通過使用深度學習、神經網絡和監督學習等高級建模技術為他們提供了與相同數據集交互的新方法。

物聯網和自動化的普及推動了對機器學習即服務的需求

物聯網和自動化的普及推動了對 MLaaS 的需求。分析複雜的數據可以為物聯網企業節省大量資金。現代企業依靠數據來管理其業務，但一旦收集到數據，就必須對其進行分析以優化組織內的流程。如果物聯網運營管理不當，其影響可能是災難性的——組織由於業務流程錯誤而損失了數百萬美元。機器學習可用於通過預測流程的結果、提高生產質量和客戶滿意度、自動化工作流程和提高安全性來提高運營效率。

機器學習現在不僅僅是企業數據世界的流行語。它已成為勞動密集型 ETL 和數據建模項目的高科技替代方案，因為 ML 可以從大量數據中快速提取隱藏模式。此外，借助機器學習，在減少人工干預的情況下做出決策比以往任何時候都更容易。

機器學習即服務的最大應用預計將出現在營銷和廣告領域

機器學習的應用預計將成為市場上最大的部分，尤其是在營銷和廣告方面。使用 ML 算法還可以幫助營銷人員根據潛在買家在一系列營銷和廣告渠道中展示的歷史數據和偏好進行客戶細分和更好的定位。

營銷企業有機會為適當的消費者預先計劃正確的信息，並且隨著活動的成熟，通過他們的活動進行學習適應的空間很小。

機器學習 (ML) 被證明是營銷和廣告行業最成功的工具之一。它為營銷公司提供了基於大數據做出快速、關鍵決策的機會。採用機器學習即服務 (MLaaS) 可幫助營銷企業更快地響應廣告活動帶來的流量質量變化。

探索解決方案——隱私和數據安全問題仍然是實施 MLaaS 模型的主要限制因素

機器學習即服務 (MLaaS) 的使用給數據所有者和平台所有者帶來了挑戰。數據所有者擔心他們在 MLaaS 平台上的數據的隱私和安全。相比之下，MLaaS 平台所有者擔心他們的模型可能會被冒充客戶的對手竊取。

MLaaS 的使用使 ML 模型所有者能夠利用數據所有者擁有的 ML 平台。但是，這些 AI 模型的提供者需要提供保密協議或遵守其他協議，以確保其模型的隱私和安全。

實施和提供 MLaaS 的雙方都需要製定嚴格的解決模型盜竊和數據隱私問題的方法。核心思想是讓 MLaaS 平台所有者和模型所有者共同努力，在 MLaaS 環境中建立信任機制。通過這種方式，雙方都可以從交易數據中受益。然後，我們提出了三個相關的架構：一個安全模型，使 MLaaS 用戶能夠在不洩露敏感信息的情況下交換敏感信息；允許客戶在提供其模型數據時維護其隱私的隱私啟用模型；以及一個審計解決方案，它從關鍵參與者那裡收集有關用戶在 MLaaS 環境中如何相互交互的信息。

最後的話

人們普遍預計機器學習即服務 (MLaaS) 市場將在未來十年呈指數級增長。這是因為能夠以高精度訪問大量模型，可以輕鬆部署。與僱用人員進行數據收集、訓練模型然後部署相比，用戶可以以較低的成本訪問服務。

全球營銷人員可以使用機器學習即服務 (MLaaS) 來對數據進行屬性分析、訓練模型並將其部署在雲中。在這種情況下，可以通過只僱用一次人員然後使用該服務而不是在多個階段一遍又一遍地僱用它來節省大量資金。

MLaaS 因其高可擴展性、效率和準確性而廣受歡迎。這些品質與具有競爭力的定價模式相結合，為全球營銷人員提供了優勢，他們可以利用這些服務來發揮自己的優勢。可以以低成本獲得對信息的實時訪問。機器學習算法的力量可以被廣泛利用。因此，企業可以通過以更低的成本提高生產力和效率而受益。

儘管就採用而言，市場仍處於初期階段，但隨著這些服務的改進，它們將在不久的將來被更頻繁地採用。

購買機器學習即服務的主要目的是以無憂無慮的方式使用這些服務。與僱用人員進行數據收集、訓練模型然後部署相比，用戶可以以較低的成本訪問服務。

總之，我們可以得出結論，在這個瞬息萬變的世界中，機器學習即服務對於營銷人員來說是一項至關重要的功能。機器學習即服務市場在本質上是輕度集中的，很少有全球參與者在市場上運營，例如微軟公司、SAS Institute Inc.、Fair Isaac Corporation (FICO)、谷歌有限責任公司、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業務戰略來最大化其市場份額，並通過利用 MLaaS 實現其核心業務目標。

Valasys Media 是一家受人尊敬的 B2B 媒體出版公司，它為營銷人員提供實時意圖數據，以優化他們的營銷和廣告工作，並為他們提供一整套數據支持的服務，以最大限度地提高他們的業務底線。

作者簡介

Priya 在市場研究方面擁有約 7 年的經驗。目前，她在 Valasys Media 工作，擔任助理經理 - 內容策略師，該公司是全球頂級 B2B 媒體出版商之一。她一直在為我們的客戶準備幾份個性化報告，並對市場細分、受眾群體分析和入站方法進行了大量研究。她曾在多個項目中與政府機構和公司合作過。她擁有各種興趣，並相信以數據驅動的方法來解決問題。除了市場營銷、科學、數據科學和統計學，她擁有科學專業的研究生學位，還廣泛撰寫有關生活的所有內容。她堅信更高的現實，生活總是比我們理解的要多。她是一位心理治療師和塔羅牌練習者，她相信一種精神生活方式，並練習瑜伽和冥想。不寫作時，您會發現她喜歡音樂或烹飪。