Was ist maschinelles Lernen als Service? Vorteile und Top-MLaaS-Plattformen

Maschinelles Lernen nutzt statistische Analysen, um Vorhersageausgaben zu generieren, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist. Es verwendet eine Kette von Algorithmen, die lernen, die Beziehung zwischen Datensätzen zu interpretieren, um ihr Ziel zu erreichen. Leider sind die meisten Datenwissenschaftler keine Softwareentwickler, was es schwierig machen kann, die Anforderungen eines wachsenden Unternehmens zu erfüllen. Datenwissenschaftler können diese Komplikationen dank Machine Studying as a Service (MLaaS) problemlos bewältigen.

Was ist MLaas?

Machine Studying as a Service (MLaaS) hat in letzter Zeit aufgrund seiner Vorteile für Knowledge Science, Machine Studying Engineering, Knowledge Engineering und andere Machine-Studying-Experten stark an Bedeutung gewonnen. Der Begriff „Machine Studying as a Service“ bezieht sich auf eine Vielzahl cloudbasierter Plattformen, die Techniken des maschinellen Lernens nutzen, um Antworten anzubieten.

Der Begriff „Machine Studying as a Service“ (MLaaS) bezieht sich auf eine Reihe cloudbasierter Angebote, die den Benutzern Ressourcen für maschinelles Lernen zur Verfügung stellen. Kunden können mit MLaaS von den Vorteilen des maschinellen Lernens profitieren, ohne den Aufwand für den Aufbau eines internen Groups für maschinelles Lernen zu tragen oder die damit verbundenen Risiken einzugehen. Eine Vielzahl von Diensten, darunter Predictive Analytics, Deep Studying, Anwendungsprogrammierschnittstellen, Datenvisualisierung und Verarbeitung natürlicher Sprache, sind von verschiedenen Anbietern erhältlich. Die Rechenzentren des Dienstleisters übernehmen die gesamte Rechenleistung.

Obwohl es das Konzept des maschinellen Lernens schon seit Jahrzehnten gibt, ist es erst seit Kurzem im Mainstream angekommen und MLaaS stellt die nächste Technology dieser Technologie dar. MLaaS zielt darauf ab, die Komplexität und Kosten der Implementierung von maschinellem Lernen in einer Organisation zu reduzieren und eine schnellere und genauere Datenanalyse zu ermöglichen. Einige MLaaS-Systeme sind für spezielle Aufgaben wie Bilderkennung oder Textual content-zu-Sprache-Synthese konzipiert, während andere für breitere, branchenübergreifende Anwendungen konzipiert sind, beispielsweise im Vertrieb und Advertising.

Wie funktioniert MLaaS?

MLaaS ist eine Sammlung von Diensten, die vorgefertigte, eher allgemeine Instruments für maschinelles Lernen bereitstellt, die jedes Unternehmen an seine Bedürfnisse anpassen kann. Datenvisualisierung, APIs in Hülle und Fülle, Gesichtserkennung, NLP, PA, DL und mehr stehen hier auf der Speisekarte. Die Erkennung von Datenmustern ist die Hauptanwendung von MLaaS-Algorithmen. Diese Regelmäßigkeiten werden dann als Grundlage für mathematische Modelle verwendet, mit denen dann Vorhersagen auf der Grundlage neuer Informationen erstellt werden.

MLaaS ist nicht nur die erste Full-Stack-KI-Plattform, sondern vereint auch eine Vielzahl von Systemen, darunter unter anderem cell Apps, Geschäftsdaten, industrielle Automatisierung und Steuerung sowie modernste Sensoren wie LiDar. Neben der Mustererkennung ermöglicht MLaaS auch probabilistische Schlussfolgerungen. Dies bietet eine umfassende und zuverlässige ML-Lösung mit dem zusätzlichen Vorteil, dass das Unternehmen bei der Gestaltung eines auf seine individuellen Anforderungen zugeschnittenen Workflows aus verschiedenen Ansätzen wählen kann.

Was sind die Vorteile von MLaas?

Der Hauptvorteil der Nutzung von MLaaS besteht darin, dass Sie sich keine Gedanken über den Aufbau Ihrer Infrastruktur von Grund auf machen müssen. Vielen Unternehmen, insbesondere kleineren und mittleren Unternehmen (KMU), fehlen die Ressourcen und Kapazitäten, um große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten. Die Kosten werden durch die Notwendigkeit erhöht, riesigen Speicherplatz zu kaufen oder zu bauen, um all diese Informationen unterzubringen. Dabei übernimmt die MLaaS-Infrastruktur die Datenspeicherung und -verwaltung.

Da es sich bei MLaaS-Plattformen um Cloud-Anbieter handelt, bieten sie Cloud-Speicher an. Sie bieten die Möglichkeit, Daten für Experimente zum maschinellen Lernen, Daten-Pipelining usw. korrekt zu verwalten und Dateningenieuren den Zugriff und die Analyse der Daten zu erleichtern.

Unternehmen können die prädiktiven Analyse- und Datenvisualisierungslösungen von MLaaS-Anbietern nutzen. Darüber hinaus stellen sie Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) für eine Vielzahl anderer Anwendungen bereit, wie z. B. Emotionsanalyse, Gesichtserkennung, Kreditrisikobewertung, Company Intelligence, Gesundheitswesen usw.

Mit MLaaS können Datenwissenschaftler sofort mit dem Einsatz von maschinellem Lernen beginnen, anstatt wie bei den meisten anderen Cloud-Computing-Diensten auf langwierige Softwareinstallationen oder die Bereitstellung ihrer Server zu warten. Bei MLaaS findet die eigentliche Datenverarbeitung in den Rechenzentren des Anbieters statt, was es für Unternehmen äußerst praktisch macht.

Prime MLaaS-Plattformen

1. AWS Machine Studying

Wenn es um Cloud-Dienste geht, kann AWS Machine Studying alles. Es ebnet den Weg für Unternehmen, nahezu unbegrenzte Ressourcen zu nutzen, einschließlich Rechenleistung und Datenspeicher. Es stehen noch fortschrittlichere Technologien zur Verfügung, wie z. B. MLaaS.

Von AWS Machine Studying bereitgestellte Lösungen für maschinelles Lernen sind: Amazon Polly, Amazon Lex, Amazon Sagemaker, Amazon Rekognition, Amazon Comprehend und Amazon Transcribe.

2. Google Cloud Machine Studying

Entwickler und Datenwissenschaftler können die KI-Plattform Google Cloud Machine Studying (GCP) nutzen, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, zu starten und zu verwalten. Die Tensor Processing Unit, ein von Google speziell für maschinelles Lernen entwickelter Chip, ist ein wesentliches Unterscheidungsmerkmal dieses Dienstes.

Von GCP bereitgestellte Lösungen für maschinelles Lernen sind: Construct with AI, Conversational AI und Dialogflow CX

3. Microsoft Azure ML Studio

Microsoft Azure ML Studio ist die On-line-Schnittstelle, die Entwickler und Datenwissenschaftler bei der Entwicklung, dem schnellen Coaching und der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen nutzen können. Obwohl Microsoft in der Offline-Welt startete, hat es große Fortschritte gemacht, um zu den führenden Net-Playern aufzuschließen.

Sci-kit lernt, dass TensorFlow, Keras, MxNet und PyTorch beliebte Frameworks sind, die mit Azure Machine Studying Studio verwendet werden können.

4. IBM Watson Machine Studying

Mit IBM Watson Machine Studying können Modelle für maschinelles Lernen erstellt, trainiert und veröffentlicht werden. Beliebte Frameworks wie TensorFlow, Caffe, PyTorch und Keras bieten grafische Instruments, die die Modellkonstruktion zum Kinderspiel machen.

5. BigML

BigML ist eine umfassende Plattform für maschinelles Lernen mit vielen Methoden zum Verwalten und Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen. Das Device hilft bei prädiktiven Anwendungen in vielen Bereichen, darunter Luftfahrt, Car, Energie, Unterhaltung, Finanzen, Ernährung und Landwirtschaft, Gesundheitswesen und das Web der Dinge. BigML bietet seine Dienste über eine Webschnittstelle, eine Befehlszeilenschnittstelle und eine Anwendungsprogrammierschnittstelle an.

Globaler Markt und bisherige Auswirkungen

ReportLinker, ein Marktforschungsanbieter, prognostiziert, dass der Markt für maschinelles Lernen als Dienstleistung bis 2028 weltweit auf 36,2 Milliarden US-Greenback anwachsen wird, was einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 31,6 % zwischen 2018 und 2028 entspricht.

Zu den wichtigsten Wachstumsfaktoren für das Machine-Studying-as-a-Service-Geschäft gehören das steigende Interesse an Cloud Computing sowie Entwicklungen in den Bereichen KI und Cognitive Computing. Der Bedarf an effektiver Datenverwaltung steigt, da immer mehr Unternehmen ihre Daten von lokalen auf Cloud-Speicher verlagern. Da es sich bei MLaaS-Plattformen im Wesentlichen um Cloud-Anbieter handelt, erleichtern sie Dateningenieuren den Zugriff und die Verarbeitung von Daten für Experimente zum maschinellen Lernen und Datenpipelines.

Die globalen Wirtschafts- und Finanzinstitutionen liegen in Trümmern, nachdem Covid-19 Millionen Menschen das Leben gekostet hat. Mit dem Aufkommen dieser COVID-19-Pandemie ist es denkbar, dass Technologien der künstlichen Intelligenz im Kampf gegen sie helfen werden. Mithilfe von Bevölkerungsüberwachungsstrategien, die durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ermöglicht werden, werden COVID-19-Fälle in zahlreichen Ländern überwacht und zurückverfolgt.

Nachfolgend sind die Treiber aufgeführt, die die MLaaS-Branche antreiben:

• Maschinelles Lernen als treibende Kraft der künstlichen Intelligenz
• Der Aufstieg von Huge Knowledge und die Notwendigkeit von Cloud Computing

Etwas zusammenfassen:

Es gibt viele verschiedene Instruments, die bei der Erstellung von ML helfen. Entwicklungsumgebungen für maschinelles Lernen können mit speziellen Instruments ausgestattet sein, die für die Automatisierung sorgen, viele Versionen ermöglichen und eine umfassende ML-Forschungs- und Entwicklungsumgebung bieten. Da es mit nur wenigen Klicks bis ins Unendliche vergrößert und dann wieder auf die Größe eines aktuellen PCs verkleinert werden kann, ist MLaaS eine geeignete Lösung für die Komplexität und Dynamik der modernen Welt.

Wenn Sie Datenwissenschaftler oder Ingenieur sind, wissen Sie, wie hektisch Ihr Alltag sein kann. MLaaS bietet eine Fülle von Ressourcen, mit denen Sie in kürzerer Zeit mehr erledigen können. Der Hauptvorteil besteht darin, dass Sie kein Geld für brandneue Infrastruktur, Laptop, Einrichtung oder Wartung ausgeben.

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