L'avenir de l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS)

Publié: 2022-06-21

L'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) est une technologie émergente qui consiste à développer des applications basées sur l'apprentissage automatique. Le développement de services MLaaS implique généralement trois étapes principales. Pour commencer, les entreprises doivent développer des algorithmes d'apprentissage automatique et les former sur des données de formation appropriées. Ils déploient ensuite ces algorithmes sur une infrastructure cloud rentable où ils peuvent s'exécuter en parallèle sur un grand nombre de nœuds et utiliser la puissance de calcul des fournisseurs de cloud.

L'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) est l'utilisation de toutes les technologies d'apprentissage automatique à la demande. Il aide les organisations à mettre en œuvre et à faire évoluer les modèles d'apprentissage automatique de manière efficace et rentable.

À mesure que l'apprentissage automatique s'accélère, la demande de solutions MLaaS augmentera avec lui.

Selon un rapport de prnewswire.com, d'ici 2030, la taille du marché de l'apprentissage automatique devrait croître de 39,8 % par an au cours des 10 prochaines années, partant d'un chiffre prometteur d'une part de marché d'une valeur de 2,2 milliards de dollars en 2021.

L'apprentissage automatique est utilisé dans de nombreux secteurs car il aide les entreprises à acquérir un avantage concurrentiel en améliorant leur efficacité et en réagissant mieux aux besoins des clients. En fait, à mesure que les entreprises commenceront à reconnaître son potentiel, la disponibilité augmentera avec le temps.

Le marché de l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) devrait rester stable au cours de la période de prévision. Cependant, le taux d'adoption de cette technologie par les consommateurs devrait augmenter. Les entreprises mettent en œuvre cette technologie car elle présente un large éventail d'avantages, tels qu'une efficacité accrue, des coûts réduits et un engagement client amélioré.

Pourquoi l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) est-il devenu si proliférant ?

L'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) fait fureur ces jours-ci, avec des sociétés telles qu'Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud Platform proposant des offres de services MLaaS. Cependant, MLaaS n'est pas nouveau : il existe depuis un certain temps et continue d'évoluer à un rythme impressionnant. L'utilisation de modèles d'apprentissage automatique dans diverses industries a connu une croissance explosive au cours des dernières années. Cette croissance rapide peut être attribuée aux progrès technologiques, notamment l'augmentation de la disponibilité des données et de la puissance de calcul, associée à de puissants algorithmes d'apprentissage automatique mis à disposition via des progiciels open source ou des solutions cloud.

Par exemple, parmi tous les fournisseurs de cloud, AWS a continuellement ajouté de nouvelles fonctionnalités à Amazon SageMaker depuis son lancement. Les fonctionnalités ajoutées comprenaient Amazon SageMaker Ground Truth, qui aide les développeurs à créer des ensembles de données de formation annotés très précis. Amazon SageMaker est un service d'apprentissage automatique basé sur le cloud qui permet aux utilisateurs de créer des ensembles de données de formation annotés très précis en lisant le texte du contenu Web.

Dans le passé, l'apprentissage automatique a été principalement mis en œuvre en tant que solution développée à part entière. Cependant, les progrès ont permis à l'industrie de commencer à utiliser le logiciel en tant que solution de service (Saas).

Explorer le paysage mondial de l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS)

L'apprentissage automatique en tant que service est une nouvelle tendance qui prend rapidement de l'ampleur dans l'industrie. MLaaS fournit un environnement dans lequel les développeurs professionnels, les scientifiques des données et les analystes peuvent utiliser des applications d'apprentissage automatique à la demande, avec un minimum d'efforts et d'investissement en temps.

L'apprentissage automatique est un domaine vaste et en croissance rapide qui peut être utilisé pour de nombreuses applications. Il peut être utilisé pour la prise de décision, le traitement en temps réel des données, la manipulation des données et l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) fait référence à l'utilisation de ML afin de créer des services automatisés disponibles sur Internet. La prolifération du MLaaS et son évolutivité sont dues à des facteurs intrinsèques tels que la disponibilité des données et des ressources de calcul disponibles, ainsi qu'au fait qu'Internet est devenu une plate-forme essentielle pour l'exécution des services MLaaS.

Le MLaaS devenant de plus en plus populaire dans différents secteurs verticaux, nous explorons la portée du Machine Learning As-A-Service (MLaaS), ce qui a stimulé la demande de MLaaS à l'échelle mondiale dans un passé récent et quelles sont les principales lacunes de sa mise en œuvre.

Les acteurs émergents du cloud ont conduit à l'accentuation du marché MLaaS

COVID-19 a intensifié la domination de l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS)

La lutte contre le COVID-19 a vu une augmentation exponentielle de l'utilisation de l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS), qui transforme la façon dont cette épidémie virale est gérée dans le monde. L'impact de la COVID-19 s'est fait sentir partout dans le monde. Cela a provoqué d'énormes perturbations dans l'économie et les entreprises privées s'efforcent de créer de nouvelles solutions pour relever les défis posés par le COVID-19. L'apprentissage automatique a fourni beaucoup d'aide pour fournir des solutions à de tels défis.

L'apprentissage automatique a puissamment contribué à la détection et au suivi de la maladie COVID-19. Avec l'introduction de la recherche Cordova-19, n'importe qui pouvait accéder au monde entier des documents de recherche sur son téléphone. La base de données est alimentée par ML et est accessible via des requêtes en langage naturel.

Le Machine Learning as-a-Service (MLaaS) est un service Cloud qui aide les personnes de différents secteurs à effectuer des analyses et des prédictions de données en temps réel. Le MLaaS leur offre également de nouvelles façons d'interagir avec les mêmes ensembles de données en utilisant des techniques de modélisation avancées telles que l'apprentissage en profondeur, les réseaux de neurones et l'apprentissage supervisé.

La prolifération de l'IoT et de l'automatisation a alimenté la demande d'apprentissage automatique en tant que service

La prolifération de l'IoT et de l'automatisation a alimenté la demande de MLaaS. L'analyse de données complexes peut permettre aux entreprises IoT d'économiser des sommes considérables. Une entreprise moderne s'appuie sur les données pour gérer ses activités, mais une fois ces données collectées, elles doivent être analysées pour optimiser les processus au sein de l'organisation. Si les opérations IoT ne sont pas correctement gérées, l'impact peut être catastrophique - les organisations ont perdu des millions de dollars en raison de processus métier défectueux. L'apprentissage automatique peut être utilisé pour améliorer l'efficacité opérationnelle en prédisant le résultat d'un processus, en améliorant la qualité de la production et la satisfaction des clients, en automatisant les flux de travail et en améliorant la sécurité.

L'apprentissage automatique est désormais plus qu'un mot à la mode dans le monde des données d'entreprise. Il est devenu l'alternative high-tech aux projets ETL et de modélisation de données à forte intensité de main-d'œuvre, car ML peut extraire rapidement des modèles cachés à partir de vastes volumes de données. De plus, avec l'apprentissage automatique, il est plus facile que jamais de prendre des décisions avec moins d'intervention humaine.

La plus grande application d'apprentissage automatique en tant que service devrait concerner le segment du marketing et de la publicité

L'application de l'apprentissage automatique devrait constituer le segment le plus important du marché, notamment en termes de marketing et de publicité. L'utilisation d'algorithmes ML peut également aider les spécialistes du marketing à segmenter les clients et à mieux cibler en fonction des données historiques et des préférences affichées par les acheteurs potentiels sur un éventail de canaux de marketing et de publicité.

Les entreprises de marketing ont la possibilité de planifier à l'avance le bon message pour les consommateurs appropriés et de laisser peu de place à l'adaptation apprise tout au long de leur campagne à mesure qu'elle mûrit.

L'apprentissage automatique (ML) s'avère être l'un des outils les plus performants du secteur du marketing et de la publicité. Il offre aux entreprises de marketing la possibilité de prendre des décisions rapides et critiques basées sur le Big Data. L'utilisation de l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) aide les entreprises de marketing à réagir plus rapidement aux changements de qualité du trafic provoqués par les campagnes publicitaires.

Explorer la solution - Les problèmes de confidentialité et de sécurité des données restent des contraintes majeures à la mise en œuvre du modèle MLaaS

L'utilisation de l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) présente des défis pour les propriétaires de données et les propriétaires de plateformes. Les propriétaires de données sont préoccupés par la confidentialité et la sécurité de leurs données sur les plateformes MLaaS. En revanche, les propriétaires de plateformes MLaaS craignent que leurs modèles ne soient volés par des adversaires qui se font passer pour des clients.

L'utilisation de MLaaS permet aux propriétaires de modèles ML d'exploiter une plate-forme ML détenue par des propriétaires de données. Cependant, ces fournisseurs de modèles d'IA doivent fournir des accords de non-divulgation ou se conformer à d'autres protocoles afin de garantir la confidentialité et la sécurité de leurs modèles.

Les parties mettant en œuvre et fournissant MLaaS doivent développer une approche rigoureuse pour résoudre le problème du vol de modèle et de la confidentialité des données. L'idée centrale est que les propriétaires de la plate-forme MLaaS et les propriétaires du modèle travaillent ensemble pour établir des mécanismes de confiance dans l'environnement MLaaS. De cette façon, les deux parties peuvent bénéficier de l'échange de leurs données. Nous présentons ensuite trois architectures associées : un modèle de sécurité qui permet aux utilisateurs MLaaS d'échanger des informations sensibles sans les révéler ; un modèle permettant la confidentialité qui permet aux clients de préserver leur confidentialité lorsqu'ils fournissent leurs données de modèle ; et une solution d'audit qui collecte des informations auprès d'acteurs clés sur la manière dont les utilisateurs interagissent les uns avec les autres dans l'environnement MLaaS.

Derniers mots

Le marché de l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) devrait connaître une croissance exponentielle au cours de la prochaine décennie. Cela est dû à la possibilité d'accéder à un grand nombre de modèles avec une grande précision, qui peuvent être déployés sans tracas. Les utilisateurs peuvent accéder aux services à moindre coût par rapport à l'embauche de personnel pour la collecte de données, la formation du modèle, puis son déploiement.

L'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) peut être utilisé par les spécialistes du marketing mondiaux pour attribuer des données, former leurs modèles et les déployer dans le cloud. Dans un tel scénario, on peut économiser beaucoup d'argent en embauchant le personnel une seule fois, puis en utilisant le service au lieu de l'embaucher encore et encore à plusieurs étapes.

MLaaS a gagné en popularité en raison de sa grande évolutivité, de son efficacité et de sa précision. Ces qualités combinées à un modèle de tarification concurrentiel donnent un avantage aux spécialistes du marketing mondiaux qui peuvent utiliser les services à leur avantage. L'accès en temps réel à l'information peut être obtenu à moindre coût. La puissance des algorithmes d'apprentissage automatique peut être largement exploitée. Par conséquent, les entreprises bénéficient d'une amélioration de la productivité et de l'efficacité à moindre coût.

Bien que le marché soit encore naissant en ce qui concerne l'adoption, à mesure que ces services s'améliorent, ils seront adoptés plus fréquemment dans un proche avenir.

L'objectif principal de l'achat d'apprentissage automatique en tant que service est d'utiliser les services sans tracas. Les utilisateurs peuvent accéder aux services à moindre coût par rapport à l'embauche de personnel pour la collecte de données, la formation du modèle, puis son déploiement.

En conclusion, nous pouvons conclure que l'apprentissage automatique en tant que service est une fonction vitale pour les spécialistes du marketing dans ce monde en constante évolution. Le marché de l'apprentissage automatique en tant que service est de nature légèrement concentrée avec peu d'acteurs mondiaux opérant sur le marché tels que Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC et BigML Inc. Chaque entreprise suit sa propre stratégie commerciale pour maximiser sa part de marché et atteindre ses principaux objectifs commerciaux en tirant parti de MLaaS.

Valasys Media est une société d'édition de médias B2B réputée qui fournit aux spécialistes du marketing des données d'intention en temps réel pour optimiser leurs efforts de marketing et de publicité et leur fournit une suite complète de services basés sur les données pour maximiser leurs résultats commerciaux.

Biographie de l'auteur

Priya a environ 7 ans d'expérience dans les études de marché. Actuellement, elle travaille pour Valasys Media, en tant que directrice adjointe - stratège de contenu, qui figure parmi les meilleurs éditeurs de médias B2B à travers le monde. Elle a préparé plusieurs rapports personnalisés pour nos clients et a effectué de nombreuses recherches sur la segmentation du marché, l'analyse groupée des audiences et les méthodologies entrantes. Elle a travaillé avec des instituts gouvernementaux ainsi que des maisons d'entreprise dans plusieurs projets. Elle possède divers intérêts et croit en une approche axée sur les données pour la résolution de problèmes. Elle est titulaire d'un diplôme post-diplôme en sciences et écrit beaucoup sur tout ce qui concerne la vie en plus du marketing, de la science, de la science des données et des statistiques. Elle croit fermement aux réalités supérieures et au fait qu'il y a toujours plus dans la vie que ce que nous comprenons. Elle est guérisseuse psychique et tarotiste, qui croit en un mode de vie spirituel et pratique le yoga et la méditation. Lorsqu'elle n'écrit pas, vous pouvez la trouver en train de faire de la musique ou de cuisiner.