Il futuro dell'apprendimento automatico come servizio (MLaaS)

Pubblicato: 2022-06-21

L'apprendimento automatico come servizio (MLaaS) è una tecnologia emergente che consiste nello sviluppo di applicazioni basate sull'apprendimento automatico. Lo sviluppo dei servizi MLaaS prevede generalmente tre fasi principali. Per iniziare, le aziende devono sviluppare algoritmi di apprendimento automatico e formarli su dati di addestramento appropriati. Quindi implementano questi algoritmi in un'infrastruttura cloud conveniente dove possono essere eseguiti in parallelo su un gran numero di nodi e utilizzare la potenza di calcolo dei provider di servizi cloud.

L'apprendimento automatico come servizio (MLaaS) è l'uso di qualsiasi tecnologia di apprendimento automatico su richiesta. Aiuta le organizzazioni a implementare e scalare modelli di machine learning in modo efficiente ed economico.

Con l'accelerazione del machine learning, la domanda di soluzioni MLaaS aumenterà di pari passo.

Secondo un rapporto di prnewswire.com, entro il 2030, la dimensione del mercato dell'apprendimento automatico dovrebbe crescere di un incredibile 39,8% annuo per i prossimi 10 anni, partendo da una cifra promettente di una quota di mercato del valore di 2,2 miliardi di dollari nel 2021.

L'apprendimento automatico è utilizzato in molti settori perché aiuta le aziende a ottenere un vantaggio competitivo migliorando l'efficienza e reagendo meglio alle esigenze dei clienti. Infatti, man mano che le aziende iniziano a riconoscerne il potenziale, la disponibilità aumenterà nel tempo.

Si prevede che il mercato dell'apprendimento automatico come servizio (MLaaS) rimarrà stabile nel periodo di previsione. Tuttavia, si prevede che il tasso di adozione di questa tecnologia tra i consumatori aumenterà. Le aziende stanno implementando questa tecnologia perché offre un'ampia gamma di vantaggi, come maggiore efficienza, riduzione dei costi e maggiore coinvolgimento dei clienti.

Perché Machine Learning as-a-Service (MLaaS) è diventato così proliferativo?

L'apprendimento automatico come servizio (MLaaS) è di gran moda in questi giorni, con aziende come Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform che offrono offerte di servizi MLaaS. Tuttavia, MLaaS non è una novità: è in circolazione da un po' e continua ad evolversi a un ritmo impressionante. L'uso di modelli di apprendimento automatico in vari settori ha registrato una crescita esplosiva negli ultimi anni. Questa rapida crescita può essere attribuita ai progressi tecnologici, tra cui una maggiore disponibilità dei dati e potenza di calcolo, insieme a potenti algoritmi di apprendimento automatico resi disponibili tramite pacchetti software open source o soluzioni cloud.

Ad esempio, tra tutti i fornitori di servizi cloud, AWS ha continuamente aggiunto nuove funzionalità ad Amazon SageMaker sin dal suo lancio. Le funzionalità aggiunte includevano Amazon SageMaker Ground Truth, che aiuta gli sviluppatori a creare set di dati di addestramento annotati estremamente accurati. Amazon SageMaker è un servizio di machine learning basato su cloud che consente agli utenti di creare set di dati di addestramento annotati estremamente accurati leggendo il testo del contenuto web.

In passato, l'apprendimento automatico è stato implementato principalmente come soluzione sviluppata a tutti gli effetti. Tuttavia, i progressi hanno consentito al settore di iniziare a utilizzare la soluzione Saas (Software as a Service).

Esplorazione del panorama globale del Machine Learning As-A-Service (MLaaS)

Il machine learning as-a-service è una nuova tendenza che sta rapidamente guadagnando slancio nel settore. MLaaS fornisce un ambiente attraverso il quale sviluppatori professionisti, data scientist e analisti possono utilizzare applicazioni di apprendimento automatico su richiesta, con il minimo sforzo e investimento di tempo.

L'apprendimento automatico è un campo ampio e in rapida crescita che può essere utilizzato per molte applicazioni. Può essere utilizzato per il processo decisionale, l'elaborazione in tempo reale dei dati, la manipolazione dei dati e l'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico come servizio (MLaaS) si riferisce all'uso di ML per creare servizi automatizzati disponibili su Internet. La proliferazione di MLaaS e la sua scalabilità è dovuta a fattori intrinseci come la disponibilità di dati e risorse computazionali disponibili, oltre al fatto che Internet è diventata una piattaforma essenziale per l'esecuzione dei servizi MLaaS.

Con MLaaS che sta diventando sempre più popolare in diversi verticali, esploriamo l'ambito di Machine Learning As-A-Service (MLaaS), ciò che ha guidato la domanda di MLaaS a livello globale nel recente passato e quali sono le principali scappatoie per la sua implementazione.

I giocatori emergenti del cloud hanno portato all'accentuazione del mercato MLaaS

Il COVID-19 ha ampliato il dominio del Machine Learning as-a-Service (MLaaS).

La lotta contro il COVID-19 ha visto un aumento esponenziale dell'uso del machine learning as a service (MLaaS), che sta trasformando il modo in cui questa epidemia virale viene gestita in tutto il mondo. L'impatto del COVID-19 si è fatto sentire in tutto il mondo. Ha causato enormi sconvolgimenti nell'economia e le aziende private stanno lavorando per creare nuove soluzioni per affrontare le sfide poste dal COVID-19. L'apprendimento automatico ha fornito molto aiuto nel fornire soluzioni a tali sfide.

L'apprendimento automatico ha notevolmente aiutato con il rilevamento e il monitoraggio della malattia COVID-19. Con l'introduzione della ricerca Cordova-19, chiunque può accedere all'intero mondo dei documenti di ricerca dal proprio telefono. Il database è basato su ML ed è accessibile tramite query in linguaggio naturale.

Il Machine Learning as-a-Service (MLaaS) è un servizio cloud che aiuta le persone in diversi settori a eseguire analisi e previsioni dei dati in tempo reale. MLaaS fornisce loro anche nuovi modi per interagire con gli stessi set di dati utilizzando tecniche di modellazione avanzate come il deep learning, le reti neurali e l'apprendimento supervisionato.

La proliferazione di IoT e automazione ha alimentato la domanda di Machine Learning-as-a-Service

La proliferazione dell'IoT e dell'automazione ha alimentato la domanda di MLaaS. L'analisi di dati complessi può far risparmiare notevoli somme di denaro alle aziende IoT. Un'impresa moderna fa affidamento sui dati per gestire la propria attività, ma una volta raccolti tali dati devono essere analizzati per ottimizzare i processi all'interno dell'organizzazione. Se le operazioni IoT non vengono gestite correttamente, l'impatto può essere catastrofico: le organizzazioni hanno perso milioni di dollari a causa di processi aziendali difettosi. L'apprendimento automatico può essere utilizzato per migliorare l'efficienza operativa prevedendo l'esito di un processo, migliorando la qualità della produzione e la soddisfazione del cliente, automatizzando i flussi di lavoro e migliorando la sicurezza.

L'apprendimento automatico è più di una parola d'ordine nel mondo dei dati aziendali ora. È diventata l'alternativa high-tech ai progetti ETL e di modellazione dei dati ad alta intensità di lavoro perché il ML può estrarre rapidamente modelli nascosti da vasti volumi di dati. Inoltre, con l'apprendimento automatico, è più facile che mai prendere decisioni con un intervento umano minore.

Si prevede che la più grande applicazione dell'apprendimento automatico come servizio sarà con il segmento marketing e pubblicità

Si prevede che l'applicazione dell'apprendimento automatico sarà il segmento più ampio del mercato, soprattutto in termini di marketing e pubblicità. L'utilizzo di algoritmi di machine learning può anche aiutare gli esperti di marketing con la segmentazione dei clienti e un migliore targeting in base ai dati storici e alle preferenze mostrate dai potenziali acquirenti attraverso una serie di canali di marketing e pubblicità.

Le imprese di marketing hanno l'opportunità di pianificare in anticipo il messaggio giusto per i consumatori appropriati e di fornire poco spazio per l'adattamento appreso attraverso la loro campagna man mano che matura.

L'apprendimento automatico (ML) si sta rivelando uno degli strumenti di maggior successo nel settore del marketing e della pubblicità. Offre alle aziende di marketing l'opportunità di prendere decisioni rapide e critiche basate sui big data. L'utilizzo dell'apprendimento automatico come servizio (MLaaS) aiuta le aziende di marketing a rispondere più rapidamente ai cambiamenti nella qualità del traffico causati dalle campagne pubblicitarie.

Esplorare la soluzione – Le preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza dei dati restano i principali vincoli all'implementazione del modello MLaaS

L'utilizzo dell'apprendimento automatico come servizio (MLaaS) introduce sfide per i proprietari di dati e i proprietari di piattaforme. I proprietari dei dati sono preoccupati per la privacy e la sicurezza dei propri dati sulle piattaforme MLaaS. Al contrario, i proprietari di piattaforme MLaaS temono che i loro modelli possano essere rubati da avversari che si atteggiano a clienti.

L'utilizzo di MLaaS consente ai proprietari di modelli ML di sfruttare una piattaforma ML di proprietà dei proprietari dei dati. Tuttavia, questi fornitori di modelli di IA devono fornire accordi di riservatezza o rispettare altri protocolli al fine di garantire la privacy e la sicurezza dei loro modelli.

Entrambe le parti che implementano e forniscono MLaaS devono sviluppare un rigoroso per risolvere il problema del furto di modelli e della privacy dei dati. L'idea principale è che sia i proprietari della piattaforma MLaaS che i proprietari del modello lavorino insieme per stabilire meccanismi di fiducia nell'ambiente MLaaS. In questo modo, entrambe le parti possono trarre vantaggio dallo scambio dei propri dati. Presentiamo quindi tre architetture correlate: un modello di sicurezza che consente agli utenti MLaaS di scambiare informazioni sensibili senza rivelarle; un modello di abilitazione alla privacy che consente ai clienti di mantenere la propria privacy quando forniscono i dati del modello; e una soluzione di auditing che raccoglie informazioni dagli attori chiave su come gli utenti interagiscono tra loro nell'ambiente MLaaS.

Parole finali

Si prevede che il mercato del Machine Learning-as-a-service (MLaaS) crescerà in modo esponenziale nel prossimo decennio. Ciò è dovuto alla possibilità di accedere a un gran numero di modelli con elevata precisione, che possono essere implementati senza problemi. Gli utenti possono accedere ai servizi a un costo ridotto rispetto all'assunzione del personale per la raccolta dei dati, la formazione del modello e la successiva implementazione.

Machine Learning-as-a-Service (MLaaS) può essere utilizzato dai marketer globali per attribuire dati, addestrare i loro modelli e distribuirli nel cloud. In uno scenario del genere, è possibile risparmiare un sacco di soldi assumendo il personale una sola volta e quindi utilizzando il servizio invece di assumerlo più e più volte in più fasi.

MLaaS ha guadagnato popolarità grazie alla sua elevata scalabilità, efficienza e precisione. Queste qualità combinate con un modello di prezzo competitivo danno un vantaggio ai marketer globali che possono utilizzare i servizi a proprio vantaggio. L'accesso in tempo reale alle informazioni può essere ottenuto a basso costo. La potenza degli algoritmi di apprendimento automatico può essere ampiamente sfruttata. Pertanto, le aziende traggono vantaggio dal miglioramento della produttività e dell'efficienza a un costo inferiore.

Sebbene il mercato sia ancora nascente per quanto riguarda l'adozione, poiché questi servizi migliorano, saranno adottati più frequentemente nel prossimo futuro.

Lo scopo principale dell'acquisto di machine learning-as-a-service è utilizzare i servizi in modo semplice. Gli utenti possono accedere ai servizi a un costo ridotto rispetto all'assunzione del personale per la raccolta dei dati, la formazione del modello e la successiva implementazione.

In conclusione, possiamo concludere che l'apprendimento automatico come servizio è una funzione vitale per i professionisti del marketing in questo mondo in continua evoluzione. Il mercato dell'apprendimento automatico come servizio è leggermente concentrato in natura con pochi attori globali che operano nel mercato come Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC e BigML Inc. Ogni azienda segue la propria strategia aziendale per massimizzare la propria quota di mercato e raggiungere i propri obiettivi aziendali principali sfruttando MLaaS.

Valasys Media è una stimata casa editrice B2B Media che fornisce agli esperti di marketing dati sulle intenzioni in tempo reale per ottimizzare le loro attività di marketing e pubblicità e fornendo loro un'intera suite di servizi abilitati ai dati per massimizzare i profitti aziendali.

Biografia dell'autore

Priya ha circa 7 anni di esperienza nelle ricerche di mercato. Attualmente lavora per Valasys Media, come Assistant Manager – Content Strategist, che è tra i migliori editori multimediali B2B in tutto il mondo. Ha preparato diversi report personalizzati per i nostri clienti e ha svolto molte ricerche sulla segmentazione del mercato, l'analisi dei cluster del pubblico e le metodologie inbound. Ha lavorato con istituti governativi e case aziendali in diversi progetti. Possiede vari interessi e crede in un approccio basato sui dati alla risoluzione dei problemi. Ha conseguito una laurea in scienze e scrive ampiamente su tutto ciò che riguarda la vita oltre al marketing, alla scienza, alla scienza dei dati e alla statistica. Crede fermamente nelle realtà superiori e che c'è sempre di più nella vita di quanto comprendiamo. È una guaritrice psichica e una praticante di tarocchi, che crede in uno stile di vita spirituale e pratica Yoga e meditazione. Quando non scrive puoi trovarla che si diverte con la musica o cucinando.