MLaaS(Machine Learning As-A-Service)의 미래

MLaaS(Machine Learning as a Service)는 기계 학습 기반 애플리케이션 개발로 구성된 새로운 기술입니다. MLaaS 서비스 개발에는 일반적으로 세 가지 기본 단계가 포함됩니다. 시작하려면 기업에서 기계 학습 알고리즘을 개발하고 적절한 교육 데이터에 대해 교육해야 합니다. 그런 다음 이러한 알고리즘을 비용 효율적인 클라우드 인프라에 배포하여 다수의 노드에서 병렬로 실행하고 클라우드 공급자의 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있습니다.

MLaaS(Machine Learning as a Service)는 주문형 기계 학습 기술을 사용하는 것입니다. 조직이 기계 학습 모델을 효율적이고 비용 효율적으로 구현하고 확장하는 데 도움이 됩니다.

머신 러닝이 가속화됨에 따라 MLaaS 솔루션에 대한 수요도 함께 증가할 것입니다.

prnewswire.com의 보고서에 따르면 2030년까지 머신 러닝 시장 규모는 2021년 22억 달러 규모의 시장 점유율이라는 유망한 수치에서 출발하여 향후 10년 동안 매년 39.8%의 엄청난 성장률을 보일 것으로 예상됩니다.

머신 러닝은 효율성을 높이고 고객 요구에 더 잘 대응함으로써 기업이 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 되기 때문에 많은 산업 분야에서 사용됩니다. 실제로 기업이 그 잠재력을 인식하기 시작하면 시간이 지남에 따라 가용성이 증가할 것입니다.

MLaaS(Machine Learning as a Service) 시장은 예측 기간 동안 안정적으로 유지될 것으로 예상됩니다. 그러나 소비자들 사이에서 이 기술의 채택률은 증가할 것으로 예상됩니다. 기업들은 효율성 향상, 비용 절감, 고객 참여 개선과 같은 다양한 이점을 제공하기 때문에 이 기술을 구현하고 있습니다.

MLaaS(Machine Learning as a Service)가 급증한 이유는 무엇입니까?

Amazon Web Services, Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform과 같은 회사에서 MLaaS 서비스를 제공하면서 MLaaS(Machine Learning as a Service)가 대세입니다. 그러나 MLaaS는 새로운 것이 아닙니다. 한동안 사용되어 왔으며 계속해서 인상적인 속도로 발전하고 있습니다. 다양한 산업에서 기계 학습 모델의 사용은 지난 몇 년 동안 폭발적인 성장을 경험했습니다. 이러한 급속한 성장은 데이터 가용성 및 컴퓨팅 성능 향상을 비롯한 기술 발전과 오픈 소스 소프트웨어 패키지 또는 클라우드 솔루션을 통해 제공되는 강력한 기계 학습 알고리즘에 기인할 수 있습니다.

예를 들어, 모든 클라우드 제공업체 중 AWS는 출시 이후 Amazon SageMaker에 새로운 기능을 지속적으로 추가했습니다. 추가된 기능에는 개발자가 매우 정확한 주석이 달린 교육 데이터 세트를 구축하는 데 도움이 되는 Amazon SageMaker Ground Truth가 포함되었습니다. Amazon SageMaker는 사용자가 웹 콘텐츠의 텍스트를 읽어서 매우 정확한 주석이 달린 훈련 데이터 세트를 생성할 수 있게 해주는 클라우드 기반 기계 학습 서비스입니다.

과거에는 머신 러닝이 본격적으로 개발된 솔루션으로 주로 구현되었습니다. 그러나 발전으로 인해 업계에서는 SaaS(Software as a Service) 솔루션을 사용할 수 있게 되었습니다.

MLaaS(Machine Learning As-A-Service)의 글로벌 환경 탐색

서비스형 머신 러닝은 업계에서 빠르게 추진력을 얻고 있는 새로운 트렌드입니다. MLaaS는 전문 개발자, 데이터 과학자 및 분석가가 최소한의 노력과 시간 투자로 주문형 머신 러닝 애플리케이션을 사용할 수 있는 환경을 제공합니다.

기계 학습은 많은 애플리케이션에 사용할 수 있는 광범위하고 빠르게 성장하는 분야입니다. 의사결정, 데이터의 실시간 처리, 데이터 조작, 기계 학습에 사용할 수 있습니다. MLaaS(Machine Learning as a Service)는 인터넷을 통해 사용할 수 있는 자동화된 서비스를 만들기 위해 ML을 사용하는 것을 말합니다. MLaaS의 확산과 확장성은 인터넷이 MLaaS 서비스를 실행하기 위한 필수 플랫폼이 되었다는 사실과 함께 데이터 및 사용 가능한 계산 리소스의 가용성과 같은 본질적인 요인 때문입니다.

다양한 업종에서 MLaaS가 대중화됨에 따라 MLaaS(Machine Learning As-A-Service)의 범위, 최근 과거에 전 세계적으로 MLaaS에 대한 수요를 주도한 요인 및 구현의 주요 허점이 무엇인지 살펴봅니다.

1. 신흥 클라우드 플레이어는 MLaaS 시장의 강조로 이어졌습니다

Amazon Web Services, Microsoft Azure 및 Google Cloud Platform과 같은 회사에서 MLaaS 서비스를 제공하면서 MLaaS(Machine Learning as a Service)가 대세입니다. 그러나 MLaaS는 새로운 것이 아닙니다. 한동안 사용되어 왔으며 계속해서 인상적인 속도로 발전하고 있습니다. 다양한 산업에서 기계 학습 모델의 사용은 지난 몇 년 동안 폭발적인 성장을 경험했습니다. 이러한 급속한 성장은 데이터 가용성 및 컴퓨팅 성능 향상을 비롯한 기술 발전과 오픈 소스 소프트웨어 패키지 또는 클라우드 솔루션을 통해 제공되는 강력한 기계 학습 알고리즘에 기인할 수 있습니다.

예를 들어, 모든 클라우드 제공업체 중 AWS는 출시 이후 Amazon SageMaker에 새로운 기능을 지속적으로 추가했습니다. 추가된 기능에는 개발자가 매우 정확한 주석이 달린 교육 데이터 세트를 구축하는 데 도움이 되는 Amazon SageMaker Ground Truth가 포함되었습니다. Amazon SageMaker는 사용자가 웹 콘텐츠의 텍스트를 읽어서 매우 정확한 주석이 달린 훈련 데이터 세트를 생성할 수 있게 해주는 클라우드 기반 기계 학습 서비스입니다.

과거에는 머신 러닝이 본격적으로 개발된 솔루션으로 주로 구현되었습니다. 그러나 발전으로 인해 업계에서는 SaaS(Software as a Service) 솔루션을 사용할 수 있게 되었습니다.

2.   COVID-19 는 MLaaS (Machine Learning as a Service) 영역을 확장했습니다.

COVID-19와의 싸움으로 MLaaS(Machine Learning as a Service) 사용이 기하급수적으로 증가했으며, 이는 전 세계적으로 이 바이러스 발병을 관리하는 방식을 변화시키고 있습니다. COVID-19의 영향은 전 세계적으로 감지되었습니다. 이는 경제에 막대한 혼란을 야기했으며 민간 기업은 COVID-19가 제기한 문제를 해결하기 위한 새로운 솔루션을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 머신 러닝은 이러한 문제에 대한 솔루션을 제공하는 데 많은 도움을 제공했습니다.

기계 학습은 COVID-19 질병의 감지 및 추적에 큰 도움이 되었습니다. Cordova-19 검색이 도입되면서 누구나 휴대전화로 전 세계의 연구 문서에 액세스할 수 있게 되었습니다. 데이터베이스는 ML로 구동되며 자연어 쿼리를 통해 액세스할 수 있습니다.

MLaaS(Machine Learning as-a-Service)는 다양한 산업 분야의 사람들이 실시간으로 데이터를 분석하고 예측할 수 있도록 도와주는 클라우드 서비스입니다. MLaaS는 또한 딥 러닝, 신경망, 지도 학습과 같은 고급 모델링 기술을 사용하여 동일한 데이터 세트와 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다.

3. IoT 및 자동화의 확산으로 인해 서비스로서의 머신 러닝에 대한 수요가 증가했습니다.

IoT 및 자동화의 확산으로 MLaaS에 대한 수요가 증가했습니다. 복잡한 데이터를 분석하면 IoT 기업이 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. 현대 기업은 비즈니스를 관리하기 위해 데이터에 의존하지만 데이터가 수집되면 조직 내 프로세스를 최적화하기 위해 분석해야 합니다. IoT 운영이 적절하게 관리되지 않으면 그 영향은 치명적일 수 있습니다. 조직은 잘못된 비즈니스 프로세스로 인해 수백만 달러의 손실을 입었습니다. 기계 학습은 프로세스의 결과를 예측하고, 생산 품질과 고객 만족도를 개선하고, 워크플로를 자동화하고, 보안을 개선하여 운영 효율성을 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

머신 러닝은 이제 엔터프라이즈 데이터 세계에서 유행어 이상입니다. ML은 방대한 양의 데이터에서 숨겨진 패턴을 빠르게 추출할 수 있기 때문에 노동 집약적인 ETL 및 데이터 모델링 프로젝트에 대한 하이테크 대안이 되었습니다. 또한 머신 러닝을 사용하면 사람의 개입을 최소화하면서 결정을 내리는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

Machine Learning As-A-Service의 가장 큰 응용 프로그램은 마케팅 및 광고 부문과 함께 할 것으로 예상됩니다.

머신 러닝의 적용은 특히 마케팅 및 광고 측면에서 시장에서 가장 큰 부문이 될 것으로 예상됩니다. ML 알고리즘을 사용하면 마케팅 담당자가 다양한 마케팅 및 광고 채널에서 잠재 구매자가 표시한 과거 데이터와 선호도를 기반으로 고객 세분화 및 타겟팅을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마케팅 기업은 적절한 소비자를 위한 올바른 메시지를 미리 계획하고 캠페인이 성숙함에 따라 학습된 적응을 위한 여지를 거의 제공하지 않습니다.

머신 러닝(ML)은 마케팅 및 광고 업계에서 가장 성공적인 도구 중 하나로 입증되고 있습니다. 마케팅 회사에 빅 데이터를 기반으로 빠르고 중요한 결정을 내릴 수 있는 기회를 제공합니다. MLaaS(Machine-learning as-a-service)를 사용하면 마케팅 기업이 광고 캠페인으로 인해 발생하는 트래픽 품질의 변화에 ​​더 빠르게 대응할 수 있습니다.

솔루션 탐색 – 개인 정보 보호 및 데이터 보안 문제는 MLaaS 모델 구현의 주요 제약으로 남아 있습니다.

MLaaS(Machine Learning as a Service)를 사용하면 데이터 소유자와 플랫폼 소유자에게 문제가 발생합니다. 데이터 소유자는 MLaaS 플랫폼에서 데이터의 개인 정보 보호 및 안전에 대해 우려하고 있습니다. 대조적으로, MLaaS 플랫폼 소유자는 클라이언트로 가장하는 적에 의해 모델이 도용될 수 있다고 우려합니다.

MLaaS를 사용하면 ML 모델 소유자가 데이터 소유자가 소유한 ML 플랫폼을 활용할 수 있습니다. 그러나 이러한 AI 모델 제공자는 모델의 개인 정보 및 보안을 보장하기 위해 비공개 계약을 제공하거나 다른 프로토콜을 준수해야 합니다.

MLaaS를 구현하고 제공하는 당사자 모두 모델 도용 및 데이터 개인 정보 보호 문제를 해결하기 위해 엄격하게 개발해야 합니다. 핵심 아이디어는 MLaaS 플랫폼 소유자와 모델 소유자가 함께 MLaaS 환경에서 신뢰 메커니즘을 구축하도록 하는 것입니다. 이러한 방식으로 양 당사자는 데이터를 거래함으로써 이익을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 세 가지 관련 아키텍처를 제시합니다. MLaaS 사용자가 민감한 정보를 공개하지 않고 교환할 수 있도록 하는 보안 모델; 고객이 모델 데이터를 제공할 때 개인 정보를 유지할 수 있도록 하는 개인 정보 보호 모델 및 MLaaS 환경에서 사용자가 서로 상호 작용하는 방식에 대한 정보를 주요 행위자로부터 수집하는 감사 솔루션입니다.

마지막 단어

MLaaS(Machine Learning-as-a-Service) 시장은 향후 10년 동안 기하급수적으로 성장할 것으로 널리 예상됩니다. 이는 번거로움 없이 배포할 수 있는 높은 정확도로 많은 모델에 액세스할 수 있기 때문입니다. 사용자는 데이터 수집을 위한 인력을 고용하고 모델을 교육한 다음 배포하는 것보다 저렴한 비용으로 서비스에 액세스할 수 있습니다.

글로벌 마케터는 MLaaS(Machine Learning-as-a-Service)를 사용하여 데이터에 속성을 부여하고 모델을 교육하며 클라우드에 배포할 수 있습니다. 이러한 시나리오에서는 직원을 여러 단계에서 반복적으로 고용하는 대신 한 번만 직원을 고용한 다음 서비스를 활용하여 많은 비용을 절약할 수 있습니다.

MLaaS는 높은 확장성, 효율성 및 정확성으로 인해 인기를 얻었습니다. 경쟁력 있는 가격 책정 모델과 결합된 이러한 특성은 서비스를 유리하게 활용할 수 있는 글로벌 마케터에게 유리합니다. 저렴한 비용으로 실시간 정보 접근이 가능합니다. 기계 학습 알고리즘의 힘은 널리 활용될 수 있습니다. 따라서 기업은 더 낮은 비용으로 생산성과 효율성을 개선함으로써 이익을 얻습니다.

이러한 서비스가 개선됨에 따라 채택에 관한 한 시장은 아직 초기 단계이지만 가까운 장래에 더 자주 채택될 것입니다.

Machine Learning-as-a-Service를 구매하는 주요 목적은 서비스를 번거롭지 않게 활용하는 것입니다. 사용자는 데이터 수집을 위한 인력을 고용하고 모델을 교육한 다음 배포하는 것보다 저렴한 비용으로 서비스에 액세스할 수 있습니다.

결론적으로 서비스로서의 머신 러닝은 끊임없이 변화하는 세상에서 마케터에게 필수적인 기능이라는 결론을 내릴 수 있습니다. 서비스로서의 머신 러닝 시장은 Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., FICO(Fair Isaac Corporation), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard와 같은 시장에서 운영되는 소수의 글로벌 플레이어와 함께 본질적으로 약간 집중되어 있습니다. Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC 및 BigML Inc. 모든 회사는 MLaaS를 활용하여 시장 점유율을 극대화하고 핵심 비즈니스 목표를 달성하기 위해 자체 비즈니스 전략을 따릅니다.

Valasys Media는 마케팅 및 광고 노력을 최적화하기 위해 실시간 의도 데이터로 마케터에게 권한을 부여하고 비즈니스 수익을 극대화하기 위해 전체 데이터 지원 서비스 제품군을 제공하는 존경받는 B2B 미디어 퍼블리싱 회사입니다.

저자 약력

Priya는 시장 조사 분야에서 약 7년의 경력을 가지고 있습니다. 현재 그녀는 전 세계 최고의 B2B 미디어 퍼블리셔 중 하나인 콘텐츠 전략가인 Valasys Media에서 어시스턴트 매니저로 일하고 있습니다. 그녀는 고객을 위해 여러 개인화된 보고서를 준비했으며 시장 세분화, 청중 클러스터 분석 및 인바운드 방법론에 대해 많은 연구를 수행했습니다. 그녀는 여러 프로젝트에서 정부 기관 및 기업체와 함께 일했습니다. 그녀는 다양한 관심을 가지고 있으며 문제 해결에 대한 데이터 기반 접근 방식을 믿습니다. 그녀는 과학 학위를 취득했으며 마케팅, 과학, 데이터 과학 및 통계를 제외한 삶에 관한 모든 것에 대해 광범위하게 글을 씁니다. 그녀는 더 높은 현실과 우리가 이해하는 것보다 삶에 항상 더 많은 것이 있다고 굳게 믿습니다. 그녀는 영적인 삶의 방식을 믿고 요가와 명상을 실천하는 심령 치료사이자 타로 전문가입니다. 글을 쓰지 않을 때는 음악이나 요리를 즐기는 그녀를 볼 수 있습니다.