Przyszłość uczenia maszynowego jako usługi (MLaaS)

Opublikowany: 2022-06-21

Uczenie maszynowe jako usługa (MLaaS) to nowa technologia polegająca na tworzeniu aplikacji opartych na uczeniu maszynowym. Rozwój usług MLaaS obejmuje zazwyczaj trzy podstawowe kroki. Aby rozpocząć, przedsiębiorstwa muszą opracować algorytmy uczenia maszynowego i przeszkolić je na odpowiednich danych szkoleniowych. Następnie wdrażają te algorytmy w opłacalnej infrastrukturze chmury, w której mogą działać równolegle na dużej liczbie węzłów i wykorzystywać moc obliczeniową dostawców usług w chmurze.

Uczenie maszynowe jako usługa (MLaaS) to wykorzystanie dowolnych technologii uczenia maszynowego na żądanie. Pomaga organizacjom efektywnie i ekonomicznie wdrażać i skalować modele uczenia maszynowego.

Wraz z przyspieszeniem uczenia maszynowego rośnie wraz z nim zapotrzebowanie na rozwiązania MLaaS.

Według raportu przygotowanego przez prnewswire.com, do 2030 r. oczekuje się, że wielkość rynku uczenia maszynowego będzie rosła o oszałamiające 39,8% rocznie przez następne 10 lat, zaczynając od obiecującego udziału w rynku o wartości 2,2 mld USD w 2021 r.

Uczenie maszynowe jest wykorzystywane w wielu branżach, ponieważ pomaga firmom uzyskać przewagę konkurencyjną poprzez poprawę wydajności i lepsze reagowanie na potrzeby klientów. W rzeczywistości, gdy firmy zaczną dostrzegać jego potencjał, dostępność będzie z czasem wzrastać.

Przewiduje się, że rynek uczenia maszynowego jako usługi (MLaaS) pozostanie stabilny w okresie prognozy. Oczekuje się jednak, że wskaźnik przyjęcia tej technologii wśród konsumentów wzrośnie. Firmy wdrażają tę technologię, ponieważ przynosi ona wiele korzyści, takich jak zwiększona wydajność, niższe koszty i większe zaangażowanie klientów.

Dlaczego uczenie maszynowe jako usługa (MLaaS) stało się tak rozpowszechnione?

Uczenie maszynowe jako usługa (MLaaS) jest obecnie modne, a firmy takie jak Amazon Web Services, Microsoft Azure i Google Cloud Platform oferują usługi MLaaS. Jednak MLaaS nie jest nowy: istnieje już od jakiegoś czasu i nadal ewoluuje w imponującym tempie. Wykorzystanie modeli uczenia maszynowego w różnych branżach odnotowało gwałtowny wzrost w ciągu ostatnich kilku lat. Ten szybki wzrost można przypisać postępowi technologicznemu, w tym zwiększonej dostępności danych i mocy obliczeniowej, w połączeniu z potężnymi algorytmami uczenia maszynowego, które są udostępniane za pośrednictwem pakietów oprogramowania typu open source lub rozwiązań w chmurze.

Na przykład, ze wszystkich dostawców usług w chmurze, AWS nieustannie dodaje nowe możliwości do Amazon SageMaker od czasu jego uruchomienia. Dodatkowe funkcje obejmowały Amazon SageMaker Ground Truth, który pomaga programistom tworzyć bardzo dokładne zestawy danych treningowych z adnotacjami. Amazon SageMaker to oparta na chmurze usługa uczenia maszynowego, która umożliwia użytkownikom tworzenie bardzo dokładnych zestawów danych treningowych z adnotacjami poprzez odczytywanie tekstu treści internetowych.

W przeszłości uczenie maszynowe było wdrażane głównie jako w pełni rozwinięte rozwiązanie. Jednak postęp umożliwił branży rozpoczęcie korzystania z oprogramowania jako rozwiązania usługi (Saas).

Badanie globalnego krajobrazu uczenia maszynowego jako usługi (MLaaS)

Uczenie maszynowe jako usługa to nowy trend, który szybko nabiera rozpędu w branży. MLaaS zapewnia środowisko, w którym profesjonalni programiści, naukowcy zajmujący się danymi i analitycy mogą na żądanie korzystać z aplikacji uczenia maszynowego przy minimalnym nakładzie pracy i czasu.

Uczenie maszynowe to szeroka i szybko rozwijająca się dziedzina, która może być wykorzystywana w wielu aplikacjach. Może być używany do podejmowania decyzji, przetwarzania danych w czasie rzeczywistym, manipulacji danymi i uczenia maszynowego. Uczenie maszynowe jako usługa (MLaaS) odnosi się do korzystania z ML w celu tworzenia zautomatyzowanych usług dostępnych w Internecie. Rozprzestrzenianie się MLaaS i jego skalowalność wynika z wewnętrznych czynników, takich jak dostępność danych i dostępnych zasobów obliczeniowych, a także z faktu, że Internet stał się niezbędną platformą do uruchamiania usług MLaaS.

Ponieważ MLaaS staje się coraz bardziej popularny w różnych branżach, badamy zakres uczenia maszynowego jako usługi (MLaaS), co w niedalekiej przeszłości napędzało popyt na MLaaS na całym świecie i jakie są główne luki w jego implementacji.

Pojawiający się gracze w chmurze doprowadzili do zaakcentowania rynku MLaaS

W przeszłości uczenie maszynowe było wdrażane głównie jako w pełni rozwinięte rozwiązanie. Jednak postępy pozwoliły branży zacząć korzystać z rozwiązań oprogramowania jako usługi (SaaS).

COVID-19 zwiększył dominację uczenia maszynowego jako usługi (MLaaS)

Walka z COVID-19 przyniosła wykładniczy wzrost wykorzystania uczenia maszynowego jako usługi (MLaaS), co zmienia sposób zarządzania tą epidemią wirusową na całym świecie. Wpływ COVID-19 był odczuwalny na całym świecie. Spowodowało to ogromne zakłócenia w gospodarce, a prywatne firmy pracują nad stworzeniem nowych rozwiązań, aby sprostać wyzwaniom związanym z COVID-19. Uczenie maszynowe bardzo pomogło w dostarczaniu rozwiązań dla takich wyzwań.

Uczenie maszynowe znacznie pomogło w wykrywaniu i śledzeniu choroby COVID-19. Wraz z wprowadzeniem wyszukiwania Cordova-19 każdy mógł uzyskać dostęp do całego świata dokumentów badawczych na swoim telefonie. Baza danych jest obsługiwana przez ML i można uzyskać do niej dostęp za pomocą zapytań w języku naturalnym.

Machine Learning as-a-Service (MLaaS) to usługa w chmurze, która pomaga ludziom z różnych branż przeprowadzać analizę i przewidywanie danych w czasie rzeczywistym. MLaaS zapewnia im również nowe sposoby interakcji z tymi samymi zbiorami danych za pomocą zaawansowanych technik modelowania, takich jak uczenie głębokie, sieci neuronowe i uczenie nadzorowane.

Rozpowszechnienie IoT i automatyzacji podsyciło popyt na uczenie maszynowe jako usługę

Rozprzestrzenianie się IoT i automatyzacji napędza popyt na MLaaS. Analizowanie złożonych danych może zaoszczędzić przedsiębiorstwom IoT znaczne kwoty pieniędzy. Współczesne przedsiębiorstwo opiera się na danych do zarządzania swoim biznesem, ale zebrane dane muszą zostać przeanalizowane w celu optymalizacji procesów w organizacji. Jeśli operacje IoT nie są odpowiednio zarządzane, skutki mogą być katastrofalne – organizacje straciły miliony dolarów z powodu wadliwych procesów biznesowych. Uczenie maszynowe można wykorzystać do poprawy wydajności operacyjnej poprzez przewidywanie wyniku procesu, poprawę jakości produkcji i zadowolenia klientów, automatyzację przepływów pracy i poprawę bezpieczeństwa.

Uczenie maszynowe to teraz coś więcej niż modne hasło w świecie danych korporacyjnych. Stała się zaawansowaną technologicznie alternatywą dla pracochłonnych projektów ETL i modelowania danych, ponieważ ML może szybko wyodrębnić ukryte wzorce z ogromnych ilości danych. Ponadto dzięki uczeniu maszynowemu podejmowanie decyzji jest łatwiejsze niż kiedykolwiek przy mniejszej ingerencji człowieka.

Przewiduje się, że największe zastosowanie uczenia maszynowego jako usługi będzie dostępne w segmencie marketingu i reklamy

Oczekuje się, że zastosowanie uczenia maszynowego będzie największym segmentem na rynku, zwłaszcza w zakresie marketingu i reklamy. Zastosowanie algorytmów ML może również pomóc marketerom w segmentacji klientów i lepszym ukierunkowaniu na podstawie danych historycznych i preferencji potencjalnych nabywców w wielu kanałach marketingowych i reklamowych.

Przedsiębiorstwa marketingowe mają możliwość wcześniejszego zaplanowania odpowiedniego przekazu dla odpowiednich konsumentów i nie pozostawiają wiele miejsca na wyuczoną adaptację poprzez swoją kampanię w miarę jej dojrzewania.

Uczenie maszynowe (ML) okazuje się być jednym z najbardziej udanych narzędzi w branży marketingowej i reklamowej. Daje firmom marketingowym możliwość podejmowania szybkich, krytycznych decyzji w oparciu o big data. Zastosowanie uczenia maszynowego jako usługi (MLaaS) pomaga przedsiębiorstwom marketingowym szybciej reagować na zmiany w jakości ruchu spowodowane kampaniami reklamowymi.

Eksploracja rozwiązania — obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych pozostają głównymi ograniczeniami wdrożenia modelu MLaaS

Wykorzystanie uczenia maszynowego jako usługi (MLaaS) stwarza wyzwania dla właścicieli danych i właścicieli platform. Właściciele danych obawiają się o prywatność i bezpieczeństwo swoich danych na platformach MLaaS. Z kolei właściciele platform MLaaS obawiają się, że ich modele mogą zostać skradzione przez przeciwników podszywających się pod klientów.

Użycie MLaaS umożliwia właścicielom modeli ML korzystanie z platformy ML będącej własnością właścicieli danych. Jednak dostawcy modeli sztucznej inteligencji muszą zapewnić umowy o zachowaniu poufności lub przestrzegać innych protokołów, aby zapewnić prywatność i bezpieczeństwo swoich modeli.

Obie strony wdrażające i dostarczające MLaaS muszą opracować rygorystyczne rozwiązanie problemu kradzieży modeli i prywatności danych. Główną ideą jest współpraca zarówno właścicieli platform MLaaS, jak i właścicieli modeli w celu ustanowienia mechanizmów zaufania w środowisku MLaaS. W ten sposób obie strony mogą czerpać korzyści z handlu swoimi danymi. Następnie przedstawiamy trzy powiązane architektury: model bezpieczeństwa, który umożliwia użytkownikom MLaaS wymianę poufnych informacji bez ich ujawniania; model zapewniający prywatność, który pozwala klientom zachować prywatność podczas dostarczania danych modelu; oraz rozwiązanie do audytu, które zbiera informacje od kluczowych aktorów na temat interakcji użytkowników ze sobą w środowisku MLaaS.

Ostatnie słowa

Powszechnie oczekuje się, że rynek uczenia maszynowego jako usługi (MLaaS) wzrośnie wykładniczo w ciągu następnej dekady. Wynika to z możliwości uzyskania dostępu do dużej liczby modeli z dużą dokładnością, które można wdrożyć w bezproblemowy sposób. Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do usług po niskich kosztach w porównaniu do zatrudniania personelu do zbierania danych, szkolenia modelu, a następnie wdrażania go.

Uczenie maszynowe jako usługa (MLaaS) może być wykorzystywane przez globalnych marketerów do przypisywania danych, trenowania ich modeli i wdrażania ich w chmurze. W takim scenariuszu można zaoszczędzić dużo pieniędzy, zatrudniając personel tylko raz, a następnie korzystając z usługi, zamiast zatrudniać ją w kółko na wielu etapach.

MLaaS zyskał popularność ze względu na wysoką skalowalność, wydajność i dokładność. Te cechy w połączeniu z konkurencyjnym modelem cenowym dają przewagę globalnym marketerom, którzy mogą wykorzystać usługi na swoją korzyść. Dostęp do informacji w czasie rzeczywistym można uzyskać niskim kosztem. Moc algorytmów uczenia maszynowego może być szeroko wykorzystywana. W związku z tym firmy odnoszą korzyści, poprawiając produktywność i wydajność przy niższych kosztach.

Chociaż rynek wciąż się rozwija, jeśli chodzi o adopcję, ponieważ usługi te ulegają poprawie, w najbliższej przyszłości będą one przyjmowane częściej.

Głównym celem zakupu uczenia maszynowego jako usługi jest bezproblemowe korzystanie z usług. Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do usług po niskich kosztach w porównaniu do zatrudniania personelu do zbierania danych, szkolenia modelu, a następnie wdrażania go.

Podsumowując, możemy stwierdzić, że uczenie maszynowe jako usługa jest kluczową funkcją dla marketerów w tym ciągle zmieniającym się świecie. Rynek uczenia maszynowego jako usługi jest w niewielkim stopniu skoncentrowany, a na rynku działa kilka globalnych graczy, takich jak Microsoft Corporation, SAS Institute Inc., Fair Isaac Corporation (FICO), Google LLC, IBM Corporation, Hewlett Packard Enterprise Company, Yottamine Analytics LLC i BigML Inc. Każda firma realizuje własną strategię biznesową, aby zmaksymalizować swój udział w rynku i osiągnąć podstawowe cele biznesowe poprzez wykorzystanie MLaaS.

Valasys Media jest cenioną firmą wydawniczą B2B Media, która umożliwia marketerom dostęp do danych intencyjnych w czasie rzeczywistym w celu optymalizacji ich działań marketingowych i reklamowych oraz zapewnia im cały zestaw usług opartych na danych, aby zmaksymalizować wyniki biznesowe.

Biografia autora

Priya ma około 7 lat doświadczenia w badaniach rynku. Obecnie pracuje dla Valasys Media jako Assistant Manager – Content Strategist, która jest jednym z czołowych wydawców mediów B2B na całym świecie. Przygotowała kilka spersonalizowanych raportów dla naszych klientów i przeprowadziła wiele badań dotyczących segmentacji rynku, analizy klastrowej odbiorców i metodologii przychodzących. Współpracowała z instytutami rządowymi oraz domami korporacyjnymi przy kilku projektach. Ma różne zainteresowania i wierzy w podejście do rozwiązywania problemów oparte na danych. Ukończyła studia podyplomowe w dziedzinie nauk ścisłych, a także pisze obszernie o wszystkim, co dotyczy życia, poza marketingiem, nauką, nauką o danych i statystyką. Mocno wierzy w wyższe rzeczywistości i że w życiu zawsze jest coś więcej, niż rozumiemy. Jest uzdrowicielką psychiczną i praktykującą tarota, która wierzy w duchowy sposób życia oraz praktykuje jogę i medytację. Kiedy nie pisze, możesz znaleźć ją, która lubi muzykę lub gotuje.